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展開，旨在提高焊接工藝的控制精度和系統穩定性。本研究通過選擇合適的可編程邏輯控制器（PLC）和伺服系統，并采用高精度控制算法，確保了在焊接過程中實現對焊接溫度、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在動態響應、焊接精度以及長時間運行穩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。本研究以物聯網、數字孿生、大數據、人工智能等信息技術為支撐，建設綜合管廊智能監管系統，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管系統關鍵技術進行分析，期望以數據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進行烴類裂解反應的關鍵設備，被譽為乙烯生產裝置的核心。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、丙烯等烯烴類產品），為后續生產提供基礎原料。
本文利用聲波鍋爐溫度場在線監測系統，對某電廠330MW汽包鍋爐燃燒狀況進行了實時在線監測。監測結果表明，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，可實現燃燒偏差調整。鍋爐性能試驗表明，該監測系統減少了鍋爐燃燒偏差，穩定了鍋爐運行，提高了鍋爐燃燒效率，具有重要意義。
隨著當前汽車行業競爭逐步加劇，以及消費者越來越追求產品個性化定制，企業不斷加大車型研發投入，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基地或在同一個生產基地生產更多的車型來滿足客戶需求，以增加企業的核心競爭力。
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、儲能系統和消費電子產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。
本文基于電力供電企業配網專業技術人員在配電網日常運維中的經驗與創新結合，將重合閘技術應用于配電網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配電網中得到了廣泛應用。結果證明，其減少了供電企業的配網運維成本和電量損失，有效提升了配網供電可靠性，助力了配電網自動化的升級轉型，也更好地服務了人民對美好生活的需求。
人工智能技術為優化儲能系統的容量配置提供了新的解決方案。模塊化儲能柜能夠實現更高效的電力管理，可以提升換電站的經濟效益和系統穩定性。本文深入分析了換電站電力負荷規律，基于峰谷電價差構建了儲能系統容量配置優化模型，利用LSTM網絡預測了電力負荷，并通過混合優化算法實現了儲能系統的高效配置。實驗驗證了儲能系統在電網需求高峰和低谷條件下的響應速度、穩定性和經濟效益。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濟效益。
目前，網絡攻擊已成為新型武器，敵對勢力利用網絡攻擊成功破壞電力等國家關鍵基礎設施已成為現實。電網智能終端攻擊一般針對電力特有的協議和特定的業務邏輯，具有攻擊目標明確、操作隱蔽、潛伏時間長等特點，且一般通過集團式甚至是國家級實施攻擊。目前電網智能終端系統在攻擊檢測方面主要是借鑒傳統IT系統已較成熟技術，檢測網絡側的安全事件，但無法檢測到如偽造控制指令等針對系統業務指令級的異常安全事件。針對電網網絡側流量檢測，本研究提出了基于單類支持向量機OCSVM的流量異常檢測技術，其基本思想就是通過機器學習的方法對數據進行二分類，并且只需要一類樣本就可以訓練檢測模型，對噪聲樣本數據具有魯棒性，很好地滿足了工控系統的數據不平衡特點。
亞信科技風電廠智慧工地解決方案是亞信科技基于邊緣AI產品+5G專網技術形成的綜合的解決方案，主要解決目前風電場施工現場的高效監管問題。
為了提升PLC產品質量，提高產品系統測試的效率，針對風力發電機組特定運行環境，我們設計、開發了一套高度集成的仿真測試平臺，實現了PLC產品的自動化測試。仿真測試平臺可模擬發電機、油泵、齒輪箱等設備上各類傳感器信號，同時也支持提供變頻器、變槳等各類通信類數據。仿真平臺致力于替代傳統測試工具，全覆蓋風機控制器所有測試項。該測試系統可長期保持運行，模擬PLC現場實際高負荷運行環境，驗證復雜環境下PLC穩定性。經過此仿真測試平臺測試的產品會更加穩定、可靠。
本文首先分析了流程行業應用場景從自動化向智能化轉型升級所需要的條件，并從數據模態、模型特征、異構實現、工程化以及人員能力方面總結了工業智能應用面臨的問題和挑戰；其次，針對性地提出了多模態數據融合、機理模型數據驅動及專家異構整合、算法技能，符合用戶習慣的工程化組態方式、不同人員協作方式等方案，并進一步給出了針對復雜工業場景的工具方案；最后，對智能優化控制、設備異常檢測、多模態數據閉環控制等場景進行了分析，并總結展望了多模態異構算法組態工具在流程行業向智能化轉型升級中的作用。
目前核電DCS系統設備巡檢需要人工進入設備間巡查，存在人力投入大、效率低、問題發現的及時性差、憑經驗進行人工判斷和評估可信度低、安全風險大等問題。本文介紹了一種基于核電DCS系統的智能在線巡檢設計，提高了巡檢的準確性和效率，減少了人力成本。在該設計中，通過進行巡檢工作設置、在線記錄設備健康狀態、異常報警和環境參數，并現場檢查設備和環境信息，對設備的性能、狀態進行跟蹤分析，及時地發現設備故障隱患，將影響DCS系統穩定運行的缺陷故障盡快做出處理。同時，智能在線巡檢可以將核電DCS設備的健康參數采集存儲下來，方便后續的數據分析，并最終生成電子化巡檢報告。我們通過搭建原型，對該智能在線巡檢的設計進行了驗證。驗證結果表明，該設計實現了核電DCS系統設備的智能巡檢和在線健康管理，大幅提升了巡檢效率和質量。
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