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通信基站“免空调”节能技术研究

通信电源技术 2014年第4期31卷 37-39,61页

作者：曾秀全洪舒平朱小秋吴水江陈剑武中国移动福建公司泉州分公司福建泉州362000

设计了一个通信基站"免空调"(即少开空调)控制系统,充分挖掘和利用基站设备的耐热能力,通过控制新风风扇与基站空调联动工作,合理利用自然冷源散热,最大限度减少空调运行时间,降低基站能耗,达到节能减排目的。

关键词：免空调智能通风节能减排

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粮食连续干燥工艺及过程控制模拟实验系统

粮油食品科技 2023年第2期31卷 83-89页

作者：韩峰吴文福刘哲张亚秋王桂英徐岩金毅陈俊轶岳中芬吉林大学生物与农业工程学院吉林长春130022 吉林工商学院粮食学院吉林长春130507 国家粮食和物资储备局科学研究院粮食储运研究所北京100037 长春市神阳机电有限公司吉林长春130113

对工艺参数优化和过程智能控制的研究是设计开发粮食干燥装备的重要内容,现有方法多采用模拟仿真、特性实验或现场实验等获取数据,与实际干燥结果存在较大差异或实验过程费时费力,易受干扰。研究参考大型连续式粮食干燥生产设备工艺和结... 详细信息

对工艺参数优化和过程智能控制的研究是设计开发粮食干燥装备的重要内容,现有方法多采用模拟仿真、特性实验或现场实验等获取数据,与实际干燥结果存在较大差异或实验过程费时费力,易受干扰。研究参考大型连续式粮食干燥生产设备工艺和结构,设计了一种连续式粮食干燥模拟实验系统,包括进粮设备、干燥机主体、排粮设备、余热回收、冷凝装置、热风设备和测控系统,可模拟粮食干燥作业过程,优化干燥工艺参数,在室内开展粮食干燥品质变化规律、能耗规律和生产效率等实验研究。该系统不仅可作为科研机构的实验研究系统,还可用于生产一线工作人员岗前培训、大专院校相关专业的实验教学。

关键词：粮食干燥工艺过程控制模拟实验系统

小粒种子电动播种机作业质量监测系统设计与试验

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农业机械学报 2019年第4期50卷 77-83页

作者：邱兆美张巍朋赵博姬江涛金鑫贺智涛河南科技大学农业装备工程学院洛阳471003 机械装备先进制造河南省协同创新中心洛阳471003 中国农业机械化科学研究院北京100083

为了实现蔬菜小粒种子电动播种机作业过程的实时监测,提高小粒种子播种机智能化水平,基于多传感器检测技术和可视化技术,设计了小粒种子电动播种机作业质量监测系统,并进行了播种试验。试验表明:作业质量监测系统可实现对粒径0. 5～1. 5... 详细信息

为了实现蔬菜小粒种子电动播种机作业过程的实时监测,提高小粒种子播种机智能化水平,基于多传感器检测技术和可视化技术,设计了小粒种子电动播种机作业质量监测系统,并进行了播种试验。试验表明:作业质量监测系统可实现对粒径0. 5～1. 5 mm蔬菜小粒种子播种过程的实时监测,其播种量监测精度达96%,种子漏播监测精度达92. 3.,实时落种影像采集精度达95%,解决了由于蔬菜小粒种子粒径小、质量轻不便于实时监测的问题,提高了播种机播种精度和作业质量。

关键词：电动播种机小粒种子漏播报警实时监测传感器

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海上无人系统发展及关键技术研究

中国工程科学 2023年第3期25卷 74-83页

作者：邱志明孟祥尧马焱陈轶冯炜海军研究院北京100422

海上无人系统是未来智能化、无人化战争中的重要组成部分,已经成为世界各国海上竞争新的制高点,在国家和国防安全方面将扮演越来越重要的角色。本文从国家智能无人战略发展需求出发,从战略规划和概念引领、技术研究和装备研发、系统演... 详细信息

