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MIE1723_2021-syllabus.pdf - MIE UToronto
新兴技术在 PAM 中的作用：深入研究当前正在应用的新技术的发展情况，这些新技术已被那些追求卓越实物资产管理的组织所采用，或处于研究阶段、有望为 PAM 决策提供宝贵益处的新技术。内容涵盖：人工智能 (AI)、大数据分析、增强现实/虚拟现实 (AR/VR)、数字孪生、物联网设备、区块链和边缘计算等新兴技术，以及它们对实物资产管理的影响。工业 4.0 中的维护 4.0 和信息物理系统机器学习算法和分步指南，用于构建机器学习模型以预测机器的剩余使用寿命。深度学习算法和预测性维护各种新兴技术在运输、制造和采矿等领域的应用。第 5 课和第 6 课的一些扩展：简要介绍具有隐藏故障或软故障的资产的检查优化；可持续资产管理以及可持续资产管理在资产群的利用、购买和处置中的应用。
验证 IC 传导发射和抗扰度模型（包括老化和热应力）
摘要 — 诸如老化和热应力等环境因素会严重影响集成电路 (IC) 的电磁兼容性行为。工业中可以使用标准化的 IC 传导发射模型 (ICEM-CE) 和 IC 传导抗扰模型 (ICIM-CI) 来预测 IC 和印刷电路板级别的电磁行为。然而，这些模型没有考虑到老化和极端温度变化的影响。在本文中，使用采用绝缘体上硅技术设计的定制 IC，其中包含多个独立的模拟模块，通过测量和晶体管级模拟来表征老化和温度对传导发射和抗扰的影响。执行高加速温度和湿度应力测试 (HAST) 来评估老化及其对 IC 参数的影响。结果表明，无源分布网络仅受热应力的影响，而不会受到 HAST 老化的影响。后者主要影响 IC 中的有源元件，并通过固有的永久性退化机制降低传导发射和抗扰度水平。此外，热应力主要导致晶体管特性（如阈值电压和有效迁移率）发生漂移，从而影响传导发射和抗扰度水平并导致软故障。从测量和模拟中收集的所有漂移/公差都经过了表征，以便可以将它们纳入 ICEM-CE 和 ICIM-CI 标准的未来版本中。
MIE1723_2021-syllabus.pdf - MIE UToronto
新兴技术在 PAM 中的作用：深入研究寻求卓越实物资产管理的组织已经应用的新技术的当前发展，或那些处于研究阶段、有望为 PAM 决策提供宝贵益处的技术。将涵盖以下内容：人工智能 (AI)、大数据分析、增强现实/虚拟现实 (AR/VR)、数字孪生、支持物联网的设备、区块链和边缘计算等新兴技术，以及它们对实物资产管理的影响。工业 4.0 中的维护 4.0 和信息物理系统 机器学习算法和分步指南，用于构建机器学习模型以预测机器的剩余使用寿命。深度学习算法和预测性维护 各种新兴技术在运输、制造和采矿等领域的应用。第 5 和第 6 类的一些扩展：简要介绍具有隐藏故障或软故障的资产的检查优化；可持续资产管理以及可持续资产管理在资产利用、购买和处置中的应用。维护资源的有效利用：组织结构、人员规模、车间资源需求；平衡维护成本与工厂可靠性；使用排队理论和模拟的资源需求；外部资源的利用。维护管理信息系统；设计 CMM/EAM 系统的 7 步方法；选择 CMM/EAM 系统。
基于动态信息分配的联邦过滤器...
多传感器组合导航在水下传感器网络中得到了广泛的应用，它提高了单传感器的跟踪精度，且具有较好的容错能力。多传感器数据融合有两种基本结构：集中式融合和分布式融合。集中式融合将所有数据收集到融合中心进行处理，因此不存在任何数据丢失，集中式融合是最优的，但集中式融合计算和通信负担过重，容错能力差。分布式融合近年来受到越来越多的关注。20世纪90年代，NA Carlson提出了联邦滤波器[1]。联邦滤波器由一个全局滤波器和若干个局部滤波器组成，各局部滤波器彼此独立，采用各自的滤波算法，处理各自的测量信息并生成局部的跟踪路径。全局滤波器只能融合局部滤波器生成的路径[2]。传统的联邦滤波器使用KF作为局部滤波器，这导致传统的联邦滤波器只能跟踪线性运动目标。但测量函数往往是非线性的，KF不能利用非线性信息，因此该算法采用UKF作为局部滤波器。此外，为了识别故障传感器，将动态信息分配设计为子滤波器协方差矩阵的迹与全局协方差矩阵的迹的比值。仿真结果表明，该算法能很好地跟踪非线性系统，且精度优于UKF算法，并且能放大子系统的软故障灵敏度，从而易于识别故障传感器。