A review of intelligent ore sorting technology and equipment development

Under the background of increasingly scarce ore worldwide and increasingly fierce market competition,developing the mining industry could be strongly restricted.Intelligent ore sorting equipment not only improves ore use and enhances the economic benefits of enterprises but also increases the ore grade and lessens the grinding cost and tailings production.However,long-term research on intelligent ore sorting equipment found that the factors affecting sorting efficiency mainly include ore information identification technology,equipment sorting actuator,and information processing algorithm.The high precision,strong anti-interference capability,and high speed of these factors guarantee the separation efficiency of intelligent ore sorting equipment.Color ore sorter,X-ray ore transmission sorter,dual-energy X-ray transmission ore sorter,X-ray fluorescence ore sorter,and near-infrared ore sorter have been successfully developed in accordance with the different characteristics of minerals while ensuring the accuracy of equipment sorting and improving the equipment sorting efficiency.With the continuous improvement of mine automation level,the application of online element rapid analysis technology with high speed,high precision,and strong anti-interference capability in intelligent ore sorting equipment will become an inevitable trend of equipment development in the future.Laser-induced breakdown spectroscopy,transientγneutron activation analysis,online Fourier transform infrared spectroscopy,and nuclear magnetic resonance techniques will promote the development of ore sorting equipment.In addition,the improvement and joint application of additional high-speed and high-precision operation algorithms(such as peak area,principal component analysis,artificial neural network,partial least squares,and Monte Carlo library least squares methods)are an essential part of the development of intelligent ore sorting equipment in the future.

智能化设备在大学生体能训练中应用

随着科技的飞速发展,智能化设备在大学生体能训练中的应用愈发广泛,为传统体能训练模式带来了革命性的变革。该文采用文献资料法等研究方法,分析了大学生体能训练的基本现状,指出其中存在的主要问题,如训练方式单一、效果评估主观性强等。并在探讨智能化设备在提升训练个性化、增强训练效率、科学评估训练效果等方面的重要意义的基础上,提出了智能化设备在大学生体能训练中的具体应用对策,包括智能穿戴设备的应用、虚拟现实(VR)技术的融入以及大数据驱动的个性化训练方案等。旨在为今后智能化设备在大学生体能训练中的应用提供一些借鉴。

智能船舶整装产业生态分析

为满足国际市场对船舶行业日益提高的要求,提升智能船舶相关产业的核心竞争力和可持续发展能力,以智能船舶为核心,对其可衍生的相关产品进行分析。研究表明,智能船舶整装产业生态环境的良好与否对产业发展有重要影响,需加强产业协同、技术创新和市场拓展,促进产业生态的良性循环和关联企业间的协同与合作,推动船舶行业和水上交通运输业的转型升级。

医疗设备使用评价体系建设及应用案例

目的实现医疗设备智能临床使用评价,为医疗设备精细化管理提供科学决策依据,充分发挥医疗设备能效,保障资源的最佳配置。方法建立由目标考核、功能分析和使用评价分析组成的直观的、便于操作的医疗设备使用评价体系,对每类设备建立使用评价分析模型并植入医疗设备全生命周期管理系统,通过对接医院信息系统、影像归档和通信系统、实验室信息系统等数据库提取所需数据,直接输出医疗设备使用分析评价结果。结果借助于新的评价体系对医院2020年大型医疗设备进行使用评价分析,尤其展示了新购MRI装机使用3个月功能开发达到85%,充分发挥了设备功能。专科医疗设备的目标考核有效地协助临床开展新的医疗技术,充分发挥了临床主观能动性,为医院新一年的资源配置提供客观依据。分析结果可以直观地反映临床科室设备购置论证报告的真实客观性,反映临床科室医疗设备功能使用开发情况,并反映医疗设备提升诊疗能力情况。结论医疗设备智能评价体系能有效地实现对医疗设备的全面综合使用评价,提升医疗设备功能使用效果,充分发挥临床主观能动性,释放设备管理劳动力,具有标准化可推广性。

高速公路机电设备健康状态物联监测与智能诊断

针对高速公路机电设备运维管理存在健康状态数据不能实时获取、故障发现不够及时准确、设备维护处理效率较低等问题,本文提出应用物联网和智能诊断模型处理技术,构建一种远程机电设备健康状态物联监测与智能诊断系统。该系统通过实时监测设备基础状态数据,利用物联网技术将数据传输到云处理平台,对数据进行分析、处理、判断机电设备运行的健康状态及故障智能诊断。实际运行结果表明:该系统可准确地判断外场机电设备的健康状态,减少现场维护频次约15%,缩短运维和巡检车辆行驶里程约30%,实现了节能减排,降低了运维成本,缓解了高速公路拥堵,进而取得良好的经济和社会效益。

