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。
本方案采用設備現場部署邊緣數據采集終端，并通過網線直連ONU設備，再向上連接到工廠機房部署的光線路終端（Optical Line Terminal，OLT）設備，實現按需規劃數據本地分流和出工廠到外網及工業平臺。邊緣數采終端具備有邊緣計算功能，可以設定對應的算法模型來針對采集數據進行數據解析、轉換、過濾、匯聚等一系列數據處理動作，實現在網絡中設備邊緣側數據的預處理，從而減輕服務器端的壓力，達到快速處理響應的目的。
本方案對比一體式雙目視覺測量、分體式多目相機測量、激光雷達測量等方案，在測量范圍、測量精度、實時性方面都比較均衡，在成本方面具有明顯優勢，具備規模推廣和應用的基礎。
該項目將成為我國汽車產業量變到質變的助推器，為我國高質量發展、大力發展數字經濟、提升國家治理現代化水平起到壓艙石的重要作用，可產生較為直接和突出的社會效益：促進智能網聯汽車數據標準體系建設，鞏固智能網聯汽車健康發展基礎；打造產業技術基礎公共服務平臺，帶動智能網聯汽車產業快速發展；促進產業數字化轉型，助力我國從汽車大國邁向汽車強國。
本方案創新點在于以OICT融合數據中心為核心，運用5G、邊緣計算、AI、傳感等技術實現廠區內鋁板生產過程的覆蓋，通用技術與定制化流程相結合，具有衍生復制與快速落地的能力。
數字視網膜平臺采用視頻編碼流、特征編碼流、神經網絡算法和模型更新流的可伸縮端邊云協同視覺計算架構，結合5G、大數據、AI等智能化技術，通過廣泛部署在高速公路的出入口、公路兩側、門架、卡口的攝像頭端或邊緣側對視頻進行高質量視頻編碼和視覺特征提取編碼，在邊緣側以高性能的實時計算分析，全面精準地感知高速路網的各種狀態和各類事件，并通過云端及時響應，將事件信息上報處理，做到發現早、定位準、響應快，為全知、全息的智慧高速賦能。
5G、AI、云計算以及網絡技術的進一步發展與普及，促進了很多新業務的誕生，特別是視頻類業務，例如AR/VR、無人駕駛、遠程監控等，這些新業務在時延、帶寬、可靠性上都有更高的要求，傳統的云計算模式無法有效支撐這些新業務，算力和智能分析的下沉已成為主要趨勢。
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