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关键词： 配电自动化   终端设备   可视化   数字孪生技术   故障预判  

摘要： 配电自动化系统存在多种潜在故障风险,不及时诊断故障,将影响供电质量。实际配电系统运行过程中,直接采集到的样本可能不包含全部故障数据,且未对采集到的数据进行异常判断,使得故障诊断准确性较低的问题。因此,为了提高故障诊断的准确性,提出一种配电自动化终端设备可视化数字孪生离线故障预判方法。采用数字孪生技术,采集完整的配电自动化终端设备故障数据,对数据中缺失值进行修补处理,并剔除异常数据,提高数据的质量和可用性。利用半波积分值概念统计电流和电压的故障类型,生成离线故障预判规则,实现可视化数字孪生离线故障预判。实验结果表明,所提方法得出的故障线路关联概率准确高,故障预判效果好,可以帮助电力系统运行人员及时发现和处理故障,提高配电系统的可靠性和稳定性。

关键词： 时间分析法   智能监测仪表   误差检测   自动化补偿   误差系数模型   矿山生产  

摘要： 为提升矿山智能监测仪表的测量精度,保障矿山生产安全,研究基于时间分析法的矿山智能监测仪表误差自动化补偿方法。采集矿山智能监测仪表历史测量数据,估算未经详细检测的仪表误差,去除负载率较低的数据,选取LSTM神经网络模型作为时间分析法,构建基于LSTM的误差检测模型,获取矿山智能监测仪表误差预测;通过建立智能监测仪表误差系数模型,利用贝叶斯理念和二进制变量期望值求解,获取误差补偿后的精准监测数据。实验结果显示,该方法可以检测到矿山多种智能监测仪表的监测误差,且补偿后的仪表误差可以控制在误差允许范围内。

关键词： 核心网   ResNet   LSTM   simpleCNN   异常检测   自动化  

摘要： 随着大数据、云计算、人工智能和5G技术的飞速发展,网络应用变得愈加广泛和便捷。截至2024年,全球网民规模达到60亿人,较2014年增加了33亿人,互联网普及率已高达76%。这一巨大的网民规模带来了海量的网络用户流量,其中既有正常流量也有异常流量。因此,异常用户流量的检测技术对于提升网络信息安全至关重要。中兴通讯作为主流的核心网设备商,致力于为全球电信运营商、消费者等提供创新技术和解决方案。通过结合ResNet(Residual Network,残差神经网络)、LSTM(Long Short-Term Memory,循环神经网络)和simpleCNN(Simple Convolutional Neural Network,简单的卷积神经网络)三类神经网络模型,中兴通讯成功实现了用户面数据流的异常自动化检测功能,有望为核心网交付运维的数智化提供一定的帮助。

关键词： 网络攻击   半自动化本体构建   自然语言处理   三元组提取  

摘要： 网络攻击对信息安全、社会稳定和国家安全等方面都构成了极大的威胁.针对现有网络攻击本体构建方法过度依赖领域专家且无法全面提取关键信息的问题,本文提出了一种基于自然语言处理技术的网络攻击本体半自动化构建方法.该方法包括将非结构化网络攻击文本通过段落拆分方法拆分为简单句,从而降低数据处理难度并减少信息丢失;设计三种类型的三元组以捕捉网络攻击的方式、目的、特征和后果等关键信息;以及基于这些三元组手工构建网络攻击本体.在评估本文方法时,不仅考虑常规的准确性指标,还提出了一种新颖的全面性评估指标.实验结果表明,本文方法能在减少领域专家依赖的同时,自动提取更全面准确的关键信息,有效提升本体质量.这为网络攻击本体的半自动化构建提供了一种新的可行途径.

