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。
本文针对传统巡检人力依赖度高、实时性不足等问题，以切实提升巡检效率和安全性为目的，构建了一种面向无人巡检平台的影像异常告警AI决策系统。验证分析表明，该影像异常告警AI决策系统切实提升了决策实时性和可靠性，且实现了识别精度突破。同时，在检测速度，以及高危场景准确率、漏检率和响应速度等方面，该系统具备明显的优势，值得推广应用。
核辐射监测软件属于安全关键系统，它的可靠性直接影响着核设施的安全运行。传统验证方法很难满足其高安全性要求，基于模型驱动的验证技术为解决此问题提供了新思路。该技术通过建立核辐射监测系统的形式化模型，构建了模型驱动的软件开发框架，设计了多层次验证技术体系，并且集成了验证工具链形成标准化验证平台。实验结果显示，该方法能够有效提升核辐射监测软件的验证效率和可靠性，为核安全领域软件质量保证提供了技术支撑。
核电厂在运行阶段长期处在高负荷、强耦合、严监管的复杂工况下，其系统结构高度集成，设备运行状态与人员的操作行为互相影响，同时又受外部环境及工况变化的持续作用。本文从核电厂运行阶段安全风险识别和分级控制入手，对风险识别的方法进行系统阐述，提出运行阶段安全风险分级判定标准，确定不同风险等级对应的管控措施，重点加强高等级风险的专项管控措施，建立风险动态监测与调整的方法，从而实现核电厂运行阶段安全风险的精细化管理。
在当前智能制造飞速发展的时代，生产计划作为企业生产运营的核心环节，直接影响着生产效率、成本控制与客户满意度。然而，无论是流程行业还是离散行业，企业都面临着复杂的内外部供应链系统优化和工厂计划调度管理方面诸多棘手问题。
针对电力通信网络运维系统因架构联动性差、多源异构数据融合困难导致功能实现效果不稳定、实时响应迟滞等瓶颈问题，本文提出了一种基于信息物理系统5C架构的智能运维系统设计方案。该方案构建了智能连接层，通过多协议兼容与有线无线融合技术实现设备全域互联与数据实时采集；设计了数据-信息转换层，集成采集与处理服务器，运用数据挖掘与机器学习算法完成数据清洗与特征提取；搭建了网络层，基于云服务器集群与混合存储保障数据安全与高效访问；开发了认知层，通过可视化终端与大屏系统实现全局状态展示与智能决策。基于省级电网220kV及以上变电站通信网络的测试结果表明，系统数据采集延迟为12.0ms、数据处理吞吐量为12.3GB/s、决策生成时间为34.2s，较对比架构分别提升了47.8%、70.8%和39.8%，显著增强了系统功能实现效果。
针对新型电力系统建设中面临的高比例可再生能源并网、设备集群化运维带来的异常样本稀缺、云边协同效率低、效能评估维度单一等核心挑战，本文以某省级电力公司“人工智能两库一平台”为依托，详细介绍了一套电力云边模型协同进化功能模块的集成与应用案例。案例重点阐述了多模态样本生成、云边协同参数控制、多维效能评估三大核心模块的技术架构、实施过程及关键创新点。通过该系统的实际部署与应用，有效解决了电力设备异常状态识别难、跨域模型同步一致性差、迭代遗忘效应明显等问题，显著提升了电网态势感知与智能运维水平。
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