案例頻道
本研究圍繞雙向擺動(dòng)連鑄輥?zhàn)詣?dòng)堆焊機(jī)的電氣控制系統(tǒng)展開，旨在提高焊接工藝的控制精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性。本研究通過選擇合適的可編程邏輯控制器（PLC）和伺服系統(tǒng)，并采用高精度控制算法，確保了在焊接過程中實(shí)現(xiàn)對(duì)焊接溫度、焊絲進(jìn)給速度和焊縫位置的精確控制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)響應(yīng)、焊接精度以及長時(shí)間運(yùn)行穩(wěn)定性方面均達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，具備較高的可靠性和抗干擾能力，為進(jìn)一步推廣應(yīng)用提供了技術(shù)保障。
綜合管廊是保障城市運(yùn)行的重要基礎(chǔ)設(shè)施。本研究以物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)為支撐，建設(shè)綜合管廊智能監(jiān)管系統(tǒng)，助力提升了管廊管理運(yùn)行效能與安全水平，破解了綜合管廊一體化管理難題。本文針對(duì)綜合管廊智能監(jiān)管系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行分析，期望以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)管廊智慧化管理和推動(dòng)城市安全智慧運(yùn)行。
乙烯裂解爐是一種在爐管內(nèi)進(jìn)行烴類裂解反應(yīng)的關(guān)鍵設(shè)備，被譽(yù)為乙烯生產(chǎn)裝置的核心。其主要功能是將天然氣、煉廠氣、原油及石腦油等原材料，在爐管內(nèi)加熱至所需的高溫條件下，進(jìn)行裂解反應(yīng)生成裂解氣（如乙烯、丙烯等烯烴類產(chǎn)品），為后續(xù)生產(chǎn)提供基礎(chǔ)原料。
本文利用聲波鍋爐溫度場(chǎng)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，對(duì)某電廠330MW汽包鍋爐燃燒狀況進(jìn)行了實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)結(jié)果表明，對(duì)鍋爐運(yùn)行過程中的燃燒偏差，在溫度場(chǎng)的輔助下，通過調(diào)整鍋爐二次風(fēng)各角配風(fēng)，可實(shí)現(xiàn)燃燒偏差調(diào)整。鍋爐性能試驗(yàn)表明，該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)減少了鍋爐燃燒偏差，穩(wěn)定了鍋爐運(yùn)行，提高了鍋爐燃燒效率，具有重要意義。
隨著當(dāng)前汽車行業(yè)競爭逐步加劇，以及消費(fèi)者越來越追求產(chǎn)品個(gè)性化定制，企業(yè)不斷加大車型研發(fā)投入，逐步縮短車型的生命周期。這也導(dǎo)致汽車廠商需要布局更多的生產(chǎn)基地或在同一個(gè)生產(chǎn)基地生產(chǎn)更多的車型來滿足客戶需求，以增加企業(yè)的核心競爭力。
隨著全球?qū)η鍧嵞茉葱枨蟮脑黾雍图夹g(shù)的進(jìn)步，鋰電池在電動(dòng)車、儲(chǔ)能系統(tǒng)和消費(fèi)電子產(chǎn)品中的應(yīng)用越來越廣泛，在制造過程中，通過賦碼和掃碼實(shí)現(xiàn)流程可追溯，不遺漏讀碼、不讀錯(cuò)碼是確保鋰電池品質(zhì)的重要一環(huán)。
本文基于電力供電企業(yè)配網(wǎng)專業(yè)技術(shù)人員在配電網(wǎng)日常運(yùn)維中的經(jīng)驗(yàn)與創(chuàng)新結(jié)合，將重合閘技術(shù)應(yīng)用于配電網(wǎng)箱式變壓器運(yùn)行維護(hù)中。利用10千伏重合閘技術(shù)原理研制的箱式變壓器低壓自動(dòng)重合閘裝置，通過技術(shù)改造，形成了具有重合閘功能的箱式變壓器，并在新疆博州縣市城區(qū)配電網(wǎng)中得到了廣泛應(yīng)用。結(jié)果證明，其減少了供電企業(yè)的配網(wǎng)運(yùn)維成本和電量損失，有效提升了配網(wǎng)供電可靠性，助力了配電網(wǎng)自動(dòng)化的升級(jí)轉(zhuǎn)型，也更好地服務(wù)了人民對(duì)美好生活的需求。
人工智能技術(shù)為優(yōu)化儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量配置提供了新的解決方案。模塊化儲(chǔ)能柜能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的電力管理，可以提升換電站的經(jīng)濟(jì)效益和系統(tǒng)穩(wěn)定性。本文深入分析了換電站電力負(fù)荷規(guī)律，基于峰谷電價(jià)差構(gòu)建了儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化模型，利用LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)了電力負(fù)荷，并通過混合優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了儲(chǔ)能系統(tǒng)的高效配置。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了儲(chǔ)能系統(tǒng)在電網(wǎng)需求高峰和低谷條件下的響應(yīng)速度、穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)效益。結(jié)果表明，采用人工智能技術(shù)的模塊化儲(chǔ)能柜能夠顯著提升換電站的運(yùn)營效率和經(jīng)濟(jì)效益。
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