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为了破解电力企业智慧消防风险评估依赖定性判断、难以精准管控风险的难题,提升智慧消防体系运行效能,本文分析了构建电力企业智慧消防风险量化评估方法的必要性、核心构建要点与落地保障措施。分析认为,构建智慧消防风险量化评估方法需精准把握指标选取、量化分级、评估流程与结果校验的核心要点,同时,配套健全管理机制,提升人员能力,完善技术体系与强化数据安全的保障措施。建议电力企业加快推进该量化评估方法的落地应用,以推动自身智慧消防风险管控水平的提升。
时间:2026-03-02
作者:
王安民,陆洲,李波元,刘志焱,刘渊
关键词:电力企业;智慧消防;风险评估
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本文设计了一种新型配电站智能消防灭火机器人,通过无线主控制系统、智能行走机器人、气体喷控系统和无线火灾智能检测系统的协同工作,实现了 24 小时在线监控、定时巡检和自动精准灭火等功能。该配电站智能消防灭火机器人由机器人本体和智能供电机器人仓库两部分组成,采用可编程逻辑控制器(PLC)作为控制器,基于汇川 H2U,AUTOSHOP 软件编写了该机器人的控制程序,完成了人机界面的组态。在 SolidWorks 软件中建立系统三维模型并运用仿真软件模拟检测过程。各项测试结果表明,本文设计结构合理、功能完善、性能稳定,能够及时发现火灾风险,并迅速采取措施灭火,大大提高了火灾防控的效率和安全性。
时间:2026-03-02
作者:
张梓轩,郑洪波,张慧,陈铭慧 ,杨俊松,黄振沛
关键词:灭火;控制系统;可编程逻辑控制器;人机控制;机器人;智能消防
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作为我国工业发展的基石,机械制造行业在信息技术和智能化浪潮的推动下,正经历着翻天覆地的变化。面对市场对产品品质和产出效率不断攀升的要求,传统的生产模式已不足以应对,于是智能制造技术崭露头角,逐渐引领产业转型升级的新趋势。机电一体化技术,通过融合机械、电子、信息以及控制技术,大幅增强了设备的综合性能和适应灵活性,为智能化制造体系的构建奠定了坚实的技术根基。基于此,本文首先分析了机械制造智能化技术与机电一体化融合的意义,探究了其融合策略,并提出了机械制造智能化技术与机电一体化融合发展趋势,以供参考。
时间:2026-03-02
作者:
赵泽宇,崔越,赵中正,杨月
关键词:机械制造;智能化技术;机电一体化;融合
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智能化矿山机电设备中引入 PLC 技术,可改变机电设备的管理方式,提升设备运行的可靠性。PLC 技术兼具可靠性、抗干扰性和灵活性优势,可在采掘、运输和通风等设备中发挥其应有的作用。基于此,本文以智能化矿山作为研究对象,先介绍了 PLC 技术的原理、特点,指出了智能化矿山中PLC技术在安全监控与报警系统、排水系统、压风系统、提升系统等中的应用要点,旨在说明PLC技术的诸多优势。
时间:2026-03-02
作者:
顾铮
关键词:智能化矿山;机电设备;PLC 技术
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现阶段,我国科学技术水平不断提升,在设备设施生产、控制能力逐步提升的过程中,各类机械设备的生产、使用、控制等多方面情况都受到了进一步的重视。斗轮堆取料机作为装卸设备中的重要代表,其在多个行业领域的发展都有着至关重要的作用,可以有效保证生产效率。为了保证斗轮堆取料机能够长期、稳定地发挥作用,有必要重视斗轮堆取料机的运转控制,通过智能控制系统加强对设备运行状态的管控。基于上述现实需求,本文就斗轮堆取料机智能控制系统进行了研究,以期推进斗轮堆取料机运转过程流畅性的全面提升,保证设备能够长期保持稳定的运转状态,借助智能控制系统充分发挥出斗轮堆取料机的应用价值,并加强对斗轮堆取料机的管控,以免在设备使用过程中出现安全风险或影响正常的生产活动。
时间:2026-03-02
作者:
李晓辉
关键词:斗轮堆取料机:智能控制系统;自动化
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本文介绍的湖藻高效清理器设计与实现是以智能技术为基础。该清理器在高效清除湖面浮游藻类及污染物的同时,结合了设计、研发、应用、环境适应性、智能科技、物联监控、深度学习识别等多个方面,可降低对环境的二次污染。本文首先对目前湖面上的藻类清理现状及问题进行了分析,并对智能清理器提出了设计设想。接着,对清理器的系统架构、工作原理和关键技术实现进行了详细的描述。该清理器的清理效果和稳定性得到了实地测试的验证,本文展望了它的实际应用前景。
时间:2026-03-02
作者:
鲍澄澄
关键词:智能技术;湖面藻类清理;机械网格设计;环境适应性
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在制造业进行转型升级过程中,以智能制造为主要方向,技工院校数控专业在进行人才培养过程中,应注重人才培养模式改革与创新,积极适应智能制造岗位需求,提升人才培养工作的质量与水平,进而使智能制造在推进时,获得充分的优质人才支持。一体化智能制造人才培养在实施过程中,应注重理论与实践的一体化,确保人才培养工作获得明显的效果。
时间:2026-03-02
作者:
洪可迪
关键词:数控专业;智能制造;人才培养
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人工智能技术为油田采油设备的智能化运维提供了新的解决思路。通过机器学习算法对设备运行状态进行实时分析,可有效识别潜在的故障特征信号,实现从传统定期检修向预测性维护的转变。该技术不仅能提前预警设备异常,降低非计划性停机风险,同时,通过优化维护周期减少了资源浪费,为油田生产的连续性和经济性提供了技术支撑。本文基于设备工程视角,从油田采油设备故障类型入手,讨论了油田采油设备的故障预测核心技术,最后分析了人工智能在油田采油设备故障处理的应用场景,希望对相关研究带来帮助。
时间:2026-03-02
作者:
朱晋,韩瑞,胡晨
关键词:人工智能;油田;采油设备;故障预测
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本文聚焦智能消防设备运维全周期管理,以全生命周期管理(LCM)、预测性维护等理论为支撑,系统剖析规划设计、采购安装、运行维护、检测评估与更新报废各阶段存在的结构性、规范性、实操性及机制性问题。基于问题提出针对性优化策略,涵盖系统性规划、标准化采购安装、智能化运维、机制化检测评估与报废管理。研究表明,该策略可实现技术提质、管理增效、成本控费与安全防控,为智能消防设备全流程规范化、智能化运维提供实践指引。
时间:2026-03-02
作者:
施艺飞
关键词:智能消防设备;全周期管理;运维策略;预测性维护;数据驱动
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在技术进步的过程中,智能化矿山建设取得了突出成效。相较传统矿山,智能化矿山采用了人工智能等新技术,可在采矿过程中实现少人化甚至无人化作业,实现智能化监管与预警。但智能化矿山运行中,依旧存在一定的安全风险,易导致生产事故。基于此,本文以智能化矿山作为研究对象,重点分析了采矿过程中的安全管理问题及其应对措施,以期为实际工作提供参考与借鉴。
时间:2026-03-02
作者:
陈仕久,汤建学
关键词:智能化矿山;采矿技术;安全管理