关键词： 重工业   企业   互联网   自动化   改造  

摘要： 通过对11家国内重工业企业现有网络情况的调研,除近年新建的企业外,建成超过10年的重工业企业的生产现场的网络互联情况相对较差,无法满足我国“工业5.0”的要求。而按照新建企业网联要求或规范对现有重工业企业生产现场的网联部署费用相当高,阻碍了重工业企业网络化改造的积极性和进程。本文提出一种方便、快捷、低成本的重工业企业网络化改造方案,使老旧重工业企业能够满足“工业4.0”网联需求,并为下一步迈向“工业5.0”提供铺垫和缓冲。

关键词： 供砂系统   自动化   通信控制  

摘要： 针对传统铸造生产中存在的生产效率低下、工艺装备落后、成本高等问题,设计制造了一套工业级砂型打印机供砂自动化系统。介绍了供砂系统清砂、混砂、下砂、回砂等工艺流程,完成了系统的整体机械结构设计。拟定了砂型打印机供砂控制系统总体方案,以S7-1200 PLC为核心控制器,运用伺服驱动、气缸驱动、变频驱动等驱动方式为驱动模块,采用称重传感器、光电开关等为检测模块。使用博途软件完成砂型打印机供砂系统的自动化程序的编写以及与上位机的网络通信设计,运用西门子触摸屏编写人机交互界面。最后,在对砂型打印机供砂系统的正确安装和连接后,完成了砂型打印机供砂系统的运行实验。结果表明:该控制系统运行稳定,能够有效地实现砂型打印机供砂的功能,提高了砂型打印机的打印质量与自动化程度。

关键词： 虚拟化   自动化   人工智能   创新发展   故障自愈技术  

摘要： 当前业务创新和IT重塑已成为企业维持增长的核心驱动力,为让企业能够快速地适应变化的业务需求,该研究基于人工智能技术,研发虚拟IT资源自动优化系统,旨在探索和实践人工智能及大数据领域的最新技术和标准。同时,该文结合IT运维的专业知识,引领IT运维管理的创新发展,为企业提供更加智能和高效的管理工具。虚拟化环境下的故障自愈技术,作为针对虚拟化环境中资源利用率和性能优化的关键手段,正逐渐成为IT管理的焦点。

关键词： 数据挖掘   水电站   电气设备状态   自动化监测   最小特征集   随机森林模型  

摘要： 为实现大量结构差异性的电气设备运行量数据分析和设备实时监测,提升自动化管理水平,设计基于数据挖掘的水电站电气设备状态自动化监测系统。传感器感知电器设备的实时运行状态数据,采用关联规则算法挖掘设备异常特征以及与电气设备运行相关的其他数据,组成最小特征集。通过Bootstrapping方法抽取特征集中的特征数据,组成训练样本训练决策树,生成随机森林模型,通过投票完成电气设备状态分类,测试结果显示,该系统能够较好完成特征数据挖掘,各个特征之间的最大信息系数均在0.85以下,冗余度较低,能够及时实现各个电气设备运行状态预警。

关键词： 人工智能   电气自动化   系统控制   产业升级  

摘要： 本研究系统探讨人工智能与电气自动化技术的融合创新应用,通过分析其在提升生产效率、优化系统控制精度、降低人力成本投入以及推动产业升级转型等方面的重要性,深入阐述了二者结合的现实意义。文章进一步剖析了人工智能在电气设备操作、控制、设计以及系统故障诊断中的具体应用,并对人工智能与电气自动化技术融合的发展趋势和前景进行了展望。研究表明,二者的深度融合不仅能够有效应对当前工业领域的挑战,还为未来的智能制造业提供了新的发展方向。

关键词： 微小形变   GNSS   监测预警  

摘要： 为避免因电塔形变而造成的安全事故,需要实时监测电塔的微小形变,因此,基于GNSS技术设计一套电塔形变自动化监测系统。为了评估系统的性能,在江西吉安某电塔进行了实验测试,结果表明该系统能够长时间连续采集监测数据并进行监测预警,且该系统在50 km的监测范围内,X和Y向量的监测精度达到了-5-5 mm,H向量的监测精度达到了-8-8 mm,能够满足电塔形变的监测需求,为相关电塔监测系统设计提供了参考。