竖炉球团计算机控制系统

2015-08-07来源: zdhyb关键字:竖炉球团  计算机  控制系统
 
 
关键字:竖炉球团  计算机  控制系统 编辑:什么鱼 引用地址:http://news.eeworld.com.cn/qrs/2015/0807/article_23941.html 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:AP1000核电站数字化反应堆保护系统
下一篇:CS3000系统在环烷基馏分油加氢工程中的应用

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

基金会现场总线FF技术在球团竖炉上的应用
一.概述        冶金行业中运用精料技术是高炉冶炼技术进步的具体体现,使用球团矿来代替铁矿和部分烧结矿是高炉精料技术的发展,采用高硷度烧结矿加酸性球团矿的配料来进行高炉冶炼,从而达到增产节支的目的。   竖炉球团的生产是一个较复杂的包括专门设备的电气联锁和过程控制的工业烧结过程,集配料、烘干、造球、烧结、成品运输和除尘与一体。老式竖炉以手工操作为主,各种报表都是由操作工手工制作,工人的劳动强度较大,数据信息的可靠性差,难以作为指导生产的依据;工段间生产信息交流具有大滞后性;由于人工看表操作,在竖炉岗位不时出现过烧和欠烧的情况,布料排料岗位也不时因给料设备原因会有布料不均,卸料不匀的情况,使得产品质量不稳定,炉体寿命受到
发表于 2012-07-31
基于FF现场总线的球团竖炉控制系统
    根据FF总线系统体系结构,结合竖炉造球生产的工艺特点,将竖炉造球控制系统结构设计如下,如图所示   整个系统由配料烘干电气控制系统、造球筛分电气控制系统、竖炉本体电气控制系统、成品运输电气控制系统和过程检测(仪表)控制系统等子系统组成。过程检测(仪表)控制系统包括若干H1子系统,采用总线拓扑结构,通过HSE/H1网关与网络集线器连接;系统中的各电气控制系统由NCS-3000 FF分布式智能I/O组成,将传统的离散数据和过程控制中标准的4~20mA模拟仪表信号引人系统,完成安全连锁等功能;各电气控制系统、仪表控制系统和上位机,如操作站(人机接口)、工程师站(组态与诊断)、生产调度(企业资源计划)工作站和管理工作
发表于 2011-12-19
计算机视觉帮助科学家研究锂离子电池
颗粒是如何分裂并脱离母体的,以及这可能如何导致性能损失。当然,对人类来说,仅仅通过观察NMC阴极的照片就能知道发生了什么,这是一项艰巨的任务。因此,研究小组转向了计算机视觉,这是机器学习算法的一个分支,最初设计用来扫描图像或视频,识别和跟踪像狗或汽车这样的物体。即便如此,也存在挑战。计算机视觉算法通常瞄准由亮线或暗线定义的边界,因此它们很难区分粘在一起的几个小的NMC颗粒和单个体型大但部分断裂的NMC颗粒;在大多数计算机视觉系统中,这些裂缝看起来像是干净的裂缝。为了解决该问题,团队使用了一种算法来处理分层对象-例如,拼图游戏,尽管它由许多单独的部分组成,但我们仍将其视为一个完整的实体。在研究人员自己的输入和判断下,他们训练了该算
发表于 2020-05-11
低功耗工业控制计算机在智能激光打孔机中的应用
随着科技体制改革的深入,中国“智”造正以越来越重要的角色迈向世界经济舞台的中心。“智能+”激光技术作为传统产业改造的有力手段,正在不断提高生产实践的效率与速度。激光打孔机,是最早达到实用化的激光加工技术,通过计算机系统进行程序控制,利用光学技术、计算机技术等将激光器与机床及控制系统相配合,具有高能量、高聚焦等特性,可对任何材料进行加工处理,在工业生产上有着非常广泛的应用。华北工控以为,激光打孔技术作为激光加工的主要应用领域之一,在系统控制部分的柔性要求还在不断提高,为了推进“光制造时代”工业制造的品质化、智能化发展,它必须满足以下几点技术诉求:1、工业级生产标准,鉴于激光打孔机生产成本高,且多在多尘、震动、高温等复杂的作业环境中
发表于 2020-05-09
低功耗工业控制计算机在智能激光打孔机中的应用
NVIDIA DGX全新架构向新一代AI超级计算机发起冲击
再过10来天,当地时间5月14日,NVIDIA将会放出黄仁勋原计划在GTC 2020大会上的主题演讲,重头戏当然是新一代安培(Ampere) GPU架构的官宣,此前在NVIDIA的官方新闻稿中已经强烈暗示了这一点。 现在,如山的铁证终于出现了,而且是来自NVIDIA自己。 据商标查询网站Justia显示,NVIDIA已经在今年3月30日悄然注册了“DGX A100”,对应基于安培架构、GA100核心Tesla A100计算卡的新一代深度学习工作站、AI超级计算机。  NVIDIA DGX系统已经经历了好几代产品,最初基于Pascal帕斯卡架构的Tesla GP100,被视为NVIDIA
发表于 2020-05-06
NVIDIA DGX全新架构向新一代AI超级计算机发起冲击
特斯拉收购初创公司 专注自动驾驶“深度神经网络”
特斯拉收购计算机视觉初创公司DeepScale的交易开始收获回报,通过收购完整团队开始为这家电动汽车制造商提供新的专利。2019年年底,有消息称特斯拉收购了位于旧金山湾区的初创公司DeepScale,该公司专注于开发自动驾驶汽车的“深度神经网络”,收购金额未披露。DeepScale专注于计算节能的深度学习系统,这也是特斯拉关注的重点领域,特斯拉决定设计自己的电脑芯片来驱动自动驾驶软件。有猜测称,特斯拉收购这个团队是为了加速其机器学习的发展。现在,特斯拉公布了名为“用扩充数据训练机器模型的系统和方法”的新专利,我们也看到了这笔收购带来的成果。这项专利的发明者包括DeepScale的三名成员,分别是马修·库珀(Matthew
发表于 2020-04-20
特斯拉收购初创公司 专注自动驾驶“深度神经网络”
小广播
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2020 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved