煤矿设备点检管理系统研究

介绍了PDCA循环的4个阶段,并给出了煤矿设备点检管理系统PDCA循环模型及其4个阶段的具体工作,分析了系统体系结构、功能模块和点检业务流程。该系统规范了设备检修的管理流程,实现了设备状态数据及设备检修信息的记录和存储,提高了设备检修工作效率。     

基于状态的设备管理系统的设计与实现

为了满足设备信息化管理的发展需要,文章建立了基于状态的设备管理信息模型,分析了设备运行数据分析处理、设备状态评估诊断、维修和备件计划触发、技术参数动态调整的信息流动过程。同时,基于该信息模型,结合中小型设备管理的特点,设计并实现了基于状态的点检设备管理系统,解决了其中四个关键技术问题:C/S与B/S混合模式的系统实现、按状态触发维修计划、基于统计和预测的备件动态管理和基于动态模型的维修定额制定。该系统已在大型钢铁企业投入实际应用。     

基于FPGA和ZigBee的无线设备点检系统

设备点检是指全过程对设备状态进行动态监控、维护、保障的技术手段。传统的设备点检系统多是采用人工采集收集数据,离线处理数据的方式。提出了一种基于FPGA和ZigBee的无线设备点检系统,利用ZigBee协议搭建局域无线传感器网络,将数据通过无线网络传输到以FPGA~核心的控制处理板卡。为了保证系统的扩展性和开放性,系统采用了FMC接口来接入数据采集模块。本系统为大型企业的点检体系提出了一种自动化、高效、可靠、扩展性强的解决方案。     

一种基于智能终端的温度/振动点检系统设计

工业设备在故障发生前通常伴随着异常振动或者局部超阈值高温，针对机械设备重要环节实施振动、温度监测对机械设备安全可靠运行和故障预警具有重要意义。鉴于当前设备状态点检系统自动化程度低、数据汇总滞后等问题，提出一种基于智能终端的温度/振动点检系统。系统由状态监测层、点检终端层和数据汇总层组成。状态监测层基于红外温度传感器和ICP型加速度传感器设计了便携式状态监测节点；点检终端层以Android系统为开发平台设计了终端软件，软件功能包括：数据曲线绘制、阈值报警、历史数据查看和数据统计参量获取等；数据汇总层利用Java和MySQL设计实现了数据库服务器。系统验证实验结果表明：状态监测节点加速度、温度测量准确，相比于标准测量系统，本系统加速度测量最大相对误差为0.21%，终端软件和数据库服务器运行正常，符合预期设计目标。     

基于无线通信的设备点检系统

针对传统设备点检系统工作效率低、劳动强度大、准确性低、实时性差等问题,提出了一种基于无线通信的设备点检系统。该系统结合了单片机、无线通信和计算机信息管理等技术,具有多元化通信方式,包括无线射频(RF)通信、GSM通信和Internet通信,能够在线检测现场设备的振动、温度、压力等主要参数,并能根据环境情况进行预警,同时具有远程监测功能。测试结果表明,该系统稳定性强,显著提高了设备点检系统的操作管理品质。     

煤炭企业设备点检管理系统的设计及应用

针对目前煤炭企业设备点检管理制度不够规范完善、记录工具落后、不能实时获取点检信息等问题,结合某煤矿实际情况,设计了煤炭企业设备点检管理系统,详细介绍了该系统的总体应用架构模型和业务流程,阐述了系统各业务功能模块的作用。该系统的实施完善了煤炭企业设备点检制度,规范了点检业务流程,提高了企业的设备管理水平。     

基于InfluxDB的监控设备通用运维管理平台

监控设备大规模安装和应用带来了运维困难的问题.本文研发了一个通用运维管理平台,平台通过前端状态采集装置获取监控设备运行时产生的各种状态信息;平台的运维管理系统汇总、存储状态信息,并提供监控、统计、分析、报警等管理功能以支持运维业务;平台的可视化展示子系统对状态信息进行可视化渲染呈现,为系统运维提供智能化的支持.状态采集装置模块化和冗余设计使得设备具有通用性、可扩展性、高可靠性和易维护性.状态信息具有时序数据特征,运维管理系统使用InfluxDB存储状态信息,大幅度降低了存储空间需求,并保证了数据查询和管理的性能需求.基于InfluxDB的监控设备通用运维管理平台已在多个用户单位安装试用,运行状态良好,具有很好的经济社会效益和推广价值.     

