用于电站锅炉集箱检测及清理的管道机器人技术方法研究

电站锅炉集箱是电站设备中最重要的部分之一,在电站的运转过程中因长期使用,其管道内会逐渐积累金属碎屑和尘土等杂质,严重影响电站设备的正常运转,甚至发生管道损坏泄漏等事故。而锅炉集箱管道的清理工作十分复杂,一般的人工清理很难实现实际效果,因此,管道检测清理机器人技术应运而生。管道机器人能够实现在管道内的灵活移动,并对管道内部结构进行检测清理,为工作人员带来了许多便利。本文对管道机器人进行了详尽分析,具体介绍了当前电站锅炉集箱在使用中存在的问题,希望为今后的技术研发提供参考。

基于5G技术的智能巡检机器人在燃煤智慧电厂的多场景应用

基于5G技术,分析了智能巡检机器人在燃煤电厂的应用场景及其关键技术。智能巡检机器人结合低延时、高传输速度、高带宽的5G技术,解决了因网络带宽限制出现的网络延时高、视频图像丢帧等问题,极大提高了电厂巡检效率和安全性。电厂智能装备搭载5G技术,降低了检修成本和人工劳动强度,同时可保证检测数据的准确性和实时性,为智能巡检机器人在燃煤电厂的多场景应用提供了智能化手段。

采用Smith预估低通滤波补偿的AGC控制系统

作为现代轧机核心技术的板厚控制系统,其性能直接决定了轧制产品质量,提高该系统的控制性能具有重要意义。为此,建立了考虑延时环节的板厚控制模型,通过在Smith预估控制器的反馈回路串接低通滤波器对系统进行预估控制,用来对控制器进行补偿,以提高控制系统鲁棒性。针对改进后系统可调参数多,参数调整困难的问题,提出通过遗传算法程序进行PI控制器及滤波补偿器参数的整定。仿真研究结果表明,基于遗传算法参数寻优的Smith预估控制器低通滤波补偿算法提高了系统鲁棒性和系统控制精度,达到了期望的控制性能。