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。
V&V是系统工程的一个技术学科，其涵盖范围较为广泛，领域涉及 软件项目管理、软件测试、软件质量评价等，一般会由政府机构或产业主 管部门进行指导，需符合相关的法律法规。本文对美国、欧洲、中国的 核电法规标准体系和核电V&V标准体系进行调研梳理和对比分析，并针对 2021年国家核安全局发布的HAD102/10标准在仪控系统V&V领域的影响进 行分析，最后对国内标准体系提出建议性意见。本文为进一步开展我国核 安全级数字化仪控系统的软件验证与确认工作奠定了理论基础。
随着核电技术的快速发展，核电DCS成套设备对标识、标记等工艺要求不断提高，传统的标识方法已难以满足高精度、高效率的需求。本文深入研究了UV平板打印技术，探讨了其在核电DCS成套设备中的应用，并对其优势进行了详细分析。实验结果表明，UV平板打印技术能够显著提高标识的清晰度和效率，为核电DCS成套设备的制造和维护提供了有力的技术支持。
本研究旨在开发一套智能化变电站环境监测与预警系统，以提高变电站运行的安全性和可靠性。研究内容包括系统总体设计、硬件设计、软件架构设计、预警指标体系构建、预警模型设计和预警信息推送模块设计。通过仿真分析，系统在各类异常情况下的检测时间均控制在30s以内，准确率普遍超过95%，误报率控制在2.5%以下，验证了系统的有效性和可靠性。研究结果表明，该系统为智能化变电站的安全运行提供了有力保障。
传统工厂在数字化转型过程中可以利用车间已有PLC搭配工业组态软件、语音模块、物联网模块等构建车间级的数字化管理系统，实现生产过程监控、生产设备管理等主要功能。系统开发过程可以由车间人员自主实施，具有投入成本少、开发门槛低和实用性强的特点，有效地推动了制造车间的数字化转型，提升了工厂的智能智造水平。
本文旨在探讨文本挖掘技术在煤矿安全风险识别与评价中的应用。通过分析828份煤矿事故报告，本研究构建了一个能够动态评估煤矿安全风险的模型，结合历史数据与实时监测数据，可以提高煤矿安全管理的效率与效果。首先利用自然语言处理技术提取事故报告中的关键风险因素，并通过Apriori算法识别这些因素之间的关联规则。进一步地，开发了一个综合风险评估模型，该模型不仅评估了当前的安全状况，还能预测潜在的风险，为煤矿提供了科学的预防策略。研究结果显示，所开发的模型能够有效地识别和评估煤矿中的安全风险，为矿区安全管理提供了有力的决策支持。然而，研究也发现该模型在数据依赖性和泛化能力方面存在局限，未来的工作将集中在提升数据处理能力和模型适应性上，以期达到更广泛的应用和更高的准确性。
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