关键词： 城市照明   节能设计   电力工程   智能控制  

摘要： 针对城市照明系统存在的高能耗和管理效率低下的问题，文章采用以节能设计原则为指导的系统优化方法，结合高效照明设备选择与智能控制技术，构建节能系统架构，并通过整体规划与电力工程协同设计进行实施，探索基于电力工程视角的节能设计与实施策略。研究证明，优化后的城市照明系统显著降低了能耗，节能率平均提升超过25%,运行效率得到了有效提升。

关键词： 智能控制算法   光伏发电系统   最大功率点跟踪技术  

摘要： 阐述最大功率点跟踪技术的分类，对比基于扰动观察算法、增量电导算法、模糊逻辑控制算法、人工神经网络算法的最大功率点跟踪技术，分析智能控制算法的特点、性能评估标准。

关键词： 智能控制技术   实时监测   故障预测   预防性试验  

摘要： 阐述智能控制技术在电气设备预防性试验中的应用，通过实时监测、故障预测、实时控制与远程管理，实现了试验的自动化和智能化。同时，从智能控制技术的角度，分析其在预防性试验中的应用前景与实现方法，提高了试验效率和可靠性，为电力系统的安全运行提供保障。

关键词： 过零脉冲   模型特性系数   模糊控制   自适应控制   鲁棒性  

摘要： 为了解决经典PID法和人工在线整定相结合的控制方法，难以实现对控制系统模型实时变化的滑油温度精准控制，本方法在硬件方面采用抗干扰优化设计，精简温控仪和信号通讯，通过PLC控制器直接控制固态继电器，有效增强控制系统的鲁棒性；在软件算法方面采取过零脉冲控制法，通过获取表征系统模型变化的特性参数并建立数据库，以模糊控制法在线自动整定控制参数，以实现对滑油温度的自适应控制。试验结果与原控制系统相比，控制目标零超调，调节时间减少46%，增强了系统鲁棒性，有效满足试验要求。

摘要： 当前，我国农业正处于向智慧农业转变的关键时期，然而传统农业机械的功能单一、操作不便等智能化程度低的问题阻碍了转变进程，尤其是小型农业机械的智能化程度仍比较落后。我国作为农业大国，粮食作物种植面积大，其副产品秸秆资源也很丰富，秸秆的最佳处理方式就是先粉碎后利用，这些自然离不开秸秆粉碎机的广泛应用，所以提升秸秆粉碎机等小型农业机械的智能化显得非常重要。

关键词： 多传感器融合   智能控制   木片码头   运输自动化系统  

摘要： 近年来,自动化技术和智能化系统的不断进步为码头作业的现代化提供了技术支持。通过引入智能传感器及大数据分析等先进技术,港口行业已经开始探索全流程自动化作业的可能性。本文研究了基于多传感器融合与智能控制的木片码头运输自动化系统,分析了木片码头作业中传统作业模式存在的问题。采用多传感器融合技术结合智能控制等自动化设备,设计并实现了全流程自动化作业方案,通过智能调度算法与多传感器数据融合,有效提升了作业效率及作业安全性。

关键词： 液压挖掘机   无人作业   轨迹跟踪   无模型自适应控制   数据驱动   节能控制  

摘要： 针对挖掘机无人作业,考虑挖掘机工作装置液压系统的强非线性、参数不确定性、时变载荷和高能耗问题,提出一种改进的全格式动态线性化无模型自适应控制方法.首先,通过分析驱动空间与任务空间的映射关系,将挖掘机铲斗齿尖的轨迹跟踪问题转化为液压缸活塞杆伸缩量跟踪问题;其次,为了保证轨迹的连续性和平顺性、降低计算复杂程度、减少系统在启动和停止时的不稳定性,利用5次NURBS曲线插值方法对挖掘轨迹进行规划;进一步,设计改进的全格式动态线性化无模型自适应控制算法实现挖掘机无人作业,为减少能量消耗在输入准则函数中引入能量函数的惩罚项,在确保良好跟踪精度的同时实现最优能耗;最后,对所提方法进行实例仿真,验证该方法的可行性和优越性.

关键词： 智能控制   视觉技术   实时故障预警系统  

摘要： 阐述AI视觉技术在配电智慧站房实时故障预警系统中的应用，包括图像识别、异常检测、数据采集与分析等技术。通过实时监测设备状态、预测故障并自动报警，提升配电系统的安全性与运维效率。

关键词： 非煤矿山   液压支架   多传感器融合   智能控制  

摘要： 非煤矿山开采面临复杂多变的地质条件，传统液压支架控制系统难以满足实际需求。本文提出了一种基于多传感器融合技术的非煤矿山液压支架控制系统设计方案。该系统通过多传感器数据采集、卡尔曼滤波融合处理和自适应PID控制等技术，实现了液压支架的智能化控制。实验结果表明，与传统控制系统相比，新系统在支架高度和立柱压力控制精度方面均有显著提高，动态响应时间明显缩短，安全保护性能得到大幅提升。研究成果为非煤矿山的安全高效开采提供了可靠的技术支撑，对推动非煤矿山智能化开采具有重要意义。

关键词： 工业大模型   智能控制系统   大数据   人工智能   优化控制  

摘要： 随着工业4.0时代的到来，智能制造已成为工业发展的必然趋势。然而，传统控制系统在应对复杂多变的工业环境时，往往表现出性能瓶颈。因此，本文提出了一种基于工业大模型的智能控制系统，该系统能够充分利用大数据和人工智能技术，实现对工业过程的精准预测与优化控制，旨在为现代工业制造提供高效、智能的解决方案，为工业智能化转型提供有力支持。