摘要：电气自动化正常运行与发电厂安全生产息息相关,可利用分散控制系统,监控电气设备,及时排除故障。基于此,文章简要阐述了分散控制系统关键技术,从总体设计、硬件设计与软件设计这几方面出发,设计电气自动化中分散控制系统架构,并结合某火电厂情况,分析分散控制系统应用效果。结果表明可靠性评分5420,故障率指标0.25*10-4/h,可有效监控电气运行。

摘要：在当前国际经济竞争日益激烈的环境下,电气工程自动化技术的竞争占据了显著位置。然而,能源匮乏问题仍然困扰着全球,因此将节能技术与电气工程自动化相结合显得尤为重要。尽管我国在电气工程领域取得了重大成就,但技术掌握不完整、人才稀缺等问题仍然存在。为了推动电气工程自动化技术的良好发展,我们需要培养专业人才,整合社会资源,将技术与社会需求相结合,实现由理论到实践、由知识到操作的转变。

摘要：随着电气自动化控制技术的不断进步,变频调速技术在工业应用中的地位愈发重要。本文探讨了变频调速技术的基本原理,分析其在泵类设备、风机系统和加工制造中的具体应用场景,阐述了其在标准化控制中的节能效果与智能化发展路径。通过对变频调速技术的未来趋势进行展望,本文着重分析了其在智能制造、能源管理和设备性能优化等方面的广阔潜力。变频调速技术的持续优化和发展,将对电气自动化的整体效率提升和可持续发展起到关键作用。

摘要：为增强电气自动化技术在建筑照明系统中的应用,文章阐述了电气自动化与照明工程的概念,介绍了电气自动化技术在建筑照明系统中的应用理念,分析了其应用优势,并探究了电气自动化技术在建筑照明系统中的具体应用,以期为建筑业的持续发展提供有益参考。

摘要：介绍了建筑设备电气自动化系统结构,分析了建筑设备电气自动化设计要点,主要包括中央控制系统设计、节能设计、防雷接地、消防安全设计、空调系统和安防系统等内容,从输出设备安装技术、远程处理机安装技术、暖通设备3方面研究了建筑设备电气自动化安装技术。

摘要：本文针对超声波无损探伤技术在电气自动化领域的应用,提出了一种集成化设计方案。通过结合超声波探伤系统与电气自动化技术,对系统的整体设计,控制单元的组态,信号处理和数据分析模块的设计,以及人机界面的优化等方面进行了研究。尤其是在系统集成和调试阶段,对超声信号处理和自动控制之间的相互影响进行了深入分析,以保证系统的高效率和高稳定性。研究结果表明,本设计可有效提高冶金及其他工业设备的检测精度和工作效率,具有广阔的应用前景。

摘要：智能船舶电气自动化设计,已然成为现代船舶工业中不可或缺的核心领域。伴随着智能化技术的蓬勃发展,电气自动化系统已崛起为推动船舶运行效率飞跃、能源利用优化以及安全性能强化的关键力量。通过巧妙融入模块化设计、智能化能源管理、数字孪生技术以及自主诊断控制等一系列前沿方法,智能船舶在电气系统的功能整合、动态调节以及实时监测方面,实现了质的飞跃。然而,在这一进程中,复杂的集成难题、能源管理的优化不足以及系统可靠性设计的挑战依然严峻。本研究将聚焦于智能船舶电气自动化设计的实际应用场景与优化升级路径,旨在为推动船舶电气系统的智能化建设,提供坚实的理论支撑与宝贵的技术参考。

摘要：本文旨在设计并实施基于电气自动化技术的节能照明系统,以提高照明效率和降低能源消耗。研究采用系统工程的方法,通过初始性能测试和后续运行数据分析来开展性能评估,并基于实际运行中收集的数据制订优化措施,以确保系统达到预定的节能目标。结果显示,系统成功实现了能效提升和运营成本降低。同时,用户反馈也表明了系统的高度自动化和易用性。研究表明,基于电气自动化技术的节能照明系统能显著提高能效和用户满意度,是可持续建筑设计的有效解决方案。

摘要：【目的】突破传统人工采摘方法的局限性,探索基于可编程逻辑控制器(PLC)的采摘机械手电气自动化技术,以应对市场需求的快速变化,提高采摘的效率和准确性。【方法】设计了一套以西门子S7-300 PLC为核心控制单元的采摘机械手电气控制系统。首先,介绍了自动采摘控制系统的架构,阐述了系统的整体布局及其关键组件。其次,探讨了变频控制模块的作用,重点强调了其在调节电机速度和响应过程中的功能,以满足不同的采摘需求。最后,对电气网络模块的设计展开探究,明确了以太网和MODBUS通信协议在数据传输和设备控制中的关键作用;探究了驱动系统模块的设计,展示了如何精确控制机械手的运动和力度。【结果】系统的响应时间和采摘准确度都优于预期,这表明控制系统能迅速且精确地执行采摘指令;采摘成功率、漏采率分别为98%、2%,进一步证实了系统的稳定性和高效性。【结论】该系统能有效提高采摘效率和精度,基于PLC的采摘机械手在农业自动化领域具有应用潜力和实用性。

摘要：机械采煤机是煤矿开采的关键设备,其故障诊断与预警对于保障煤矿安全生产至关重要。本文针对机械采煤机的易发故障问题,提出了一种基于电气自动化技术的机电故障监测系统设计方案。该系统通过振动、温度、压力等传感器实现状态数据的实时采集,采用自适应时频分析方法提取故障特征,并结合深度卷积神经网络算法实现高精度的故障诊断与预警。仿真实验结果表明,该系统能够有效识别采煤机典型故障类型,平均诊断准确率达97.6%,为采煤机安全运行提供可靠的技术支撑。