基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 合肥合工安驰智能科技有限公司 企业法人 段章领 注册时间 2017年 注册所在省市 安徽省合肥市 组织机构代码 91340111MA2R01W28C 经营范围 智能科技、网络科技、电子科技、信息科技、软件科技领域内的技术开发、技术咨询、技术服务、技术转让；广告发布；软件开发；电子产品、家用电器、床上用品、家具、家居用品、计算机、软件及辅助设备、二类医疗器械的销售。 企业地址 合肥市包河经济开发区花园大道369号F426-2 获投资情况 曾获股东投资200万 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 沈奥 计算机与信息学院/计算机科学与技术创新实验班 2019/2023 韩知渊 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2019/2023 帅竞贤 计算机与信息学院/电子信息工程专业 2019/2023 何煦 计算机与信息学院/计算机科学与技术专业 2020/2024 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 卫星 计算机与信息学院/计算机科学与技术 副教授 人工智能、深度学习 赵冲 本科生院/工程素质教育中心 讲师 计算机网络、深度学习 五、项目简介 针对现阶段各类电力巡检手段的不足以及保障电力设备安全的重要性，本团队提出基于视觉问答的电力安全辅助系统的解决方案，利用无人机、智能机器人等多种巡检方式采集的巡检影像数据，建立电力设备缺陷视觉问答数据集，融合视频处理分析、图像识别、电力自然语言处理、电力知识图谱等人工智能技术应用，挖掘分析巡检影像缺陷特征，构造缺陷识别算法模型，实现输电线路本体缺陷和环境风险自动识别诊断，最终形成缺陷识别、诊断、检修一体化智能安全辅助服务系统。 2021以来共申请发明专利11项（其中学生排序第一2项，排序第二4项），软件著作权1项（学生排序第一），取得国家级科技竞赛奖励2项，省部级科技竞赛奖励4项；团队依托于计算机与信息学院分布式智能与物联网研究所，与力源电力设备股份有限公司、国网安徽省电力公司检修公司、安徽南瑞继远电网技术有限公司等达成合作意向。

本发明公开了一种自洁滤板、过滤系统及空气采样设备，涉及空气采样相关技术领域，包括过滤机构，过滤机构包括连接箱、过滤板和两个清洁刷，过滤板滑动插接在连接箱内，两个清洁刷对称设置，且清洁刷滑动安装在连接箱的内部，连接箱内安装有伸缩杆，连接箱内安装有第一弹性件，使两个清洁刷相互靠近，伸缩杆用于带动过滤板通过两个清洁刷，两个清洁刷的刷头分别接触过滤板的两个端面，将过滤板上堵塞的杂质扫除，通过伸缩杆带动过滤板在连接箱内上下滑动，向下滑动的过滤板两个端面接触清洁刷的刷头，通过清洁刷将过滤板表面堵塞滤孔的杂质扫除，防止过滤板堵塞，解决了现有空气采样设备内的滤板依赖物理截留，颗粒物持续累积会堵塞微孔的问题。

国家十五科技攻关项目、国家产业化示范工程成果大型能源化工设备工程监测与故障诊断系统 Net-EASY，针对流程工业中的大型旋转机组如汽轮机组、压缩机组、发电机组等，进行状态监测、信号分析、故障诊断、信息积累和远程维护，捕捉机组的运行隐患，做到机组故障早发现、早诊断和早预防，以消除灾难故障，避免严重故障，减少一般故障，提高企业生产效益。系统以数据库和网络为核心，将状态监测技术、故障诊断技术以及专家知识等有机结合起来，既解决了设备状态信息在企业中共享的问题，又促进了专家的专业知识与企业生产实际之间的紧密结合，为设备的运行维护提供了一揽子解决方案。 

