华辰智通空气压缩机远程监控系统

华辰智通的空气压缩机远程监控系统结合HiNet智能网关,实现设备运行状态的远程监测和故障诊断。系统通过信息采集、远程操作、动态显示和报表功能,提升效率,降低成本,确保供风安全。通过4G、5G网络,厂家能提供远程运维服务,优化设备运行,降低能耗支出。

空气压缩机是机车制造、维修过程中主要的动力供应源之一,它的运行状态好坏直接影响到机车车辆的安全。随着计算机技术、通信技术、控制技术的发展,结合互联网实现对设备运行情况的集中管理和远程监控变得日益重要。应用HiNet智能网关可实现空气压缩机的远程监控与故障诊断,为企业节省成本。
一、系统组成
应用HiNet智能网关构建的空气压缩机远程监控系统可分为三层。
第一层HiNet智能网关与空气压缩机内plc连接,实现对空气压缩机运行状态与运行参数的监测。
第二层利用云端服务器,记录和监控设备运行的历史数据。
第三层对空气压缩机的主要运行参数进行动态监测、故障分析、远程操作等。在这里插入图片描述

                                   空气压缩机远程监控系统

华辰智通-空气压缩机远程监控系统
二、系统功能实现
1)信息采集:可对空气压缩机内温度、压力和电流等信息进行采集和传输;

2)远程操作:通过互联网可对压缩机进行远程控制,参数设置,系统设置,动态监视,查询,打印,报警等功能;

3)动态显示:动态显示压缩机运行状态图,故障事件报警,电源开关状态等;

4)报表操作:查询实时和历史报表,打印实时和历史报表等。

5)可以与组态王软件连接,模拟显示动画显示。在这里插入图片描述

华辰智通-HInet工业智能网关

借助HiNet智能网关实现空气压缩机运行过程的远程监测与控制,可减少设备的维修量和成本,保证供风质量,为企业节约成本和提高市场竞争力。

通过4G、5G移动通信网络实现空气压缩

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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