通用发布新品ACCUSOLVE DPF颗粒浓度传感器

DPF颗粒浓度传感器是第一款针对降低柴油发动机排放及提高发动机燃油经济性而设计的传感器。2009年2月23日—通用电气传感检测科技推出新产品ACCUSOLVE DPF颗粒浓度传感器。该传感器是第一款针又寸降低柴油发动机排放及提高发动机燃油经济性而设计的传感器。ACCUSOLVE可实时监测颗粒填充浓度，     

汽轮发电机组在线监测与远程分析系统

为了保障汽轮发电机组的安全可靠运行,实现机组运行的在线监测和故障诊断,开发出了一种基于Internet的汽轮机组在线监测与远程故障分析系统.该系统由本地监测诊断系统、数据通信系统及远程分析系统组成,能够连续地在线监测机组振动的变化过程,可以为机组检修及运行调度提供良好的依据和可靠的信息.     

数字化管道测量数据采集

分析数字化管道与测量数据之间的关系,详细介绍获取数字化管道基础测量数据的测量方法、工艺流程、主要工序施工方法及技术措施,进而达到建设数字化管道的最终目的.     

城市轨道交通建设安全远程监控预警技术

1主要技术性能 1.1 高效的监测数据自动采集存储 针对当今地铁建设存在的数据采集存储问题,构建基坑远程I监控管理系统与现场现有的数据采集设备的数据传输接口.主要完成设备的网络组态、通信接口协议设置、采集参数的定义设置、数据的采集,把采集到的数据标准化后存储到数据库中.     

沥青路面施工质量动态管理系统研究

根据津汕高速河北段沥青路面施工过程中的动态质量管理,简要介绍了如何具体研发沥青路面施工质量动态管理系统的方法和效果.     

基于ISaGRAF的船舶空压机实时监控系统

空气压缩机作为气动控制系统的气源设备,其在运行过程中的稳定程度和可靠性直接影响到船舶的安全,因此必须对空压机的运行进行全面的监控。文章通过分析ISaGRAF控制软件的体系结构和运行机制,提出了船舶空压机实时监控系统的软PLC实现方法,介绍了该系统的结构、主要功能特点及软件设计等。     

底盘测功机工作原理及使用

底盘测功机以其方便、安全和溯源性好等优势在汽车开发及检测工作中得到广泛应用。利用数据采集卡实现驱动力和车速的测量,通过单片机与PC机通信可实现传感器信号的采样和数据传送。文章采用底盘测功机测量驱动轮输出功率来换算发动机功率,分析驱动轮输出功率不足的原因并得出底盘的技术状况。底盘测功机可用以模拟汽车在实际行驶时的阻力、测定汽车的使用性能、检测汽车的技术状况以及诊断汽车故障。     

桥梁检测的数据采集和处理技术探究

随着经济的不断发展,桥梁的重要性逐渐被认识。可以通过桥梁检测以及数据采集等方式对桥梁内部结构以及桥梁结构的运营状态进行评估,为桥梁的日常养护提供较为科学的理论支撑。从当前桥梁检测数据采集及其处理的发展情况入手,对如何完善相关工作提出意见。     

基于交通流稳定性系数的高速公路交通事故实时风险预测

预测交通事故实时风险时，存在大量指标变量，导致数据难以采集，不仅不利于构建预测模型，且带来的过拟合问题会降低模型预测可靠性。为了减少预测指标数量，提升预测模型可用性，降低预测模型过拟合影响，构建具有可解释性的2种交通流稳定性系数以简化指标集，分别为纵向交通流稳定系数和横向交通流稳定系数。采集西安市G3001高速公路交通事故与交通流历史数据，选用支持向量机、随机森林、Logistic回归模型，分别构建高速公路交通事故实时风险预测模型。通过改进的GI指数评估交通流稳定性系数的显著性，以检验其有效性；通过指标集在训练与测试数据中的预测精度、AUC值差异评估交通流稳定性系数对降低预测模型过拟合的作用，并通过训练耗时评估模型的计算效率，以检验新方法的可靠性。研究结果表明:2种交通流稳定性系数对应的改进GI指数分别为0.952和0.922，显著大于其他受试指标，与交通事故实时风险显著相关。在3种预测模型中，包含2种交通流稳定性系数的简化指标集在训练和测试数据中的预测精度分别为91.1%和90.5%，与完整指标集相近。2种指标集在训练与测试数据中的平均预测精度差异分别为0.69%和4.87%；平均AUC值差异分别为1.61%和5.87%；平均训练时间下降了15.2%。交通流稳定性系数大幅提高了预测模型的可靠性，同时显著提升了模型的计算效率。      

海上货船运输航线实时更新优化模型构建

为了解决现有航线实时更新模型中存在的更新时延长问题,构建了海上货船运输航线的优化模型。以海平面为模型环境搭建空间坐标系,在该坐标系下分别确定运输货船的初始位置、实时位置与终点位置。按照位置定位的时间,依次连接坐标节点,生成货船的实时运输路线。为了测试更新优化模型的性能设计实验,通过实验分析发现,传统更新模型的平均更新时延为73.2 s,与传统模型相比,设计的实时更新优化模型的平均更新时延降低了44.8 s。