计算机网络自动化技术在化工加工装备上的应用研究

在当前的工业化进程中,化工加工行业面临新一轮挑战,要求加强创新,提高生产效率,保证操作安全,优化利用资源。随着技术的快速发展,计算机网络自动化技术成为解决这些问题的关键。集成先进的传感器、实时监控系统、智能分析工具和机器学习算法,不但能提升化工生产的自动化和智能化水平,而且可以改善操作效率与安全性。基于此,文章首先介绍计算机网络自动化技术的类型,接着详细阐述计算机网络自动化技术的应用优势,最后对计算机网络自动化技术在化工加工装备中的应用进行深入探讨,以供参考。

基于GA-ELM的稀土混合溶液多组分含量预测

针对稀土萃取液中有颜色特征和无颜色特征的离子在共存工况下组分含量难以快速检测的问题,提出一种基于遗传算法(GA)-极限学习机(ELM)的多组分含量预测方法。确定稀土萃取槽体混合溶液图像特性和描述图像信息的H、S颜色特征分量,利用ELM速度快、泛化能力强的优点,建立基于颜色特征的多组分含量模型,鉴于传统ELM模型初始权值和阈值的随机性易影响模型性能,使用GA对初始值进行优化确定。基于CePr/Nd萃取溶液样本数据的实验结果表明,与ELM、BP、LSSVM以及GA-BP、PSO-ELM等算法相比,该方法具有较高的预测精度且稳定性较好,可为稀土萃取现场快速获取多组分含量值提供技术支撑。

基于机器视觉的稀土元素组分含量在线预测研究

为实现稀土萃取过程中元素组分含量的在线检测,应用机器视觉技术设计了一套稀土元素组分含量在线检测系统。以西门子可编程逻辑控制器(PLC)设计稀土溶液在线采集硬件装置,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立元素组分含量预测模型,并基于Visual Studio 2012和HALCON 11.0开发镨/钕元素组分含量在线检测系统。对萃取生产现场的Pr/Nd混合溶液进行测试,结果表明,检测系统的预测精度、重复性指标满足萃取过程中元素含量在线检测的要求,可为具有离子颜色特征的稀土萃取分离过程提供一种新的检测手段。

智能技术在汽车电气自动化中的应用

阐述智能技术在汽车电气自动化中的应用,包括自动驾驶、智能安全、节能减排、车辆故障诊断。应用案例表明,人工智能技术能够显著提升汽车电气自动化的性能,增强驾驶的安全性和舒适性。