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关键词： 测斜机器人   物联网   变形模式   卷积神经网络   大坝边坡  

摘要： 针对大坝边坡深部位移监测的自动化需求,开发了一种基于物联网的钻孔测斜机器人系统,并创新性地结合一维卷积神经网络模型(1D CNN)实现边坡变形模式的智能预测。通过自主研发的硬件主控板,实现了测斜仪的自动化控制及数据的实时采集和传输。基于采集的深部位移数据,1D CNN模型自动提取曲线特征并进行分类,识别出多种变形模式(如变形稳定、剪切滑动等),从而对边坡变形趋势进行智能化预测,有效支持地质灾害预警。试验表明,测斜机器人在A、B向的测量精度分别达±0.82、±1.04 mm/30 m,且1D CNN模型在曲线分类上表现优异。该系统通过高精度监测与自动化分析,显著提升了大坝边坡的监测效率和预警水平,具备广泛应用的潜力。

关键词： 变电所   综自保护   二次接线   差动保护   接地   低成本   创新性  

摘要： 近年来随着铁路建设的飞速发展,逐步趋向高速重载安全的方向发展,运能及运量不断提高,既有牵引变电所的设备超周期运行、变压器的容量逐渐不能满足运输的需求,因此对牵引变电所设备的改造大修势在必行。文章对牵引变电所综合自动化大修改造二次回路常见问题预防及处理办法进行了总结分析,有低成本、创新性的现场处理方法,以供参考。

关键词： IAS船舶控制系统   系统组成   故障处理  

摘要： 基于KONGSBERG AIM2000系统的KONGSBERG IAS(IAS,Integrated Automation System)集成自动化船舶控制系统,已应用于中油海798船动力定位SDP-22、推进器控制STC-400RCS、船舶控制系统SVC-400的一体化控制。文章介绍了该系统的组成,分析了海上作业过程中日常管理的典型故障原因,给出了处理措施及维护保养建议,从设备管理者层面为该系统的故障处理、日常维护等提供参考。

关键词： 配电自动化   单相接地故障   零序电流解析   云边协同   容错机制   工程实证  

摘要： 针对配电网高阻接地故障特征微弱、检测困难等问题,提出动态零序电流时空分布特征解析模型,突破暂态信号高频分量精准提取瓶颈。创新融合多源数据加权算法与云边协同架构,实现特征误报率<0.3%、平均研判时延220ms。依托广西复杂地理电网验证,故障定位误差压缩,恢复时长缩短,SAIDI指标降低,为新能源高渗透场景提供高效解决方案。

关键词： 广播电视   中波发射台   自动化监控系统  

摘要： 针对广播电视中波发射台的自动化监控系统,介绍其在发射机监测、节目信源监测和电力环境监测等方面的应用现状,提出优化设备布局、选择抗干扰设备、建立统一数据标准、强化数据质量控制、定期更换易损零件以及搭建高效远程监控平台等完善路径,旨在进一步提升自动化监控系统的稳定性、可靠性和智能化水平。

关键词： 实时数据采集   监测电网状态   电力计量自动化  

摘要： 阐述电力计量自动化在线损管理中实时监测电网状态、精确计算线损率的方法和应用策略,包括四分线损的自动化统计、日常用电检查,为线损管理提供数据支持。

关键词： 机器人   深度学习   仪表识别   自动化  

摘要： 伴随着现代工业与智能技术的不断进步,机器人在自动化制造、设备监控及维护等领域的应用需求持续增长。作为机器人视觉系统中的一项重要技术,仪表识别技术主要用于辨识工业环境中的各种类型仪表,如数字式、模拟式以及指针式仪表等。本文研究了基于深度学习的机器人仪表识别技术,旨在提高机器人在工业自动化环境中对仪表界面信息的识别能力。我们使用卷积神经网络(CNN)进行训练,并结合数据增强、迁移学习和强化学习等技术,优化识别模型。结果 表明,标准的CNN模型在10,000张图像训练后,达到了95.2%的测试精度和4.8%的误识别率。通过增加训练数据量和应用数据增强技术,模型的精度提高至97.8%,误识别率降至2.2%。采用迁移学习的ResNet模型,精度为96.4%,有效减少了训练数据量的需求。进一步引入强化学习后,模型的精度达到了98.1%,误识别率降至1.9%,显示出在复杂环境下的优异性能。结果 表明,基于深度学习的仪表识别技术在提高精度、降低误识别率、增强环境适应性方面具有显著优势,为机器人在自动化生产和设备监控中的应用提供了强有力的技术支持。

关键词： 电气机械   自动化生产线   节能优化  

摘要： 探讨了电气机械自动化生产线的节能优化策略,旨在应对能源短缺与环境保护的双重挑战。首先分析了电气机械自动化生产线在现代工业中的重要性及其面临的高能耗问题,指出当前生产线存在的机械老化、能源管理不足等问题;其次,详细介绍了节能优化的意义,包括降低生产成本、满足环保要求以及提升生产效率与稳定性;再次,提出了具体的节能优化策略,如机械升级与选型、优化生产工艺与流程、建立能源监测与管理系统、智能化控制与预测性维护以及余热回收与节能照明等;最后,强调了节能优化对实现工业绿色发展和可持续发展的重要性,并展望了未来智能化节能优化的发展方向。

关键词： 人工智能   汽车   电气自动化  

摘要： 通过对智能驾驶系统、汽车电气系统故障诊断、车身控制以及新能源汽车电气控制等方面的研究,展示了人工智能技术在提升汽车性能、保障安全、优化能源管理等方面的显著作用。智能驾驶系统利用人工智能实现自适应巡航、车道偏离预警等功能,提高驾驶安全性;故障诊断系统借助人工智能算法快速准确地识别故障,提升维修效率;车身控制方面,人工智能实现了车窗、车门等的智能控制,增强了舒适性。新能源汽车电气控制领域,人工智能技术优化了电池管理和能量回收系统,推动了新能源汽车的发展。总之,人工智能技术为汽车电气自动化带来了新的发展机遇和变革,对汽车行业的未来发展具有重要意义。

关键词： 自动化   机械电子工程   智能化   智能机器人  

摘要： 在当今现代社会快速发展的推动下,我国各个领域的综合水平不断提高,尤其是在工业生产中,智能化与自动化技术得到了全面的推广和应用,传统工业生产模式发生了翻天覆地的变化,真正实现了工业生产的事半功倍。例如,当前机械制造行业普遍采用传统机械加工模式,在智能化、自动化发展的转型升级重要时期,相关从业人员要积极主动开展设备更新升级工作,进一步探索智能机器人设备在实际工业生产中的应用策略,借助智能机器人带动机械电子工程迈向高精尖的发展道路。恰当合理地运用智能机器人可实现机械电子工程生产以及机械设备的数字化创新,大幅提高机械电子生产的加工效率与操作精度,有效完成以往人力无法执行的高精尖操作任务,还能免受复杂恶劣生产环境的影响,带动机械电子工程综合技术水平全面提高。