运管公司2020-2024年科技研究开发计划汇总表

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南昌处重污区绝缘设备维护技术的研究,包含建立数据采集装置及后台数据库、研制开发数据采样终端、研制开发智能分析软件等方面,具体内容如下: 一、建立数据采集装置及后台数据库 1.数据收集与整理:制定重污区绝缘设备数据采样点,收集各类型号的绝缘子(包括瓷、硅橡胶等材质)的详细信息,如型号、规格、重污区长度、位置等,并进行系统整理,形成完整的数据集。对于采样点利用隧内补偿装置框架、桥护栏等牢固设备铁路限界外处加装固定绝缘子以此设为采样点。根据重污区长度确定采样点的密度,一般可取3~5个点进行,如重污区较长可适当增加采样点的密度,如重污区采用多种材质的绝缘子,可对邻近的2种进行增点采样。 2.数据更新与维护:建立定期的数据更新机制,及时将新的绝缘子信息纳入数据库,并进行必要的维护和优化,确保数据库的高效运行。 二、研制开发数据采样终端 1.研究数据采样的方法:现场人员配备手机,通过开发一款手机端的微信小程序,利用手机的移动网络与后台服务器对接,将数据传输到后台数据库。 2.研制数据采样的模组:组织相关硬件开发人员,开发一种基于蓝牙的数据传输模块,集成在盐密测试仪内部,通过开发的小程序调用手机的蓝牙接口与盐密测试仪相连接,提取测试数据。 三、研制开发智能分析软件 1.搭建数据服务器:组织相关软件、数据库开发人员,开发一种对远端设备数据进行收集、汇总的云端服务器软件,实现数据的搜集、智能化分析。 2.数据采集与分析:利用数据采集技术,对绝缘子数据库中的数据进行深入分析,提取相关的信息和规律,为决策提供支持。 3.性能评估与预测:基于历史数据,建立绝缘子性能评估模型,对绝缘子的使用寿命、性能变化等进行预测,为优化清扫周期提供依据。
2024-YGGS-24 呼和公司 车辆底盘检查智能综合装置的研制 扫描成像并智慧判图检测系统利用高速超清相机,采集车体底部等可视部位图像,采用自动识别技术识别车底可能的故障隐患,实现的分级报警,同时图像通过网络实时传输至远程监测终端,由人工对异常报警进行确认和故障提交,以提高检查质量和作业效率,并提供故障基础信息的收集、分析和管理功能。拍摄宽度: 大于3000mm; 自动化检测:可以根据用户需要现场编程来实现各种检测流程,并实现高度自动化操作。选配的车号识别模块可在列车受检过程中,根据车号自动分割底盘图像进行存储。 巡检小测进入自动信息采集区,对车底架拍照扫描相机工作并传送图元给后端软件平台进行图像处理。 在系统检查平台中可以根据日期等进行查询检测的信息。系统会步进式显示列车底盘图片信息,系统自动根据计算机安检日期生成一个对应的文件夹,并将列车图像按日期和时间自动存入文件夹内,以备日后查看。具有自动工作方式,匹配车号,获取底盘图像功能;存储相关信息,可根据日期,车号查询、统计、生成报表。 所扫描摄取的图像实时上传于主机,控制台的屏幕马上便可显示实时清晰的底盘图像和标准底盘图片,能够比传统的方法更快速、更准确地辨别车底各个部件的情况。软件操作方便,可对图像进行全部或局部无失真缩放,操作软件对车底图像可进行均衡、亮度、对比度、饱和度、锐化处理,并通过放大镜对列车底部进行局部放大,以及对图像有调阅和打印的功能。车底图像具有手动对比功能。 记录和查询:所生成的该车完整底盘照片和列车入场时所建文档归纳为一个文档。可以随时按时间等信息,查询每台车的完整底盘照片和进场时间。查询结果以报表形式显示和打印,可以对数据库中的信息进行转存。高效的列车底盘图像检索功能:可以通过时间等信息检索列车底盘历史图像资料。