海上无人系统是未来智能化、无人化战争中的重要组成部分,已经成为世界各国海上竞争新的制高点,在国家和国防安全方面将扮演越来越重要的角色。本文从国家智能无人战略发展需求出发,从战略规划和概念引领、技术研究和装备研发、系统演示和能力验证三个层面系统分析了当前国内外海上无人系统及其技术的发展现状,凝练了当前海上无人系统技术各方面发展趋势和面临的挑战,论证提出了未来海上无人系统发展中需攻克的关键技术。据此结合实际发展情况和未来发展趋势,分析提出了海上无人系统的重点发展方向,最后从总体思路、体系构成、装备发展、技术攻关四个不同层面提出了推动海上无人系统持续、稳步、快速发展的对策建议,以期促进我国海洋装备发展。

关键词：海上无人系统集群智能跨域协同关键技术

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钢铁企业智慧能源管控系统开发与实践

钢铁 2019年第10期54卷 125-133页

作者：张琦刘帅徐化岩孟志权王刚许石东北大学国家环境保护生态工业重点实验室辽宁沈阳110819 冶金自动化研究设计院混合流程工业自动化系统及装备技术国家重点实验室北京100072 鞍钢集团鲅鱼圈分公司能源与动力部辽宁营口115007 首钢京唐钢铁联合有限责任公司能源部河北唐山063000 马鞍山钢铁有限公司能源中心安徽马鞍山243000

能源管控系统是国家工信部推出的节能减排先进适用技术之一,也是企业实现能源精细化管理的重要措施。综述了钢铁企业能源管控系统的现状和存在的问题,并对未来发展进行了展望。针对能源管控系统核心功能展开进一步分析,从基础能源管理... 详细信息

能源管控系统是国家工信部推出的节能减排先进适用技术之一,也是企业实现能源精细化管理的重要措施。综述了钢铁企业能源管控系统的现状和存在的问题,并对未来发展进行了展望。针对能源管控系统核心功能展开进一步分析,从基础能源管理到能效分析与评价、能源供需预测与优化分配、多能源介质耦合优化调度及辅助决策,以及碳排放分析等核心功能,旨在推进中国钢铁工业能源管控系统的进一步完善,促进智能化、绿色化发展,更好地发挥能源精细化管理作用,为企业节能减排做出更大贡献。

关键词：钢铁企业能源管控系统能量流节能减排

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智能网联汽车数据安全管理研究

汽车工程学报 2022年第3期12卷 307-313页

作者：邱彬李广友清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084 工业和信息化部装备工业发展中心北京100846 中国汽车技术研究中心有限公司天津300300

智能网联汽车大数据已经成为推动自动驾驶技术迭代更新,促进产业生态创新发展的基础性战略资源,随之而来的用户隐私和数据安全问题受到了社会各界的广泛关注。分析了智能网联汽车数据区别于一般大数据的典型特征,针对不同类别的数据进... 详细信息

智能网联汽车大数据已经成为推动自动驾驶技术迭代更新,促进产业生态创新发展的基础性战略资源,随之而来的用户隐私和数据安全问题受到了社会各界的广泛关注。分析了智能网联汽车数据区别于一般大数据的典型特征,针对不同类别的数据进行了权属问题研究,认为除基础属性信息外,其他数据都应在匿名处理后进行分析应用。研究提出了目前数据产业化应用的4种典型场景。在国内外关于汽车数据安全保护相关法律法规的框架下,从国家、行业、企业3.层面分析提出了规范数据采集处理、强化数据挖掘应用的策略建议。

关键词：智能网联汽车数据采集处理权属分析用户隐私保护

高速棒材智能夹送辊夹持力设计计算方法及应用

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轧钢 2020年第4期37卷 56-61页

作者：王任全姚双吉北京京诚瑞信长材工程技术有限公司北京100176 燕山大学河北秦皇岛066004

传统的高速棒、线材夹送辊没有在线夹持控制机理和智能伺服控制系统,无法对夹持力进行在线控制和实时调整,对于上游工序造成的料形伸缩、张力变化、钢温差异缺少兼容适应能力,容易在高速轧制下发生堆钢、拉断事故。由于缺少智能夹送辊... 详细信息

