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。
本文針對國內、外采油計量系統地面建設投資和維護費用高的問題，建立了以電潛泵井為研究對象的趨勢分析、工況診斷預警、產液量計量等業務模型和算法，并研發形成了一套虛擬流量計量系統。該系統具備實時數據采集監控、產量計量等功能，為優化油田地面流程工藝、生產降本增效和提升精細化管理水平提供了技術支撐。
本文針對智能制造中異構設備間協議多樣且不兼容的問題，提出了異構設備多協議自適應接入方法，并在系統總體架構和智能網關的基礎上探討了自適應接入方法，并在本地搭建環境進行了試驗驗證，實現了對多種協議和設備的統一管理和控制，從而提高了網絡的靈活性和可靠性。
核電儀控系統使用的結構產品要求性能穩定可靠，根據歷年數十臺機組項目實踐，筆者提出了適用于核電儀控系統結構產品模塊化設計的方法。較之傳統設計方法，模塊化設計方法重新定義結構產品設計過程，該設計過程是一個已被反復驗證的、可靠的模塊化結構進行產品搭建的過程，設計過程中產品在固有的、穩定可靠的模塊構成基礎上不斷迭代優化，使產品性能趨于穩定可靠。使用該方法設計完成的產品在生產制造階段，會引導供應商從定制加工轉向類同化、批量化結構重復加工過程，改變了供應商的制造習慣。本文基于智能制造技術發展趨勢，結合相關的法規標準，為解決傳統設計方法的缺陷，提出該模塊化設計方法。該研究結果為后續核電儀控系統結構產品設計開發提供了技術參考。
本文通過研究超超臨界機組汽動給水泵小汽輪機汽源管道暖管疏水配置方法，分析目前汽動給水泵小汽輪機汽源切換過程中存在的問題，結合本機組所存在的問題，對備用汽源暖管方式進行改造。改造后大大提高了汽源切換的安全性、快速性，避免了因汽源切換導致的機組跳機，提高了機組運行的可靠性。
目前，網絡攻擊已成為新型武器，敵對勢力利用網絡攻擊成功破壞電力等國家關鍵基礎設施已成為現實。電網智能終端攻擊一般針對電力特有的協議和特定的業務邏輯，具有攻擊目標明確、操作隱蔽、潛伏時間長等特點，且一般通過集團式甚至是國家級實施攻擊。目前電網智能終端系統在攻擊檢測方面主要是借鑒傳統IT系統已較成熟技術，檢測網絡側的安全事件，但無法檢測到如偽造控制指令等針對系統業務指令級的異常安全事件。針對電網網絡側流量檢測，本研究提出了基于單類支持向量機OCSVM的流量異常檢測技術，其基本思想就是通過機器學習的方法對數據進行二分類，并且只需要一類樣本就可以訓練檢測模型，對噪聲樣本數據具有魯棒性，很好地滿足了工控系統的數據不平衡特點。
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