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智能泵站关键技术研究及应用陈金水

大型灌排泵站更新改造与信息化建设 我国共有 450 处大型灌排泵站(5216座)一处有多座,已对其中 的 191 处大型灌排泵站进行了更新改造。 结合大型灌排泵站的更新改造,经过筛选,确定 20 座大型 灌排泵站实施信息化试点建设。

  • 2021-03-21
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海尔AD_WAN解决方案

借助SD-WAN技术,广域网技术正在由传统的封闭方式向灵活、连接混合(云)多数据中心及开放方式演进。并能根本地解决传统广域网面临的一系列挑战,诸如通过集中管理和零接触部署,简化部署、管理与维护。综合利用MPLS、MSTP、Internet、4G等资源管道,提高传输效率,控制带宽成本。通过DPI/流量规则(Traffic Path Rule)和网络质量的测量,实现面向业务/应用的或基于链路质量的路径选择。通过对流量的感知与统计,实现在流量与性能的可视化管理等。

  • 2021-03-21
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IEEETrans|基于机器学习的永磁同步机械公差分类

(1)针对问题:在电机出厂测过过程中,机械公差问题难以在前期测试中被发现,然而却会在后面长期运行中带来问题。(2)文章亮点:研究了在产线末端测试验台和状态监测中对机床质量进行分类的方法。通过瞬态驱动仿真,模拟了随机分布的公差,分析了相关的频率阶,并与试验台的测量结果进行了比较。机器学习(ML)应用于模拟数据并评估生产线末端测试过程以及偏心分类,其中大部分测试用例被正确分类。如果将ML模型应用于测量数据,则结果分类稍微过高,但与测量分析相比,机器的分级保持不变。如果没有可用于训练的故障案例,则可以使用自动编码器来识别故障案例。

  • 2024-10-30
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ROADM技术在现网应用及问题研究

介绍了 ROADM 网络在组网和技术上的特点以及在现网的应用情况,根据 ROADM网络在建设和运营方面的实践经验,总结了ROADM网络在提高业务开通效率、降低业务时延、提升网络安全性和维护便利性方面的优势,分析了 ROADM网络在波长选择开关维度、业务恢复时长、网络建设成本、光缆纤芯消耗以及网络跨区域协同等方面所面临的挑战,进而有针对性地提出了相应的应对策略。

  • 2022-04-20
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唐口煤业:新时代矿山的“智慧方案”

如何最大限度减少冲击地压、顶板破碎、煤尘接触等不利因素对制约矿井发展和人身安全健康的影响?如何减少生产现场操作失误、设备故障等不良现象对生产秩序和生产效率的影响?如何减少人员递减、人员老化等不利情况对安全管理和人工效率的影响?

  • 2021-03-21
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基于华为 AirEngine Wi-Fi 6 AGV无损漫游无线通信方案

随工业、物流自动化发展浪潮,全球物流IT投资额持续快速增长。其中仓储物流是物流产业中最重要的环节之一,也是对网络需求最多的物流子场景,仓储IT投资在整个物流行业中占比达47%。从行业趋势上看,仓储物流行业向信息化、自动化、智能化发展。 物流行业需求快速发展的同时,自动机器人控制、调度对WLAN通信实时性、可靠性、并发能力提出了前所未有的要求。而针对传统上网或人工仓储应用的现有网络难以满足特性和规格要求,为WLAN自动仓储应用方案带来新的机遇和挑战。本方案采用Wi-Fi 6技术与AGV技术结合,解决了无人仓高性价比、多机高并发、低时延、高可靠无线通信的要求。未来还可以扩展至工业环境其他的AGV场景。

  • 2021-03-21
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基于实用概念下河湖智能系统

基于全市河网水动力模型、水质模型,研制泵闸联 合调度仿真系统。建立三大水环境系统调度预案和水污 染突发事件调度预案库;利用数据汇集平台自动提取水 文、水质等信息;建立水环境异常预警标准和预警规则, 在局域网内发布预警信息。建立水利、生态环境引配水 协同分析管理系统,根据各河段(区域)水质现状、引 水量需求等,通过多部门会商确定调度方案,进行河网 引配水数值模拟,根据调引水量与来水组成、稀释倍数 等优化引配水调度方案,利用Silverlight等技术展示调 水效果。针对典型调控模式,运用模型仿真,提出优化 调度方案。

  • 2021-03-21
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艾瑞星绘太空资源开采及天基制造行业研究报告

每一个航天成就的达成,都是一系列细小的阶段性试验组合在一起推动的。这种工程系统的细致程度超乎普通民众的想象,以至于民众面对这件事时最直接的反应,就已经跳过或涵盖了很多高难度的航天任务,可以说航天产业目标远大,但达到这个目标的每一步都谨小慎微。 在当今商业航天的火热程度引领下,我们预计未来航天产业会有“缮、探、移”三个不同阶段,每一个阶段都可以带动一系列产业的发展,按照这种航天思维来思考,未来十年航天产业是最具投资价值的优质赛道,在理解航天规律的基础上,亦能带来巨大的商业和投资回报。

  • 2021-03-20
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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