传统的高速棒、线材夹送辊没有在线夹持控制机理和智能伺服控制系统,无法对夹持力进行在线控制和实时调整,对于上游工序造成的料形伸缩、张力变化、钢温差异缺少兼容适应能力,容易在高速轧制下发生堆钢、拉断事故。由于缺少智能夹送辊研发的关键技术,尤其是夹送辊新型传动结构和在线夹持力控制模型和系统,高棒、高线智能夹送辊设备全部依赖进口。通过分析夹持机构夹送原理,建立了智能夹送辊夹持力分析计算模型。根据不同轧制工艺参数计算并确定了夹送辊主要设备参数。通过实际项目的实施,说明夹送辊工艺参数设定、设备结构参数设计合理,夹送辊工作可靠,可以满足高速棒材生产线长期稳定运行的需要。

关键词：夹送辊高速棒材生产线夹持力模型智能夹送辊夹持机构

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一种基于雾计算的健康监测系统架构

软件导刊 2020年第5期19卷 124-127页

作者：泮洪杰刘纪敏赵慧奇刘义伟贾全秋文龙日山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266000

为了进一步提高医养健康服务质量并解决传统方案中存在的数据时延与数据隐私问题,提出一种居家环境中健康信息采集与管理系统架构方案。该方案采用雾计算范式,通过部署在社区中的众多智能网关形成边缘雾,能够更好地拓展云计算覆盖范围... 详细信息

为了进一步提高医养健康服务质量并解决传统方案中存在的数据时延与数据隐私问题,提出一种居家环境中健康信息采集与管理系统架构方案。该方案采用雾计算范式,通过部署在社区中的众多智能网关形成边缘雾,能够更好地拓展云计算覆盖范围并解决基于云的物联网模式数据延时严重和带宽资源利用率低的问题。主要功能包括用户设备接入管理、实时数据处理、任务紧急程度分类、针对用户数据分析结果的消息通知等。该方案的实现能够进一步提高医疗服务质量、简化服务流程,适用于新型养老模式与高级住宅建设。

关键词：医养健康信息采集雾计算物联网智能网关

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基于卷积神经网络的农机图像自动识别研究

中国农机化学报 2022年第5期43卷 140-147页

作者：雷雪梅张光强姚旗刘伟渭邱帅四川化工职业技术学院智能制造学院四川泸州646000 国家农业智能装备工程技术研究中心北京市100089 西北农林科技大学农学院陕西咸阳712100 西南交通大学机械工程学院成都市610031 西南大学人工智能学院重庆市400715

基于农机物联网技术的农机作业监管系统通过采集机具图像来判断农业机具类型和作业状态,但是由于图像数据量大,人工抽查方式工作量大、效率低,难以满足监管识别需求。构建包括播种机、翻转犁、起垄机、深松机和旋耕机等类型的图像数据集... 详细信息

基于农机物联网技术的农机作业监管系统通过采集机具图像来判断农业机具类型和作业状态,但是由于图像数据量大,人工抽查方式工作量大、效率低,难以满足监管识别需求。构建包括播种机、翻转犁、起垄机、深松机和旋耕机等类型的图像数据集,并在Google公司的深度学习平台Tensorflow下对机具图像数据集进行标注和图像预处理。设计针对实际监管需求和图像特点的卷积神经网络模型,并通过减少过拟合与提高训练效率对模型进行优化。模型训练试验结果显示:本文设计的机具识别网络在验证集上的识别率达到98.5%,相同试验条件下,LeNet-5模型在验证集上的识别率为81%,ResNet-50模型在验证集上的识别率为98.8%,但是在识别效率上,ResNet-50模型完成训练需要近60 h,识别一张图片需要0.3.s,而本文设计的机具识别网络完成训练仅需要3. h,识别一张图片只需要0.1 s。为进一步验证模型的实用性,选取200张图像进行测试,测得模型对各类机具图像的精确度平均值为98.47%,召回率平均值为98.3.%,F1-score平均值为98.41%,表明模型具有良好的鲁棒性,实用性良好。

关键词：农机机具卷积神经网络图像识别深度学习