CTCS3-300H型列控车载设备状态在线监测与智能分析系统开发与应用

针对CTCS3-300H型列控车载设备(简称:列控车载设备)各单元运行日志数据分散存储、数据转储下载接口多、数据分析工作繁琐耗时的问题,根据列控车载设备结构特点,设计了列控车载设备状态在线监测及智能分析系统。该系统统一了列控车载设备各单元的日志数据采集与传输接口,借助既有的车地无线传输通道,设计了灵活、务实的车地数据传输方案,实现了用于列控车载设备状态在线监测的事件通告报文的实时传输,提供故障日志自动下载、手动按需下载两种日志数据无线下载方式,在满足列控车载设备状态在线监测和故障分析需要的前提下,最大限度地减少车地数据传输量。通过有效利用列控车载设备日志数据进行智能分析,能够快速、准确定位故障原因,实现故障自动报警并给出处置建议,提高了列控车载设备故障应急处置和维护效率,为动车组安全运行提供强有力的技术保障。

基于人工智能物联网的多维度手术设备管控平台的构建与应用评价

目的:构建基于人工智能物联网(AIoT)的多维度手术设备管控平台,助力提升医院手术室医疗设备精细化及智慧化管理水平。方法:通过融合物联网(IoT)、大数据分析、室内定位技术、人工智能(AI)技术等信息技术构建基于AIoT的多维度手术设备管控平台,实时采集腔镜、电刀等手术设备使用过程数据,打通与手术设备相关的信息系统的关系,包括医院信息系统(HIS)、实验室信息系统(LIS)、放射科信息系统(RIS)系统、手术麻醉信息系统(OAMS)等,为手术设备的效率分析、效益分析和资产管理提供技术支持。该平台架构分为数据提取层、数据引擎层和AI数据分析层3层,包括数据自动采集、数据深度融合、数据挖掘与分析和数据可视化展示4个功能模块。结果:平台于2022年6月在上海市中医医院上线应用,实现了手术室设备室内定位、一键盘点等日常管理智能化;建立了一套以IoT为基础、信息系统融合下的重点手术设备使用效率、成本效益自动统计的绩效分析方法,实现智慧化服务、智能化管理和数字化运营。结论:多维度手术设备管控平台的构建与应用提高了手术室医疗设备的工作效率,实现降本增效,助力医院手术设备精细化和智慧化管理,为医院管理者科学决策提供数据支撑。

农机领域自动导航系统专利情报分析

随着智能化农业装备的加速推进,研究自动导航技术已成为实现农业精细化生产的重要手段。基于导航方式构建技术分支,归纳和总结了该领域专利申请的总体技术概况、重要申请人、发明人及技术分布等,并梳理了国外在中国申请专利的情况,通过功效标引,构建了技术功效矩阵,以利于寻求技术发展的空白点、研发热点和突破点,旨在为企业或科研院所的技术研发提供可行性参考。

医用大型影像设备数字化精细管理平台的建设

目前大部分医院所购置的医疗设备尤其是影像类设备都具有大型化及智能化的特点,不仅购置成本高,医疗设备的维修费用也很高。大部分设备维护基本上是人工定时现场巡检并手工记录;发生故障,被动叫修;宕机时长难以缩短,使用率难以提高。因此,在智慧医疗背景下,文章提出了大型医疗影像设备数字化使用效率分析的概念,旨在打造符合智慧医院要求的专业的设备数字化专业管理体系——医疗影像设备数字化精细管理平台。

基于DDQN优化控制及ResNet异常检测的湿法冶金设备智能控制模型研究

建立了一种湿法冶金设备控制的经济效益最优化模型,引入了基于深度双Q网络(Double Deep Deterministic Q-Network,DDQN)模型优化求解算法,同时结合残差网络(Residual Network,ResNet)的深度学习能力,以实现对设备运行异常状态的检测和预警。对比仿真试验结果表明:该智能控制算法不仅能大幅提高湿法冶金设备运行效率,还可增强系统的稳定性与可靠性,提高企业经济效益。

基于机器学习算法的电气设备故障智能检测技术研究

随着智能制造和工业自动化的不断推进,电气设备的稳定运行变得日益重要。然而,故障的不可预测性给设备维护带来了巨大挑战。因此,本文提出了一种基于主成分分析的电气设备故障智能检测技术,以提高故障诊断的准确性和效率。首先,分析了电气设备故障的常见类型和特征,以及影响故障检测准确性的关键因素。其次,提出一种基于主成分分析的电气设备故障智能检测技术,通过在线学习机制,使模型能够适应新的故障特征,实现持续优化和迭代更新。最后,为了验证所提出方法的有效性,研究构建了一个基于实际电气设备数据的测试平台。结果表明,所提出的故障智能检测方法能够有效识别复杂故障模式,并实现了对早期故障迹象的准确预警。

基于人机工程学的智能运动头带舒适度研究

运动辅助设备正在受到人们的广泛关注,为探究智能运动头带的舒适性、安全性、便利性,从产品设计、社会人类学、人机工程学等多个角度进行调研,挖掘人们对智能运动辅助产品的需求,结合市场调研及用户访谈结果确定了用户需求,进而进行了智能运动头带的设计,以发挥智能运动可穿戴产品的价值,提高运动体验及质量,为人们健身提供更好的支持和保障。

