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。
Stretch 機器人為了應對物流行業日益增長的需求，配備了一個體積超小、操控性極強底座，允許向任何方向移動，并能夠繞過障礙物并上下坡道。一個裝滿計算機視覺驅動的攝像頭和傳感器的感知桅桿可以快速、精確地識別貨箱。
據 OMR 技術經理 Gareth Jones 博士介紹，Oceaneering Mobile Robotics（OMR）將公司在移動機器人領域積累的豐富專業知識應用于物料搬運。
為進一步挖掘煤粉鍋爐的燃燒效率，提出一種改進的神經網絡算法搭建鍋爐燃燒模型，并采用自適應遺傳算法與動態優化邊界相結合，分別對最佳氧量、一次風量、各二次風門以及燃盡風門等參數進行尋優計算，以使鍋爐效率和污染物排放量所構建的多目標函數達到最優燃燒范圍。在保證環保指標合格的前提下，顯著提升了鍋爐燃燒效率。
傳統的能源管控主要依靠基礎的能源數據統計，隨著低碳節能減排的推進，紡織印染行業也逐漸建立起新的能源管控模式。使用三菱節能服務器EcoWebServerIII作為能源采集主站，以CC-Link通信技術為主體構建車間中大型設備的能源網絡，并實時傳輸和存儲生產數據信息，該系統可達到單位分鐘的數據采集率。通過上位機可以精確展示能源消耗的圖表數據，并可以進行AI數據診斷，進而找到能源浪費的可疑點，提出優化設備和管理改善措施，最終實現原單位的能耗縮減。
本文簡單介紹了PI實時數據庫的相關信息，然后利用PI-SDK、PIAPI技術對PI實時數據庫進行讀寫的一些方法，從而實現在PI實時數據庫的基礎上進行簡單的二次開發的初步探索。
隨著國家經濟的不斷發展，國家和城市對電力需求量也在日益增加。城市電力輸送方式逐漸從架空線路改為電纜線路，但由于電纜隧道的環境較為復雜，隧道內的環境變化可能會對電纜的安全穩定運行造成一定的影響，所以對電纜本體及隧道環境進行實時監測是至關重要的。現在根據電纜本體及隧道內的實際情況對設計一個系統根據電纜本體的溫度、載流量和局部放電的數據及環境監測數據進行集合，上傳平臺經平臺內人工進行神經網絡算法后，通過對大量的數據及故障數據進行學習，及時根據監測數據對運維人員發出預警，聯系運維檢修人員對故障數據位置進行核查，在電纜線路發生故障前及時對線路采取措施。
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