简介:摘要:地铁车辆的智能监测与维修管理系统是一项关键的技术,它旨在提高地铁运营的效率和安全性。本文旨在设计一套完整的系统,以实现对地铁车辆的智能监测和维修管理。通过引入先进的传感器技术和物联网技术,实现对地铁车辆各项参数的实时监测和数据采集,包括车辆的速度、温度、压力等重要参数。利用大数据和人工智能技术对采集到的数据进行分析和处理,通过建立智能诊断模型,实现对车辆运行状态的预测和故障诊断,及时发现并解决潜在问题,提高车辆的可靠性和安全性。设计一套完善的维修管理系统,实现对车辆维修过程的全面监控和管理,包括维修计划的制定、维修任务的分配、维修过程的跟踪等,确保维修工作的及时、高效完成。
简介:摘要:针对新一代信息技术与高级制造技术的深度整合需求,以航空设备制造升级转型为目标,致力于推动航空制造业的网络化、数字化和智能化。文章重点探讨了表面处理生产线的智能制造自动化技术,旨在构建数字双生的表面处理智能生产线模型,开发知识引导的智能工艺体系,并建立数字化信息管理与智能物流管控系统。通过将先进制造技术与信息化相融合,设计出具备动态感应、即时分析、自我决策和精确执行能力的智能表面处理生产线。
简介:摘要:随着城市化进程的不断推进,城市燃气供应已成为人们生活中不可或缺的基础设施之一。然而,燃气泄漏、爆炸等安全事故时有发生,给城市安全和居民生命财产造成了严重威胁。因此,设计和应用智能化城市燃气监测系统成为保障城市燃气安全的重要手段。本论文旨在探讨智能化城市燃气监测系统的设计与应用,为城市燃气安全提供技术支持和保障。
简介:摘要:港口电气设备的智能监测与故障预测是保障港口运行安全、提升运营效率的关键技术。本研究旨在通过综合运用物联网、大数据分析和机器学习等先进技术,构建一套高效、准确的港口电气设备智能监测与故障预测系统。论文详细分析了港口电气设备的运行环境与特点,以及现有监测技术的局限性,为后续研究提供了背景支撑。接着,深入探讨了基于物联网的设备状态感知技术,构建了全面的设备数据采集与传输框架,确保了监测信息的实时性和完整性。在故障预测模型的构建上,论文引入了深度学习和时间序列分析方法,针对电气设备的故障模式进行了深入研究。通过对历史数据的学习和分析,模型能够识别设备异常,提前预测潜在故障,为维护决策提供有力支持。此外,还设计了一套评估指标体系,以评估预测模型的性能和适用性。通过实证研究,验证了所提方法在港口电气设备故障预测上的有效性。