产品详细介绍  SDY-MAC03综采工作面仿真配套设备系统装置     该设备是井下综合机械化采煤工作面的生动再现，在地面就可以达到现场教学效果，是各类煤炭院校和培训中心必不可少的实验设备。     仿真支架有多种类型，支撑式、掩护式、支撑掩护式、放顶煤等多种架型：采煤机有多种规格，可根据用户的实际需要而定。各设备表面处理均彩喷涂金属烤漆。 本系列产品还提供：     SDY-MAC01现代化矿井开采设计综合模型（A型）     SDY-MAC02现代化矿井开采综合仿真模型（B型）     SDY-MAC04综采开采生产系统及演示装置     SDY-MAC05综采工作面及顶板管理安全演示装置     SDY-MAC06综放开采生产系统及安全演示装置     SDY-MAC07普采工作面生产系统及安全演示装置     SDY-MAC08炮采工作面生产系统及安全演示装置     SDY-MAC09回采工作面初次放顶及周期来压演示装置     SDY-MAC10巷、岩巷、半煤岩巷掘进装药、联线、模型（A型）     SDY-MAC11巷、岩巷、半煤岩巷掘进装药、联线、模型（B型）     SDY-MAC12矿井开拓方式立体模型（A型）     SDY-MAC13矿井开拓方式立体模型（B型）     SDY-MAC14井底车场巷道布置模型     SDY-MAC15走向长壁采煤法采区巷道布置模型（A型）     SDY-MAC16走向长壁采煤法采区巷道布置模型（B型）     SDY-MAC17倾斜长壁采煤法巷道布置模型（A型）     SDY-MAC18倾斜长壁采煤法巷道布置模型（B型）     SDY-MAC19探放水模型     SDY-MAC21各种地质构造立体模型及岩石标本、岩层产状模型     SDY-MAC22煤矿井下支护实验演习装置     SDY-MAF02现代化矿井通风系统设计综合模型装置（B型）     SDY-MAF04瓦斯（煤尘）爆炸实训演示装置     SDY-MAF05煤尘爆炸实训演示装置     SDY-MAF06矿井环境安全监测控实训演示装置     SDY-MAF07现代化矿井通风系统与安全实训装置     SDY-MAF09矿井灾变、风流逆转实训装置     SDY-MAF10掘进与通风工作面生产安全演示装置     SDY-MAF13双风机、双电源、自动切换、三专二闭锁演示装置     SDY-MAF14矿井避灾路线演示装置     SDY-MAF15矿井避灾路线演示板     SDY-MAF16预防瓦斯突出安全措施模型     SDY-MAF17井下各种风门演示装置     SDY-MAF18煤与瓦斯突出实训演示装置     SDY-MAF19轴流式通风机     SDY-MAF20离心式通风机     SDY-MAY01立井提升与保护实训演示装置     SDY-MAY02斜井提升与保护实训演示装置     SDY-MAY03胶带输送机及安全保护实训演示装置     SDY-MAY04各类型可弯曲刮板运输机电动模型

产品详细介绍 医院中心供应室消毒设备、消毒供应室改造及配套设备、中心供应室消毒清洗设备及净化设备、中心供应室改造设备 合肥金尼克机械制造有限公司 24小时销售维修热线：13215694991 关键词：全自动手术器械清洗机，超声波清洗机，超声波漂洗机，柜式煮沸槽，水处理器，干燥箱，双开门干燥柜，医用静音无油kongyaji，医用高压水枪，小车清洗车，污物下收车，包布车，密封下送车，平板送物车，污物接收台，清洗工作台，器械检查打包台，包布敷料检查打包台，立式洗眼器，带光源放大镜，电动shengjiang传递窗，双槽污物清洗槽，单槽自动洗手槽，库房垫板，平板货架，敷料柜，器械柜，组合式货架，单列立式网筐储存架，标准灭菌篮筐，器械托盘

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： 　　（1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 　　（2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 　　（3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 　　（4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 　　本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。

发电设备维修是一项复杂的系统工程，然而缺少适用的维修模式、先进的运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统等作为技术支撑。本项目的主要内容及其技术经济指标如下： （1）基于SRCM的发电设备状态维修管理模式及工作程序：确立了基于SRCM和以工单为主线的维修管理模式，制订了状态维修的工作程序及其具体内容。 （2）生产实时数据接口技术及数据库管理系统：开发了生产实时数据接口技术及数据库管理系统，实现了生产实时信息的远程连接、智能查询和有效共享。 （3）发电设备状态维修理论与技术体系：确立了功能位置码与系统码相结合的设备编码方案；建立了基于蒙特卡罗模拟的设备重要度分析模型和维修方式决策规则；给出了状态划分规则和状态阈值确定方法，建立了基于模糊理论和变权方法的状态综合评价模型以及基于灰色理论和神经网络的状态综合预测模型；建立了主设备定期维修的间隔优化模型，以及辅助设备定期检查、定期更换、隐患检查的间隔优化和状态维修阈值模型；建立了基于RCM定量分析的维修优化模型；建立了复杂可修复系统的短期维修决策和评价模型。 （4）发电设备运行与维修智能决策系统和计算机化维修管理系统：建立了SRCM分析平台和维修知识库，可进行故障模式影响、故障树、故障风险及可靠性分析；建立了状态评价及预测平台，可实现综合状态实时评价和预测；建立了维修决策及评价平台，可实现维修的智能决策及优化；建立了缺陷管理平台，可实现缺陷处理自动化；建立了备件存储优化及管理平台，可节省备件的购买和存储费用；建立了维修过程管理平台，可实现维修计划的全程管理。 本项目完善和丰富了设备维修理论与技术体系，可促进发电设备维修技术的进步；为发电设备状态维修的实施提供了先进的技术支持系统和高效的管理平台，可以优化定期维修间隔，减少维修时间，降低维修费用和维修风险；提高设备的可靠性和可用率，改善机组的运行性能，增强发电能力。