CAT挖掘机发动机故障远程诊断系统设计

美国卡特彼勒公司(Caterpillar,简称CAT)生产的挖掘机因为质量和性能优良,在我国拥有大量的客户,其发动机的维修资料很少,特别是其电控模块资料都没有公开,维修需借助专用工具.通过对CAT 320D型发动机的电控模块(ECM)进行测试分析,设计了一种针对CAT挖掘机发动机的远程诊断系统,该系统主要包括数据源端、数据采集发送部分和远程终端3个部分.硬件实现部分主要是数据采集发送部分,以FPGA芯片EP4CE10E22为控制核心,连接一个GPS模块和一个4G通信模块,实现从ECM的CDL接口输入输出数据,并通过4G模块发送到远程终端.软件主要包括两部分,一部分是数据采集硬件上的FPGA程序设计,另一部分是远程终端PC机上的程序设计.系统使用直观、简单,使发动机的检修变得很容易,大大缩短故障时间,能减少施工方的经济损失.     

中国基层公共文化服务平台政社共建研究

[目的/意义]各级政府鼓励和支持社会力量参与公共数字文化服务建设,为政社合作共建公共文化服务平台提供了良好契机。[方法/过程]文章梳理了基层公共文化服务平台政社共建的相关文献,结合政府与社会力量的角色作用、平台资源与服务的建设导向,分析了基层公共文化服务平台的政社共建模式,并结合政社共建平台的实践案例,分析其政社共建现状和取得的服务成效,指出政社共建平台存在的不足。[结果/结论]提出针对性的优化策略,旨在发挥政府与社会力量共建的强大合力,为提升中国基层公共数字文化服务效能提供参考。     

基于物联网技术的智能投料机远程监控系统设计

为了提高玉米播种机的自动化水平和播种精度,通常可以采用远程系统对播种质量进行监测,包括漏播、重播及作业效率等;相同的原理,投料机投料过程中也需要对其投料的质量进行监测,包括投料的准确性和投料效率等。为此,依据播种机远程系统的原理,设计了智能投料机的远程系统,具有数据采集与传输、数据监测、分析、统计和管理及报警处理等综合功能,实现了智能投料机实时监控、用户管理、报警、数据统计与分析。为了验证远程系统的可行性,对投料机的投料效率和质量进行了监测,结果表明:远程系统可以成功地对投料质量和效率进行监测,并具有较高的监测精度,为投料机的高精度作业和降低环境污染提供了保障。     

基于H9000系统的集控运行监控报警信息优化

通过水电站远程集控的运行实践,系统分析和总结了基于H9000计算机监控系统报警信息存在的诸多问题,通过采取报警信息优化和监控系统升级等措施,规范了集控监控报警信息管理,减少了集控报警信息量,提升了集控运行值班人员对设备的监控效率,确保了集控电厂安全稳定运行。     

山西农资推进水果出口服务平台建设

山西农资集团树牢"项目为王"鲜明导向,以高质量项目推动高质量转型发展,围绕"南果"农业产业布局打造的晋南水果出口平台——山西农资运城水果出口服务平台项目正在紧锣密鼓地建设中。施工单位克服冬季施工气温低、施工难度大等问题,科学组织施工,严格控制各个要素和环节,保质保量推进项目建设。目前,该项目已完成气调冷库、农产品分拣库、农资库的基础混凝土浇筑以及惠农服务中心的基础承台混凝土浇筑。     

奶牛群发普通病远程智能诊疗系统构建

随着我国奶牛集约化养殖程度的不断加强,奶牛普通病发病率逐年增加,已对我国奶牛业的健康发展产生巨大影响。为了实现奶牛群发普通病监测标准化、诊疗智能化、预防控制系统化的理念,将计算机技术、专家系统理论及管理学方法应用到奶牛普通病信息管理和诊疗中,采用.NET技术和Microsoft SQL Server 2005构建了奶牛群发普通病远程智能诊疗系统。该系统由七大功能模块构成:奶牛群发普通病诊断模块,奶牛群发普通病治疗模块,奶牛群发普通病预防模块,奶牛群发普通病管理模块,奶牛群发普通病知识学习模块,远程诊断、治疗、指导、培训模块,数据库管理、系统管理模块。该系统将对奶牛群发普通病进行及时诊疗及预防,从而有效地控制普通病的发生,为我国奶牛群发普通病的群防群控提供科技支撑。     

采摘机器人AGV控制系统研究 —基于云平台分布式远程监控技术

远程实时监测是采摘机器人远程调度和控制的重要依据,针对当前视频监控平台凸显的瓶颈,如流媒体服务器负载过重、容灾能力弱、扩展能力弱等缺点,结合当前流行的开源分布式框架Hadoop,提出了基于分布式视频存储和并行计算视频处理的采摘机器人远程监测控制云平台系统。为了验证方案的可行性,以采摘机器人自动引导设备(AGV)远程监测和控制系统的设计为例,对使用云平台技术的通信误差和控制精度进行了测试,并对使用和不使用远程监测系统得到的定位导航效率进行了对比。测试结果表明:采用云平台分布式远程监测技术可以有效地提高AGV系统的定位导航效率和精度,对于采摘机器人自动控制系统的设计具有重要的意义。     

基于物联网的日光温室环境监测在线校准

[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。