浅谈烧结主抽风机振动增大处理方法

烧结系统中，主抽风机是这套系统的主要设备，从设备管理的角度苏钢炼铁厂通过设备点检、可视化管理和振动频谱分析等手段对其进行管理和动态监测。利用这些管理办法对烧结主抽风机运行状态的监控，建立其异常振动的波形和频谱特征，探讨了振动产生的原因和故障处理方法。再根据实际情况通过计划检修处理，从而排除事故隐患，降低事故的发生率。     

基于.NET和SQL的设备管理系统的开发

本文介绍了在MICROSOFT公司的.NET和SQL Server数据库环境下,根据设备实际的点检定修主线,实现了设备以及设备点检和维修流程的计算机网络化管理,详细介绍了系统的总体设计思路及其实现过程。系统具体功能包括了:设备信息管理、设备点检、设备故障、设备维修管理。     

基于ARM的装载机远程监控系统设计

根据矿山开采企业的设备维护管理和安全生产管理需求,设计了一种基于ARM的装载机远程监控系统。该系统通过监控终端采集与存储装载机的设备状态信息和工作环境中的噪声、温度、湿度信息,并通过GPRS将采集数据传输至远程监控服务器,可为装载机维修和生产调度管理提供准确、可靠依据。     

基于Transformer-BiLSTM-CRF的桥梁检测领域命名实体识别

作为我国桥梁工程领域最重要的数据源之一,桥梁检测文本蕴含了丰富的结构构件参数及检测病害描述等关键业务信息,但面向该领域的文本信息抽取研究尚未有效开展.该文在阐明其领域命名实体识别目标任务的基础上,分析了待识别实体在蕴含大量专业术语的同时,存在地名或路线名嵌套、字符多义、上下文位置相关和方向敏感等领域特性.鉴于此,该文提...     

面向病房巡视的服务机器人目标搜寻

为了解决现阶段病房巡视任务中出现的巡护不及时等问题,利用服务机器人进行病房巡视,完成病人的基本信息验证、病人治疗信息获取等巡视任务.提出了基于贝叶斯理论的面向巡视任务的机器人控制策略,该策略利用机器人的当前位姿、规划的路径,与当前的视觉图像相结合,进行机器人控制;提出了由粗到细的多模式目标表示方法,融合RFID、特征和...     

基于蚁群算法的三峡升船机船厢设备巡视点检路线规划

针对三峡升船机船厢结构复杂,设备巡视路线难以选择的问题,以升船机船厢巡视路线为研究对象,将设备巡视点检路线规划转换为TSP旅行商问题.通过巡视路线无向加权图及点位空间坐标,建立升船机设备巡视点检点位空间结构模型.结合蚁群算法在Matlab软件中分别计算出白班及中班的最佳巡视路线.实验结果表明,基于蚁群算法计算的最佳巡视路线符合三峡升船机设备巡视要求.     

Context-aware sequence labeling for condition information extraction from historical bridge inspection reports

