案例頻道
本研究圍繞雙向擺動連鑄輥自動堆焊機的電氣控制系統(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現(xiàn)對焊接溫度、焊絲進給速度和焊縫位置的精確控制。實驗結果表明，本研究所設計的系統(tǒng)在動態(tài)響應、焊接精度以及長時間運行穩(wěn)定性方面均達到預期目標，具備較高的可靠性和抗干擾能力，為進一步推廣應用提供了技術保障。
綜合管廊是保障城市運行的重要基礎設施。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為支撐，建設綜合管廊智能監(jiān)管系統(tǒng)，助力提升了管廊管理運行效能與安全水平，破解了綜合管廊一體化管理難題。本文針對綜合管廊智能監(jiān)管系統(tǒng)關鍵技術進行分析，期望以數(shù)據(jù)驅動管廊智慧化管理和推動城市安全智慧運行。
乙烯裂解爐是一種在爐管內(nèi)進行烴類裂解反應的關鍵設備，被譽為乙烯生產(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，進行裂解反應生成裂解氣（如乙烯、丙烯等烯烴類產(chǎn)品），為后續(xù)生產(chǎn)提供基礎原料。
本文利用聲波鍋爐溫度場在線監(jiān)測系統(tǒng)，對某電廠330MW汽包鍋爐燃燒狀況進行了實時在線監(jiān)測。監(jiān)測結果表明，對鍋爐運行過程中的燃燒偏差，在溫度場的輔助下，通過調整鍋爐二次風各角配風，可實現(xiàn)燃燒偏差調整。鍋爐性能試驗表明，該監(jiān)測系統(tǒng)減少了鍋爐燃燒偏差，穩(wěn)定了鍋爐運行，提高了鍋爐燃燒效率，具有重要意義。
隨著當前汽車行業(yè)競爭逐步加劇，以及消費者越來越追求產(chǎn)品個性化定制，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。這也導致汽車廠商需要布局更多的生產(chǎn)基地或在同一個生產(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。
隨著全球對清潔能源需求的增加和技術的進步，鋰電池在電動車、儲能系統(tǒng)和消費電子產(chǎn)品中的應用越來越廣泛，在制造過程中，通過賦碼和掃碼實現(xiàn)流程可追溯，不遺漏讀碼、不讀錯碼是確保鋰電池品質的重要一環(huán)。
本文基于電力供電企業(yè)配網(wǎng)專業(yè)技術人員在配電網(wǎng)日常運維中的經(jīng)驗與創(chuàng)新結合，將重合閘技術應用于配電網(wǎng)箱式變壓器運行維護中。利用10千伏重合閘技術原理研制的箱式變壓器低壓自動重合閘裝置，通過技術改造，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)中得到了廣泛應用。結果證明，其減少了供電企業(yè)的配網(wǎng)運維成本和電量損失，有效提升了配網(wǎng)供電可靠性，助力了配電網(wǎng)自動化的升級轉型，也更好地服務了人民對美好生活的需求。
人工智能技術為優(yōu)化儲能系統(tǒng)的容量配置提供了新的解決方案。模塊化儲能柜能夠實現(xiàn)更高效的電力管理，可以提升換電站的經(jīng)濟效益和系統(tǒng)穩(wěn)定性。本文深入分析了換電站電力負荷規(guī)律，基于峰谷電價差構建了儲能系統(tǒng)容量配置優(yōu)化模型，利用LSTM網(wǎng)絡預測了電力負荷，并通過混合優(yōu)化算法實現(xiàn)了儲能系統(tǒng)的高效配置。實驗驗證了儲能系統(tǒng)在電網(wǎng)需求高峰和低谷條件下的響應速度、穩(wěn)定性和經(jīng)濟效益。結果表明，采用人工智能技術的模塊化儲能柜能夠顯著提升換電站的運營效率和經(jīng)濟效益。
熱控系統(tǒng)電源的穩(wěn)定運行是保證火電機組安全可靠性的關鍵因素。本文首先通過分析磨煤機分離器出料閥電源所配置的雙電源切換裝置異常導致機組跳閘、AST電磁閥供電電源配置設計不合理導致機組跳閘和燃機調壓站ESD閥電源設計不可靠導致全廠機組停運等三個案例，提出相應的事故處理和防范措施；隨后指出熱控電源系統(tǒng)可靠性預控的重要性，并提出可靠性預控的相關要求，包括電源的配置要求、UPS可靠性要求、UPS切換試驗要求、落實巡檢維護責任制等。
本文針對運動煙支的動態(tài)監(jiān)測、視頻合成、缺陷分析等關鍵問題展開研究，并取得了一定理論和實用價值的成果。本文的工作包括：（1）視頻合成的研究：一般工業(yè)相機采集的數(shù)據(jù)為單張的圖像數(shù)據(jù)，并不能直接進行視頻的保存。本研究采用FFmpeg開源視頻處理庫對采集到的圖像進行視頻合成，并利用視頻的幀內(nèi)壓縮以及幀間壓縮技術，成功實現(xiàn)海量圖像的視頻化動態(tài)存儲。（2）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行的深度學習研究：利用主流深度學習框架Pytorch對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)輸入層、卷積計算層、激勵層、池化層、全連接層等層進行研究并修改，在測試數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在缺陷檢測方面的優(yōu)勢。
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