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。
随着汽车自动化生产线的大型化、复杂化和智能化发展，传统模式下通过PLC等控制设备进行生产线的集中式控制几乎难以胜任大型复杂的控制体系，集中式控制逐步向分布式控制体系发展。嵌入式控制系统是支撑分布式控制体系的重要组成部分，本文以底板线为案例探究嵌入式控制系统在汽车自动化生产线分布式体系中的应用，为汽车制造行业的控制体系提供一种满足控制实时性、运行高效性、部署模块化和可产业化应用的嵌入式控制系统软硬件解决方案。
本文总结新形势下的油田井口控制器的功能需求，提出基于SCM620的整体设计方案。该方案简要介绍了SCM620的芯片特点，并针对芯片的资源冲突采用DM9051芯片通过SPI总线实现以太网通信功能。为提升检测精度，该方案采用RN8302B芯片与前后两级处理的方式（前级负责采样保护，后级负责采样精度），实现了电压电流检测功能，并通过硬件和软件的整体配合设计，实现了SCM620芯片为主控的油田井口控制器。该方案在现场通过测试和应用，功能符合实际需要，并具备一定的经济价值，为未来的设计提供了参考依据。
洪湖智慧水质净化厂基于“管控一体化”思路数字化、智能化的趋势发展，解决厂级设备、生产、安全和运维的疑难问题，厂级生产运维管理和能耗监测与节能分析，可实时监控分析水厂耗能指标，并对水厂生产经营决策、管理、计划、调度、过程优化、故障诊断、数据建模分析等进行综合处理。
核电站在运期间为了验证设备可用性，需要执行定期试验，其中设备动作行程时间是定期试验环节中的重要一步。某核电站基于SpeedyHold平台在DCS系统画面中实现了计时功能，但需要较为繁琐的手动操作，且试验结果存储时间较短，仅可保存3天。为了解决该问题，笔者开发了一个可自动计时的算法，可将试验计时结果上传到历史服务器长期存储180天。最后通过现场应用，该算法可达到预期效果。
随着工业互联网、物联网、大数据和人工智能等新兴技术的推广，行业及国家监管部门对安全生产提出了更高的标准和要求，风电厂安全管理的智能化落地迫在眉睫。本文针对传统风机叶片巡检过程中的滞后性、间歇性、繁杂性等问题，通过深度学习构建了风机叶片健康诊断巡检模型，提出了基于视觉AI的智能巡检方案，全面实时非接触地对风机叶片进行监测探伤、及时处置，降低了安全事故发生造成的损失。
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