Effective upkeep of aging infrastructure systems with limited funding and resources calls for efficient bridge management systems. Although data-driven models have been extensively studied in the last decade for extracting knowledge from past experience to guide future maintenance decision making, their performance and usefulness have been limited by the level of detail and accuracy of currently available bridge condition databases. This paper leverages an untapped resource for bridge condition data and proposes a new method to extract condition information from it at a high level of detail. To that end, a natural language processing approach was developed to formalize structural condition knowledge by formulating a sequence labeling task and modeling inspection narratives as a combination of words representing defects, their severity and location, while accounting for the context of each word. The proposed framework employs a deep-learning-based approach and incorporates context-aware components including a bi-directional Long Short Term Memory (LSTM) neural network architecture and a Conditional Random Field (CRF) classifier to account for the context of words when assigning labels. A dependency-based word embedding model was also used to represent the raw text while incorporating both semantic and contextual information. The sequence labeling model was trained using bridge inspection reports collected from the Virginia Department of Transportation bridge inspection database and achieved an F1 score of 94.12% during testing. The proposed model also demonstrated improvements compared with baseline sequence labeling models, and was further used to demonstrate the capability of detecting condition changes with respect to previous inspection records. Results of this study show that the proposed method can be used to extract and create a condition information database that can further assist in developing data-driven bridge management and condition forecasting models, as well as automated bridge inspection systems.     

集团化企业信息化体系复杂性研究

首先介绍了开放的复杂巨系统理论及其处理方法“综合集成法”,然后分析了集团化企业及其经营管理信息化体系的复杂性,最后提出在企业信息化建设中用“综合集成方法”进行系统规划、分析和设计,并论述了综合集成法在研究路线和技术路线上对信息化建设的指导作用。     

Bridge inspection named entity recognition via BERT and lexicon augmented machine reading comprehension neural model

As an important data source in the field of bridge management, bridge inspection reports contain large-scale fine-grained data, including information on bridge members and structural defects. However, due to insufficient research on automatic information extraction in this field, valuable bridge inspection information has not been fully utilized. Particularly, for Chinese bridge inspection entities, which involve domain-specific vocabularies and have obvious nesting characteristics, most of the existing named entity recognition (NER) solutions are not suitable. To address this problem, this paper proposes a novel lexicon augmented machine reading comprehension-based NER neural model for identifying flat and nested entities from Chinese bridge inspection text. The proposed model uses the bridge inspection text and predefined question queries as input to enhance the ability of contextual feature representation and to integrate prior knowledge. Based on the character-level features encoded by the pre-trained BERT model, bigram embeddings and weighted lexicon features are further combined into a context representation. Then, the bidirectional long short-term memory neural network is used to extract sequence features before predicting the spans of named entities. The proposed model is verified by the Chinese bridge inspection named entity corpus. The experimental results show that the proposed model outperforms other mainstream NER models on the bridge inspection corpus. The proposed model not only provides a basis for automatic bridge inspection information extraction but also supports the downstream tasks such as knowledge graph construction and question answering systems.     

GIS与SVG视域下低压配网单线图的自动化布局算法研究

以设备模型与拓扑连接关系为载体配网单线图自动化布局具备十分重要的现实意义.据此本文在GIS与SVG视域下开发设计了低压配网单线图自动化布局算法.首先分析低压配网单线图自动化成图思路;其次详细设计自动化布局算法;最后进行自动化布局算法实践应用流程规划.研究表明,低压配网单线图可基于移动终端展示,以缩放与平移实时呈现箱内设...     

蚁群算法在电力巡检路线规划中的应用

为了提高电力巡检效率,需要制定科学合理的巡检路径规划方案。通过分析电力线路巡检工作的内容和特点,建立了基于 VRP(车辆路径问题)的巡检路径规划模型并利用蚁群算法对问题进行求解。实验求解结果表明,利用该方法进行巡检路线的优化,改善了巡检方案的科学性、合理性,提高电力巡检部门的工作效率。     

输电线路无人机自主巡检方法研究与应用

为了解决输电线路无人机巡检作业易受恶劣天气影响、远距离遥控不及时、通信稳定性差等问题,提出了一种输电线路无人机自主巡检方法.首先,利用卡尔曼滤波算滤除原始线路中的轨迹噪点,采用垂距法对轨迹冗余点进行过滤,优化巡检航线;其次,提出基于巡检对象差异特性的动态优化定位方法提升无人机巡检质量.以某220 kV输电线路杆塔进行测试,测试结果表明,提出的方法解决了航线采集以及定位优化问题,贯穿航线学习到自主巡检的流程之中,兼顾了无人机自主巡检效率以及巡检精确度.