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期刊信息/Journal information
自动化仪表
自动化仪表

徐洪海

月刊

1000-0380

pai@sipai.com

021-64368180-231

200233

上海市漕宝路103号

自动化仪表/Journal Process Automation Instrumentation北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊和全国优秀科技期刊。主要报道中国自动化仪表行业的科研成果、先进技术,介绍新产品、新工艺,交流仪器仪表使用维修经验,传播自动化仪表基础知识,反映国外自动化仪表发展动态,具体介绍工业生产过程,诸如温度、流量、压力、差压、物位、机械量系参数的测量、显示及控制技术与产品。报道内容着重实用性、指导性与知识性,适合各行各业从事测量与控制工业的技术人员、技术工人、管理人员和大专院校师生阅读。《自动化仪表》系月刊,大16开本,各地邮局均可收订,邮发代号:4-304,定价:12.00元,半年价:72.00元,全年价:144.00元。
正式出版
收录年代

    基于改进GWO-LightGBM的磨煤机故障预警方法研究

    陈思勤周浩豪茅大钧
    106-110,115页
    查看更多>>摘要:为提高燃煤电厂磨煤机运维效率、降低运维成本,对磨煤机故障预警进行了研究.创新性地提出一种基于改进灰狼优化(GWO)算法的轻量级梯度提升机(LightGBM)故障预警方法.通过建立LightGBM轴承温度预测模型获取磨煤机轴承温度阈值,并引入改进GWO算法优化模型超参数,以提高算法效率和性能.试验结果表明,改进GWO-LightGBM算法相比支持向量机(SVM)等传统算法具有更高的精度和更优的泛化能力.通过实际故障案例证明,该方法能够提前2 h对磨煤机进行早期故障预警.该方法对燃煤电厂磨煤机安全运维具有指导意义.

    燃煤电厂磨煤机故障预警改进灰狼优化算法轻量级梯度提升机滑动窗口法Halton

    工业控制系统网络安全防护体系建设研究

    苏红生刘燕江李高桥李明...
    111-115页
    查看更多>>摘要:工业控制系统是国家关键基础信息系统,其安全性已提升到国家战略层面.随着工业化与信息化的深度融合,智能制造技术将打破传统的人机物协同边界,工业控制系统将直接面对来自网络的安全威胁.结合工业控制系统遭遇的网络病毒攻击事件,对照《信息安全技术网络安全等级保护基本要求》的通用要求,对工业控制系统的特性和面临的网络安全威胁进行了研究.提出了构建从通信网络、区域边界到计算环境的多层级、多层次安全防护,对网络监测运营平台和安全管理中心进行系统监控与管理的纵深防护体系.初步建成的工业控制系统网络安全防护体系经过网络安全等级保护测评与实践验证,可有效应对多种新型网络攻击、防止恶意软件的破坏、阻止恶意报文的传输,从而保护工业控制系统的安全运行.同时,工业控制系统遭遇网络病毒攻击后的应对措施及经验,对实战防御研究及防护体系的建设完善具有借鉴和指导意义.

    工业控制系统网络安全网络武器安全防护信息物理系统工业安全审计白名单工业控制器

    零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测

    舒舟欧莉玲何丰田诗语...
    116-121页
    查看更多>>摘要:电-气综合能源系统中多能负荷之间的耦合程度不断增加,提升了能源系统调度和运行的难度.为此,对零碳排放下电-气综合能源系统多能负荷预测方法进行了研究.分析零碳排放下电-气综合能源系统的运行架构.以气象因素为影响因子,运用灰色关联度分析法获得多能负荷与各因子的相关性.将相关性分析结果与系统历史多能负荷数据共同作为输入数据,构建基础长短期记忆(LSTM)预测模型.结合樽海鞘群算法(SSA)优化模型关键参数,获得优化LSTM预测模型,实现系统多能负荷预测.试验结果表明:冷负荷与电负荷的关联度为0.88;热负荷与电负荷的关联度为0.681;实际预测平均绝对百分误差低于0.45.该方法预测效果理想,为系统最优调度与运行规划奠定了基础.

    电-气综合能源系统零碳排放相关性分析多能负荷预测长短期记忆预测模型灰色关联度樽海鞘群算法气象因素

    电力基坑有害气体风险评估方法设计

    文宗山景国明樊彦国
    122-126页
    查看更多>>摘要:为了提升风险评估准确率,设计了一种电力基坑有害气体风险评估方法.创新性地利用密度和加权方法改进聚类算法,实施电力基坑有害气体传感数据的挖掘.使用改进阈值函数去噪方法对传感器数据实施去噪处理.基于静态响应和动态响应构建传感器响应灵敏度控制模型,提高数据质量.基于机器学习中的图神经网络构建电力基坑有害气体风险评估模型,实现有害气体风险等级评估.测试结果表明,该方法能够实现风险等级评估,并将风险评估结果的准确率均值提升到95%以上.评估结果显示:工程中基坑4、基坑5、基坑6的风险评估等级为低等级;基坑2为中低等级;基坑1、基坑3、基坑8为中等级;基坑7为中高等级.该方法的评估结果可用于对电力基坑施工安全进行控制,具有实际工程应用价值.

    机器学习电力基坑改进聚类算法图神经网络有害气体风险评估传感器控制气体浓度密度可达性