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关键词： 海上风电机组   小波去燥   自监督特征提取器   微弱振动   自动化检测  

摘要： 海风、海浪、水汽等因素会对风电机组塔架产生振动和噪声,导致风电机组塔架区域的微弱振动检测精度下降。对此,提出海上风电机组塔架微弱振动信号自动化检测技术。通过粒子群算法确定最佳小波阈值函数。采用优化后的小波阈值函数对塔架结构的振动信号进行去噪。利用去噪后的正常振动信号和微弱振动信号的时频谱图来构建自监督特征提取器,并选择轻量级卷积网络Mobilenet V2对提取器进行训练,以实现对微弱振动信号的提取和检测。实验结果表明:所提方法可以精准检测出信号中存在的微弱振动,检测时间最长仅为12.52 ms,具有实用性。

关键词： 数字化精益   星环灯   自动化线   持续改善  

摘要： “数字化精益(Digital kaizen)”是利用数字技术与智能技术突破以往对设备运动和生产活动中负责管理的认知局限,让复杂工艺与流程管理在数字空间实现更细致的“持续改善”;同时利用精益思想(Lean Thinking)指导数字化转型建设,导入准时化(Just Time)、自働化(Jidoka)思想、工具和方法,在有限特征和数据量的情况下实现对制造工艺、组织管理持续改善的目标。本文基于星环灯总装自动化产线,搭载视觉数字化技术应用软件对总装工序人、机开展生产协作改善分析、评价自动化产线生产效率的制程实践。

关键词： 5G技术   电力设备自动化   应用场景   发展前景  

摘要： 5G技术凭借其超高速率(理论峰值10 Gbit/s)、超低时延(端到端时延<10 ms)、海量连接(百万级设备/km2)及高可靠性(99.999%)等特性,为电力设备自动化带来革命性突破。在智能变电站中,5G技术通过边缘计算与数字孪生技术实现设备状态实时监控与故障秒级响应,运维成本降低40%;在智能输配电网中,D2D通信重构故障处理流程,恢复时间从30 min缩短至200 ms;在智能电表与用户端管理中,5G技术支持秒级数据采集与隐私保护技术,需求响应延迟缩短90%;无人机巡检与分布式能源管理,则通过5G技术实现高效协同与精准调控。然而,5G技术应用面临网络安全、覆盖成本、设备兼容性等挑战,需通过量子加密、频谱共享、标准化协议等路径突破,尽管初期投资较高,但5G技术可显著降低长期运营成本,推动电力系统向智能化、低碳化转型。

关键词： 深度学习   自编码器   时频录波图谱   电气自动化系统   故障预警  

摘要： 电气自动化系统涉及的设备种类繁多,故障信号往往隐藏在大量的正常运行数据中,使得故障信号的提取和识别变得困难。为此,本文提出一种电气自动化系统运行故障状态快速预警方法。故障主要是变压器绝缘故障和供电机组故障。应用深度学习框架中的自编码器完成变压器绝缘故障的预警。采用时频录波图谱分析方法,构建供电机组故障状态快速预警模型。实验结果表明:研究方法对于变压器绝缘故障和供电机组故障均具有理想的应用效果。

关键词： 0.4 kV配网   机器人   巡检线路   自适应同态滤波   人工智能技术  

摘要： 配网线路暴露在室外,环境复杂多变,为准确识别巡检线路,协助机器人避障巡检,研究基于人工智能技术的0.4 kV配网机器人巡检线路自动化识别系统。在0.4 kV配网机器人身上安装2个用于采集巡检线路图像的双目摄像机,采集机器人巡检线路图像;使用基于自适应同态滤波的巡检线路图像增强方法,抑制巡检线路图像低频成分、放大高频成分,增强图像细节信息;增强后巡检线路图像输入基于改进卷积神经网络的障碍物识别模型,以LeNet-5网络为基础结构,添加批量归一化层,优化网络学习效率后,提取增强后巡检线路图像特征,由Softmax分类器分类输出巡检线路图像特征属于障碍物的概率,完成0.4 kV配网机器人巡检线路识别。实验结果显示:所提算法在0.4 kV配网机器人巡检线路识别问题中,显著提高障碍物识别精度,机器人与障碍物碰撞次数为0次。

