简介:摘 要:随着无源干扰装置不断向自动化与智能化方向发展,无源干扰装置电气设备的管理控制也愈发复杂。传统控制方法在应对多变的工作环境和实时监测需求上存在较大局限性,迫切需要更加智能化的解决方案。人工智能技术的出现为无源干扰装置电气设备的智能识别与自适应控制提供了新的思路。其中,YOLO模型和CNN算法作为深度学习领域的重要成果,能在图像处理和数据分析方面发挥重要作用,为无源干扰装置电气设备的智能化管理提供有效的技术支持。本文以基于人工智能的无源干扰装置电气设备智能识别与自适应控制为研究主题,设计了基于YOLO模型的智能识别模型和基于CNN的自适应控制模型,测试结果表明模型在实际应用中的效果较佳,具有较高的推广价值。
简介:摘要该文以某脱硫新建串塔机组项目作为研究基础,结合目前串塔技术的设计思路,对脱硫串塔如何进行有效的控制运行,并通过系统的优化配置如何达到节能降耗的目的,提出了对整个塔设置可调节手段,对不同情况可采用不同手段进行调节,是保证串塔系统节能优化运行的保证手段。
简介:摘 要: 以太无源光网络 (Ethernet Passive Optical Network , EPON)是作为新型的光纤接入网络技术 ,它具有高带宽、电磁干扰小、强扩展性、兼容性强、成本低等特点。采用 EPON技术构建监控系统 ,能够有效地解决出口带宽分配问题 ,且无需使用交换机 ,有效减少网络资源占用及维护成本 ,是一种值得在智能监控系统中进行推广的新型组网方案。
简介:摘要:随着机动车保有量的大幅提升,由此引发的交通问题越来越严重,传统方法也越来越难以对厂内机动车进行有效管理。驾驶员超速行驶是导致交通事故的主要因素.如果能设计出对驾驶员超速驾驶进行全程自动监测的系统,不仅能够实时对驾驶员超速行为进行警示,而且对减少交通事故改善交通执法也有重要的意义.因此本文分析了无源 RFID和智能视频技术的厂内机动车超速监测系统。