分选设备智能管控平台的研究与应用

针对传统选矿行业存在的信息不透明、维护效率低下等问题,引入了物联网和数据分析等技术,设计并开发了一款智能管控平台,旨在提升分选设备的管理效率与作业质量。该平台通过部署传感器实时监测设备状态,结合云端数据分析,实现设备的智能管理和维护。平台采用前后端分离架构,前端为Vue构建响应式界面,后端依托Java与Spring Boot框架开发,部署于云服务器,以确保高性能与扩展性。案例应用表明,智能管控平台在选矿行业具有显著的应用效果,为企业的安全生产和降本增效提供了重要支持。

一种遥测智能终端设备双CPU架构系统软件升级的方案研究

针对双CPU架构的遥测智能终端设备提出了一种基于Inotify机制与NFS文件系统的系统软件升级方案。Inotify是Linux操作系统中一种实时监控文件系统变化的机制,NFS(Network File System)文件系统是一种网络文件系统,允许用户在不同的计算机或者各节点之间共享文件和存储资源。详细介绍了该方案的设计和实现,并对方案的性能进行了分析和评估。实验结果表明,该方案具有较高的实时性和可靠性,可有效提高遥测智能终端设备多CPU架构的升级效率。

基于专业简介制订的专业建设可行性分析——以轨道交通智能控制装备技术专业为例

精准把握轨道交通智能控制装备技术专业人才需求情况,有助于为院校对该专业简介制订提供现实依据。课题组采用网络会议、调研问卷、电话沟通等方式对轨道交通装备行业,企业和院校进行调研和可行性分析,发现行业企业对该专业技能型、复合型人才需求量大,偏重毕业生的专业技能、关联知识技能等特点。依据该专业人才需求情况,提出相应的调整人才培养规格、优化核心课程体系、建立校企合作长效机制等措施。

电动扬声器设备故障的智能检测技术分析

电动扬声器设备的应用是数字化时代的显著标志,从家庭娱乐到公共广播系统,电动扬声器设备的运用无处不在。然而随着使用频率增加,电动扬声器可能会遇到各种故障,如驱动故障、电源问题、线路短路及声音失真等,这些故障不仅影响声音质量,还可能导致整个系统停止运行。因此,快速、准确地检测并解决电动扬声器设备故障尤为重要。综合分析电动扬声器故障的智能检测技术,从故障类型与特点出发,详细介绍当前智能检测技术的基本原理和方法,并根据案例展示技术在实际中的应用。

CIR设备数据无线传输及智能分析系统研究

旨在解决铁路行业中机车综合无线通信(CIR)设备数据下载和分析过程中存在的问题,针对现有数据下载耗时长、人工分析困难等挑战,提出一套CIR设备数据无线传输及智能分析系统的设计方案。当前CIR设备记录单元数据下载和分析仍然依赖人工操作,存在时间滞后、效率低下的情况,对铁路运输安全构成潜在风险。设计的系统架构分为车载采集设备和地面智能分析系统两部分,通过现有的LMD系统进行通信连接。车载采集设备通过专用线缆与机车CIR设备记录单元监测接口连接,数据通过无线网络传输至地面服务器。地面智能分析系统实现数据存储、智能分析、报表统计等功能,基于大数据技术和分布式架构,提高数据处理和分析效率。系统中的智能分析模块能够实现设备状态远程监测、智能分析、设备运用情况智能评分和标准化检测作业评分等功能。经过现场应用验证,该系统可以缩短数据下载、分析时间,减少人工成本,提前预防CIR设备故障,确保铁路运输安全和效率。

涂装车间生产线瓶颈深度分析应用

主要介绍在涂装车间自动生产线中,通过电气自动控制系统和数据分析,查找并发现生产线瓶颈的方法,通过进一步的设备数据深入分析影响生产线表现的具体细节和根本原因,以便针对性地提出更多解决方案。本方法已在涂装生产线测试并投入使用,解决了多个现场疑难瓶颈问题,对提高涂装车间生产运营效率有显著作用。

医院影像科设备管理研究进展

随着信息技术、云端运算技术以及智能化技术的持续演进,这些科技已在医疗机构中广泛应用,特别是在医疗器械的维护管理领域,构建出一套综合化、体系化的现代医院设备管理框架。本文将探讨在云端运算环境下,医院影像科室设备维护的新型管理方式,旨在通过数据驱动和信息集成的管理手段,确保医院影像设备的安全性和效能。

农业机械智能维护系统设计与实现

随着农业机械设备的日益复杂化和集成化,农业机械设备维护和管理是保证农业机械稳定、安全和可靠运行的关键。传统的维护方式主要依赖于定期检查和经验判断,存在维护周期不合理、故障预测不准确、维修滞后等问题,容易导致设备突发故障,影响农业生产进程。该文提出了一种基于机器学习和大数据分析的智能维护系统,通过安装在农业机械上的传感器,实时采集设备运行数据,包括温度、振动、压力、电流等多种参数。数据通过无线通信网络传输至云端平台,进行数据存储和处理,并结合利用机器学习算法和大数据分析技术,对采集到的数据进行分析和处理,实现设备状态的实时监测、故障预测和健康评估。