选煤厂智能化改造研究及应用

本文阐述了选煤智能化以自动化控制技术为基础,依托现代化信息技术、计算机及网络技术,构建选煤厂智能管控系统,实现生产控制、生产管理、应用分析、决策支持、设备运行维护,从而实现生产管理的变革和管理模式的再造,达到提质增效的目的,全面提升企业的竞争力。     

多组分智能精细混开棉机组在纤维混纺中的应用

基于差别化纤维混纺纱对纤维的混合要求非常高,介绍了一种混棉设备多组分智能精细混开棉机组在差别化纤维混纺上的应用及其使用方法。所述多组分智能精细混开棉机组包括JWF1081型称重给棉机、JWF1035型混合输送机、JWF1127型精细开松机及手动喂入装置。经实际应用证明:该多组分智能精细混开棉机组物料的混合方式合理、自动化程度高,减少了工人劳动强度,降低了生产及管理成本,提高了生产效率。     

智能电网下的电网安全性与稳定性探讨

智能电网是经济和科技快速发展的形势下衍生出的一种新型的电网生产与运输技术。在进行电力的生产和运输时,通过智能化的生产模式和生产管理,使电力的生产和输送更加安全与稳定,智能电网是世界范围内较为新型的电网系统,在多个国家有所应用及发展,我国的电力能源的使用现状促使我国智能电网特殊的发展模式,即主要通过大型的电网进行建设和更新,使我国的电网系统建设更加完善。     

YOLOv2在煤岩智能识别与定位中的应用研究

综采工作面煤层走向复杂，采用“一刀切”的开采方法会加速滚轮截齿的磨损，同时开采效率也大幅降低，对煤岩的精准识别是解决此类问题、实现智能开采的关键。将基于回归方程的深度学习目标检测算法YOLOv2与线性成像模型相结合并通过该算法对井下采集煤岩图像进行了智能识别与定位，同时与Faster R-CNN，SSD对煤岩图像的识别结果进行了对比。结果显示YOLOv2对煤岩的识别精度达到了78%，检测速度达到了63 frame/s，与Faster R-CNN，SSD相比精度高出7.7%，4.7%，而检测速度高出763%，40%；在矿井测量坐标系中YOLOv2标定的煤层边界框角点的计算坐标与实测坐标相比相对误差在3.0%～4.5%之间，相对误差较小，不会对采煤效率产生影响。研究结果表明，YOLOv2可以对煤岩进行准确快速的识别。     

高校基建工程项目风险智能评估方法

高校基建工程作为政府的非经营性投资,逐步推行代建制以提高投资效益及避免"漏洞"等.因此,研究高校基建工程项目风险智能评估方法.首先,需要确定项目风险矩阵,构建风险评估的迭代模型,并利用拓扑算法实现项目风险智能评估.最后,选取一个基建工程,在相同的环境下,进行测试,最终结果表明:设计的智能风险评估方法具有更高的权重比值,证明评估结果更加严谨.     

5700测井系统智能绞车黑匣子的工作原理及实际应用

本文阐述了5700测井系统智能绞车黑匣子在测井过程中对井下张力、深度、速度等数据进行实时记录的工作原理。介绍了两种黑匣子("软件"黑匣子和"硬件"黑匣子)在延长市场的应用,对"硬件"黑匣子在使用过程中的常见问题进行了分析。     

基于单片机的智能交通灯的设计

文中介绍一种依据等候红灯小车数量来改变信号灯通行时长的智能交通系统的设计方法。利用红外障碍探测技术采集小车数量,并传送到以51单片机为核心控制器的交通灯控制系统中,通过编写的内部算法程序将小车数量转换为绿灯通行时长。软件仿真和开发板实践表明,该设计可以实现交叉路口交通灯时长的实时动态控制。     

软交换与3G网络互通关键技术分析

就软交换网络和WCDMAR4网络互通的关键技术进行了分析和探讨，并借此提出了对互通节点的技术要求。