案例频道
本研究围绕双向摆动连铸辊自动堆焊机的电气控制系统展开，旨在提高焊接工艺的控制精度和系统稳定性。本研究通过选择合适的可编程逻辑控制器（PLC）和伺服系统，并采用高精度控制算法，确保了在焊接过程中实现对焊接温度、焊丝进给速度和焊缝位置的精确控制。实验结果表明，本研究所设计的系统在动态响应、焊接精度以及长时间运行稳定性方面均达到预期目标，具备较高的可靠性和抗干扰能力，为进一步推广应用提供了技术保障。
综合管廊是保障城市运行的重要基础设施。本研究以物联网、数字孪生、大数据、人工智能等信息技术为支撑，建设综合管廊智能监管系统，助力提升了管廊管理运行效能与安全水平，破解了综合管廊一体化管理难题。本文针对综合管廊智能监管系统关键技术进行分析，期望以数据驱动管廊智慧化管理和推动城市安全智慧运行。
乙烯裂解炉是一种在炉管内进行烃类裂解反应的关键设备，被誉为乙烯生产装置的核心。其主要功能是将天然气、炼厂气、原油及石脑油等原材料，在炉管内加热至所需的高温条件下，进行裂解反应生成裂解气（如乙烯、丙烯等烯烃类产品），为后续生产提供基础原料。
本文利用声波锅炉温度场在线监测系统，对某电厂330MW汽包锅炉燃烧状况进行了实时在线监测。监测结果表明，对锅炉运行过程中的燃烧偏差，在温度场的辅助下，通过调整锅炉二次风各角配风，可实现燃烧偏差调整。锅炉性能试验表明，该监测系统减少了锅炉燃烧偏差，稳定了锅炉运行，提高了锅炉燃烧效率，具有重要意义。
随着当前汽车行业竞争逐步加剧，以及消费者越来越追求产品个性化定制，企业不断加大车型研发投入，逐步缩短车型的生命周期。这也导致汽车厂商需要布局更多的生产基地或在同一个生产基地生产更多的车型来满足客户需求，以增加企业的核心竞争力。
随着全球对清洁能源需求的增加和技术的进步，锂电池在电动车、储能系统和消费电子产品中的应用越来越广泛，在制造过程中，通过赋码和扫码实现流程可追溯，不遗漏读码、不读错码是确保锂电池品质的重要一环。
本文基于电力供电企业配网专业技术人员在配电网日常运维中的经验与创新结合，将重合闸技术应用于配电网箱式变压器运行维护中。利用10千伏重合闸技术原理研制的箱式变压器低压自动重合闸装置，通过技术改造，形成了具有重合闸功能的箱式变压器，并在新疆博州县市城区配电网中得到了广泛应用。结果证明，其减少了供电企业的配网运维成本和电量损失，有效提升了配网供电可靠性，助力了配电网自动化的升级转型，也更好地服务了人民对美好生活的需求。
人工智能技术为优化储能系统的容量配置提供了新的解决方案。模块化储能柜能够实现更高效的电力管理，可以提升换电站的经济效益和系统稳定性。本文深入分析了换电站电力负荷规律，基于峰谷电价差构建了储能系统容量配置优化模型，利用LSTM网络预测了电力负荷，并通过混合优化算法实现了储能系统的高效配置。实验验证了储能系统在电网需求高峰和低谷条件下的响应速度、稳定性和经济效益。结果表明，采用人工智能技术的模块化储能柜能够显著提升换电站的运营效率和经济效益。
轨道交通配电网负荷冲击性强、设备密集，传统健康评估方法存在异构数据融合不充分、对设备老化机理适应性差等问题，导致评估精度受限。为此，本文提出了一种基于数字孪生与多源数据融合的自动化评估方法。该方法构建了虚实映射模型，复现设备拓扑与工况；采用自适应加权融合算法处理多源数据， 生成健康特征量；结合改进云模型与动态拓扑重要度系数， 量化系统健康指数。实例验证表明， 该方法评估准确率达98.5%，误报率低于20%，优于传统方法，为轨道交通配电网健康管理提供了新的技术支撑。
污水处理是一项关乎民生的基础性公共服务，也是生态文明建设和可持续发展的关键环节。为解决污水处理过程时滞性强、难以实现动态调控的问题，本文基于深度学习算法，构建了出水化学需氧量的高效预测模型。该系统具备数据处理及可视化、参数调节、模型训练、模型预测、结果显示保存和查询等多种功能。实验结果表明，该系统可实现出水化学需氧量的高效预测，模型评价函数RMSE和MSE的实时显示，为污水处理动态调控提供了关键水质参数，有效调整了污水处理过程，推动了污水处理的智能化发展。
市级三甲医院由于建筑年代久远，用电负荷远超前期规划，随着电力行业信息化水平的增高，在不停止正常运营的过程中对旧供电系统大范围改造，并采用智慧供电系统，是一个极具现实意义的课题。本项目采用数据采集、数据中转、数据监控的简单三层数据架构进行，对原有的一期、二期及变压器室进行改造， 实时监测与控制； 采集电压、电流、功率、电能质量、变压器温度等关键数据；支持远程分合闸控制与设备状态监测；提供可视化监控界面、报警管理、历史数据查询与分析功能；构建安全可靠、可扩展的电力监控平台。
针对污水处理行业能耗药耗高、出水标准日趋严格等挑战， 力控科技提出以Force-STEM模型优化控制系统为核心的智慧水务整体解决方案。该方案借鉴国际先进的ASM系列模型，结合国内污水处理厂实际运行特点，实现工艺孪生与物理孪生的深度融合，通过智能曝气、智能加药、泵站优化等核心模块，为水务企业节能降耗、稳定达标和数字化转型提供技术支撑。本文系统介绍方案的技术架构、核心算法及典型应用场景，并结合实际工程案例验证其应用成效。
电力系统在运行方式频繁切换、电网拓扑动态变化以及高比例新能源接入等复杂工况下，其振荡模态参数呈现出时变、弱阻尼、多模态耦合等特征。传统辨识方法依赖精确模型，难以应对建模精度不足与计算延时较大的挑战，导致实时跟踪能力受限。针对上述问题，本文提出了一种基于CNN-LSTM的数据驱动实时辨识方法。该方法利用广域量测系统获取时序信号，采用滑动时间窗构造特征向量，设计CNN与LSTM级联的深度神经网络实现从量测数据到模态参数的非线性映射；离线训练后，模型在线阶段通过前向计算和指数加权移动平均滤波快速输出平滑的模态参数估计值。实验结果表明，该方法在频率、阻尼比、幅值估计误差上分别为3.8±1.0mHz、0.007±0.002、0.019±0.006p.u.，每窗计算时间仅2.3ms，并能有效跟踪时变振荡模态，证明了其在实时性、准确性与跟踪能力方面的优势。
核电站安全级数字化仪控系统（DCS）需要具备完善的故障探测能力，以提高系统运行的可靠性。针对某核电厂安全级DCS项目中，因引入电气隔离继电器导致设备接口模块自诊断功能无法覆盖触点侧电源状态监视的问题，本文提出了2种改进方案。改进方案1利用驱动电源空开辅助触点构建硬件串联回路，以最少的硬件变化实现对电源通断状态的集中监视；改进方案2则通过驱动电源电压采集技术，实现了对空开跳闸、线路断线及电源模块失效等全场景故障的全链路监测。2种改进方案均已成功应用于多台核电机组并经过现场运行验证，有力保障了核电站安全稳定运行，同时为后续核电机组的驱动电源监视方案设计提供了参考。
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