案例頻道
本研究圍繞雙向擺動連鑄輥自動堆焊機的電氣控制系統展開，旨在提高焊接工藝的控制精度和系統穩定性。本研究通過選擇合適的可編程邏輯控制器（PLC）和伺服系統，并采用高精度控制算法，確保了在焊接過程中實現對焊接溫度、焊絲進給速度和焊縫位置的精確控制。實驗結果表明，本研究所設計的系統在動態響應、焊接精度以及長時間運行穩定性方面均達到預期目標，具備較高的可靠性和抗干擾能力，為進一步推廣應用提供了技術保障。
綜合管廊是保障城市運行的重要基礎設施。本研究以物聯網、數字孿生、大數據、人工智能等信息技術為支撐，建設綜合管廊智能監管系統，助力提升了管廊管理運行效能與安全水平，破解了綜合管廊一體化管理難題。本文針對綜合管廊智能監管系統關鍵技術進行分析，期望以數據驅動管廊智慧化管理和推動城市安全智慧運行。
乙烯裂解爐是一種在爐管內進行烴類裂解反應的關鍵設備，被譽為乙烯生產裝置的核心。其主要功能是將天然氣、煉廠氣、原油及石腦油等原材料，在爐管內加熱至所需的高溫條件下，進行裂解反應生成裂解氣（如乙烯、丙烯等烯烴類產品），為后續生產提供基礎原料。
本文利用聲波鍋爐溫度場在線監測系統，對某電廠330MW汽包鍋爐燃燒狀況進行了實時在線監測。監測結果表明，對鍋爐運行過程中的燃燒偏差，在溫度場的輔助下，通過調整鍋爐二次風各角配風，可實現燃燒偏差調整。鍋爐性能試驗表明，該監測系統減少了鍋爐燃燒偏差，穩定了鍋爐運行，提高了鍋爐燃燒效率，具有重要意義。
隨著當前汽車行業競爭逐步加劇，以及消費者越來越追求產品個性化定制，企業不斷加大車型研發投入，逐步縮短車型的生命周期。這也導致汽車廠商需要布局更多的生產基地或在同一個生產基地生產更多的車型來滿足客戶需求，以增加企業的核心競爭力。
隨著全球對清潔能源需求的增加和技術的進步，鋰電池在電動車、儲能系統和消費電子產品中的應用越來越廣泛，在制造過程中，通過賦碼和掃碼實現流程可追溯，不遺漏讀碼、不讀錯碼是確保鋰電池品質的重要一環。
本文基于電力供電企業配網專業技術人員在配電網日常運維中的經驗與創新結合，將重合閘技術應用于配電網箱式變壓器運行維護中。利用10千伏重合閘技術原理研制的箱式變壓器低壓自動重合閘裝置，通過技術改造，形成了具有重合閘功能的箱式變壓器，并在新疆博州縣市城區配電網中得到了廣泛應用。結果證明，其減少了供電企業的配網運維成本和電量損失，有效提升了配網供電可靠性，助力了配電網自動化的升級轉型，也更好地服務了人民對美好生活的需求。
人工智能技術為優化儲能系統的容量配置提供了新的解決方案。模塊化儲能柜能夠實現更高效的電力管理，可以提升換電站的經濟效益和系統穩定性。本文深入分析了換電站電力負荷規律，基于峰谷電價差構建了儲能系統容量配置優化模型，利用LSTM網絡預測了電力負荷，并通過混合優化算法實現了儲能系統的高效配置。實驗驗證了儲能系統在電網需求高峰和低谷條件下的響應速度、穩定性和經濟效益。結果表明，采用人工智能技術的模塊化儲能柜能夠顯著提升換電站的運營效率和經濟效益。
近年來,隨著電力電子技術、計算機技術、自動控制技術的迅速發展,電氣傳動技術面臨著一場歷史革命,即交流調速取代直流調速和計算機數字控制技術取代模擬控制技術已成為發展趨勢。電機交流變頻調速技術事當今節電、改善工藝流程以提高產品質量和改善環境、推動技術進步的一種主要手段。變頻調速以其優異的調速和起制動性能，高效率、高功率因數和節能效果，廣泛的適應范圍及其它許多優點而被國內外公認為最有發展前途的調速方式。
在火力發電廠中，風機和水泵是最主要的耗電設備，這些設備都是長期連續運行并常常處于變負荷運行狀態，節能潛力巨大。發電廠輔機的經濟運行，直接關系到廠用電率的高低。隨著電力行業改革的不斷深化，廠網分家、競價上網等政策的逐步實施，降低廠用電率，降低發電成本，已成為發電廠努力追求的經濟目標。在目前電力短缺的情況下，厲行節能，已被推到能源戰略的首位。我廠#7機組額定容量為330MW，#7爐配有兩臺離心式一次風機，采用6kV、1600kW定速電機驅動運行，靠調節進口擋板開度來調整一次風量，以適應鍋爐負荷變化。由于當初選型時風量裕量和壓力裕量都比較大，改造前機組滿負荷運行時一次風機電流約120A，擋板開度在60%左右，風壓約8.9 kPa，節流損失較大。在此背景下，對#7爐一次風機進行變頻控制改造，降低廠用電，為社會多提供一點電力就顯得很有必要。
絲束是一種高技術產品。生產絲束時整個過程對調速控制要求極高，特別是“三速”一致性控制,直接影響絲束質量和產能。昆纖公司采用羅克韋爾AB公司變頻器解決了調速難題，生產出了世界一流的產品。特別是運用新一代高性能的Power Flex 系列變頻器后，使公司在生產規格多樣化產品、工藝技改、實時系統控制、生產穩定性、提高產能等，有了更加得心應手的能力。
變頻調速在我單位的應用（征稿）
結合灰分控制的時變、滯后和非線性特性，本文提出了一種基于人工神經網絡與模糊控制相結合的控制器。利用人工神經網絡的自學習、自適應和并行處理的能力，將模糊控制規則轉化為神經網絡的學習樣本，通過ANN的BP學習算法記憶這些規則樣本。實驗表明該控制器具有響應速度快、精度高和魯棒性的特點。
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