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餐饮油烟在线监测平台解决方案

精讯云集成各行业解决方案为一体的通用性物联网平台,以解决方案为基准,集成数据采集、远程控制、数据分析、预警发布;基于链接-计算-服务三层架构,配合精讯畅通200余种传感器,打造精讯云生态,提供闭环生态环境,政府投标以及企业建设,可一站式解决需求。 油烟在线监测仪是按照“油烟监管平台”公约,通过收集物联网终端设备采集到各餐饮企业的油烟排放浓度与时间,电力能耗数据,现场净化器,风机设备的数量与运行状况,建立明厨亮灶联网监控系统。

  • 2021-03-05
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基于PLC的电气成套设备远程监控应用

HINET智能网关采用全工业化硬件设计平台,结合先进的软件功能,使得企业能够在最小的投资范围内快速建设规模化的工业设备通讯网络,为客户提供包含数据、语音、视频在内的多业务通道。 通过华辰智通的HINET-M111T智能网关通过网口或者串口连接自动化电器柜设备的控制器PLC,控制端电脑安装配套的客户端软件,登录软件选择需要连接的PLC设备构建远程的虚拟通道,电脑打开相对应的编程软件对设备PLC进行远程程序升级、故障诊断、上下载程序修改。

  • 2021-02-26
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基于HDRS平台的太阳能发电设备远程故障诊断及主动运维系统

为保证维护太阳能发电设备安全、可靠、经济和优化运行,华辰智通科技集团自主研发了一款基于HDRS平台的太阳能发电机组在线状态监测、故障远程诊断及设备主动运维系统。HINET智能网关通过与太阳能发电机的核心控制器连接,结合3G、wifi、以太网及GPRS等通信方式并通过华辰智通专有的安全通道实现与服务器连接,实现设备的远程监控及管理控制,并通过HDRS平台强大的数据分析能力,分析来自控制器的各种数据,结合客户自己设定的预警值实现对设备的故障预警及诊断功能。

  • 2021-02-26
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光伏电站远程监控应用方案

光伏监控系统是统筹光伏系统的太阳能光伏阵列和铅酸蓄电池模块(储能单元)的关键,也是整个光伏系统的智能核心。它不仅控制整个系统的工作状态,包括太阳能光伏阵列工作状态和蓄电池充放电的工作状态,还为系统的可靠运行提供保障,同时建立必要的人机通讯,也为多个光伏系统之间的通讯和管理提供接口,控制较为复杂。

  • 2021-02-26
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电梯安全运行监测与远程管理平台系统

近年来各国各地电梯事故频发,从侧面反映出了电梯监管及运维的难度。由于电梯设备分布较分散,每台电梯都是一个信息孤岛,设备运行数据得不到统一汇总,很多有价值的数据流失,给设备管理及维护,以及后期的设备升级换代、大数据应用以及运算模型建立带来了很大的困难。电梯运行的安全性、可靠性及科学化管理,不仅电梯厂家非常关注,政府主管部门、电梯的维保单位、物业单位及电梯使用者都非常关注,电梯的安全运行管理已经成为了一个不容忽视的重要问题。

  • 2021-02-26
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电力系统自动化远程监控方案

随着电力供应商品化、市场化的发展,变配电站数量猛增。由于电站分布范围广,距离远,又多处于野外,现场情况不便于管理,因此无人值守的变电站管理模式得到广泛的推广,通过建立变电站设备运行监控系统,工程师可以通过互联网远程访问,对变电站实现设备远程监控、远程设备故障诊断、远程故障告警接收处理等。华辰智通提供的电力系统自动化远程监控方案可提高变电站运行和维护的安全性以及可靠性。

  • 2021-02-26
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飞机试飞监控与数据处理研究

本文旨在探讨战斗机和民航客机试飞数据监控与处理的关键技术,构建一个从数据采集到深度分析的完整解决方案,为提高试飞效率、降低试飞风险、优化飞机性能提供技术支持。具体研究内容包括:试飞数据采集系统设计、实时数据监控与显示、数据预处理技术、离线分析与算法开发以及试飞数据的深度应用等方面。

  • 2025-09-20
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分布式大型水泵健康监测与智能维护系统PUMPAgent

分布式大型水泵监测与健康智能维护系统PUMPAgent融合了目前各种先进的信息智能分析与建模方法,采用了一种开发的、模块化的结构实现振动温度信号等各种分析处理,采用Python编程语言,满足不同平台需求(包括Windows、Linux)。PUMPAgent对各种大型水泵运作过程的振动与温度信息实施监控与故障诊断系统,对分布式水泵工作状态下关键部件的振动数据进行实时采集,结合信号处理技术与深度学习技术对冗余的数据进行清洗、降维与多层特征提取,建立实时异常振动检测模型、缺陷识别与故障诊断模型,实现缺陷早期预示,能够及时发现异常值,并对其进行诊断与维修。

  • 2025-01-02
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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