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。
随着煤矿开采环境日益复杂且安全要求不断提高，传统的开采方式已难以满足高效、安全、环保的生产需求，煤矿自动化开采成为行业发展的必然趋势。本文首先探讨了基于大数据分析的煤矿自动化开采系统设计，包括系统架构的设计与大数据平台的构建，然后详细分析了数据采集与传感技术、实时监控与预测分析、智能决策支持系统的具体应用，最后提出了优化算法在煤矿生产调度与故障预测中的实现方法，以期为煤矿行业提供一套高效、安全的自动化开采系统设计方案。
随着市场对阀门设计效率的要求不断提高，传统方法已难以满足快速响应和精确设计的需求。为此，本文提出了一种基于NX软件的阀门标准产品BOM自动设计出图方法。该方法通过梳理阀门产品的材料配对逻辑，并定制程序，结合基础数据库，实现了阀门设计中材料配对任务的自动化处理。该方法采用NX和VisualStudio软件，利用C#、C++和C++/CLI语言编程，通过定制Winform界面实现人机交互，自动调用NX程序完成出图。本文以低压截止阀为例，验证了该方法能够显著提高阀门设计效率，减少人为错误，并缩短设计周期。该方法不仅对阀门设计具有重要意义，还为其他行业提供了自动化设计可行解决方案。
马赛克盘台作为核电厂DCS人机接口，在出厂前需要进行测试。目前已有的自动化测试平台TD-Base仅能对电气信号、网络信号进行测试激励的自动注入和测试结果的自动回收，而对于马赛克盘台上的指示灯、显示仪表等，仍依赖于人工盯盘的方式进行测试。由于单机组马赛克盘面水平跨度大、瓦片信息多，这种人工测试的方式存在多人协作耗人耗时、肉眼观测易由于疲劳出现失误、批量瓦片变化人工难以一次快速捕捉、人工无法长期持续盯盘等问题。因此，本文使用PaddleOCR模型、Halcon以及Opencv工具包，设计了一套针对视觉信号进行采集和识别的分布式自动化测试系统TD-Vision。该测试系统包括数据采集、存储显示、图像处理识别3个模块，本文重点阐述了设计中所包含的各关键模块的具体实现技术细节，并给出了相应的应用实例效果图。实践表明，该设计实现方法稳妥可靠，能够满足核电厂DCS系统的马赛克盘台测试需求。
本研究旨在探讨机器视觉技术在机电设备自动检测中，尤其是在煤矿机电设备的故障诊断与状态监控中的应用。通过高精度图像采集与卷积神经网络去噪技术，结合深度学习和图像特征提取算法，系统能够有效去除环境噪声并提取关键设备特征，实现了设备表面裂纹、腐蚀和磨损等缺陷的高精度识别。系统通过多种传感器融合技术，结合模型预测控制优化设备运行状态，提升了故障预测与控制的实时性与精度。实验结果表明，自动检测系统在煤矿设备监控中表现出93.7%的故障识别精度，相较传统方法提升了48.2%的检测速度，并显著减少了人工误差，表明机器视觉技术能够有效提高机电设备的自动检测效率与可靠性，对煤矿安全管理具有重要意义。
基于核电站主控室操作员站显示器等设备的抗震和人因要求，为实现显示器设备支架式安装，本文设计了一款六自由度抗震显示器支架。通过调节相应的调节螺栓，该显示器支架可实现显示器六自由度调整，即在左右方向、前后方向、上下方向一定范围内移动，以及绕竖直面各个方向一定范围内转动。每个自由度都能通过紧固对应的紧固螺栓可靠锁紧。该显示器支架已经过抗震鉴定，满足相关核电站抗震要求。该显示器支架为悬臂结构，但安装显示器后在地震载荷下显示器的最大位移为2.6mm，可实现显示器小间距安装要求。目前该显示器支架在核电站相关项目中已有应用。
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