关键词： PLC系统   精密机械   自动化设备   故障检测   改进卷积神经网络  

摘要： 在现代工业生产中,自动化设备的高效运行至关重要,但故障的频繁发生却给生产带来了诸多挑战。为了解决这一问题,文中提出了一种基于可编程逻辑控制器(PLC)的精密机械自动化设备故障检测系统。首先,详细分析了精密机械自动化设备故障,阐述了故障机理与特征分析,包括转子不平衡、支承座联动松动和齿轮断齿等故障。其次,设计了基于PLC系统的设备故障系统总体方案,搭建了硬件选型、模型连接、软件设计和控制程序编写。然后,提出了基于改进卷积神经网络算法的设备故障检测方法。最后,通过实验设计数据结果验证该方法的有效性和可靠性。结果表明,该方案在多个故障下均表现出良好的检测可靠性和准确性,为后续设备的维护与管理提供了重要依据。

关键词： 煤矿电气自动化   AI异常检测   智能预警   深度学习   故障诊断  

摘要： 论文聚焦于煤矿电气自动化监控系统中的AI异常检测与智能预警机制,分析了现有监控系统的架构和工作原理,指出其在复杂工况下的局限性,探讨了AI技术在异常检测中的优势及应用现状,并构建了基于深度学习的AI异常检测模型,设计了智能预警机制。实验结果表明,AI模型在检测精度和效率上显著优于传统方法,智能预警机制在准确性和响应速度上也有明显提升。

关键词： 智慧财务   技术平台   自动化   数字化转型  

摘要： 为提升财务管理智能化水平,文章以“智慧财务”模式为核心,从技术基础设施、财务模式创新、数据驱动策略、职业发展变革等多角度进行深入探讨,全面分析智慧财务在技术平台部署、数据集成应用、监控系统建立、风险投资管理、智慧教育模式、数字资源共享、文化转型创新等关键领域的实现路径,旨在推进财务领域现代化管理进程。随着人工智能应用的普及,未来智慧财务模式研究将得到进一步拓展,财务职能也向战略支持方向转变,使其为企业提供更具前瞻性的决策支持。

关键词： 电气自动化技术   课程思政   协同育人   教学模式改革  

摘要： 伴随着全球化持续推进及科技创新飞速进步,电气自动化技术已成为现代工业技术的核心元素之一,并在世界各地发挥出日益增长的重要性,而电气自动化技术的专业课程则被视为培育该领域的专门技能者的关键步骤,因此对它的教学方法进行变革和创新不仅能提升教育的品质,还能为满足当前社会需要并提供高水平的人才做出贡献.

关键词： 工业自动化   现代制造业   应用   创新发展策略  

摘要： 随着科技的进步,工业自动化技术已成为现代制造业转型与升级的重要驱动力。本文首先概述了当前工业自动化技术在制造业中的应用情况,涵盖了从智能生产系统到自动生产线、信息管理系统乃至质量控制等多个方面。接着,文章深入讨论了该技术发展中遇到的主要障碍,包括技术迭代速度过快、相关领域专业人才短缺、信息安全及个人隐私保护难题以及初期高昂的投资成本等问题。为应对上述挑战,文中提出了若干创新性解决方案,比如加大对技术研发的投入和支持、积极培养并吸引专业人才加入、增强数据安全和个人信息防护措施、广泛推行智能化制造模式,并呼吁政府及相关机构提供必要的政策扶持与合作机会。最后,本文强调了工业自动化对于推动制造业持续健康发展所起的关键作用,并对其未来发展态势进行了前瞻性的分析。