一种打壳气缸与拉绳传感器的连接装置

    公开(公告)号:CN113898640A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111326002.6

    申请日:2021-11-10

    Inventor: 金卉 陈鸿飞 张帝

    Abstract: 本发明公开了一种打壳气缸与拉绳传感器的连接装置,包括:用于与活塞杆连接的固定盘、用于与传感器组件连接的钢丝组件、可相对固定盘转动的连接体以及弹性件,弹性件设于固定盘内、用于与连接体的端部抵接,钢丝组件设于连接体内,连接体的外壁设有凸起,固定盘的端部设有用于穿过凸起的开槽,开槽的内壁设有用于卡接凸起的凹陷。通过使用本发明所提供的打壳气缸与拉绳传感器的连接装置,可有效提高打壳气缸和拉线位移传感器的连接效果。

    一种基于铝电解生产数据的跨平台生产设备运维系统

    公开(公告)号:CN119848740A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510317653.0

    申请日:2025-03-18

    Abstract: 本发明涉及数据分析领域,尤其涉及一种基于铝电解生产数据的跨平台生产设备运维系统,本发明通过采集电解槽的图像数据以及电解槽液面的波动数据;依据图像数据识别低温局部区域,确定低温局部区域的电解特征;依据电解特征结合阳极的消耗量分析电解过程的电解稳定表征参数,以划分电解过程的电解状态类别;响应于电解状态类别的划分结果,以确定电解槽表面各区域的对流特征,依据对流特征识别对流异常区域;获取对流异常区域的波动特征,识别波动异常阶段,结合波动异常阶段内的温变特征确定异常表征值,以判定是否发出预警信号,本发明能够在保证数据可靠性的前提下,对铝电解过程进行实时的检测,提高检测效率。

    一种基于电磁弹射的电磁缸及其控制方法

    公开(公告)号:CN117006892A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310950465.2

    申请日:2023-07-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于电磁弹射的电磁缸及其控制方法,属于电磁缸技术领域,包括缸体和缸杆,所述缸杆与缸体的内壁贴合滑动连接,还包括等间距固定安装在缸体上的若干组绕组;在缸杆伸、缩运动时,缸杆所处位置的绕组中,至少有一组绕组的线圈通电,缸杆受到绕组的作用力与缸杆运动方向一致;在缸杆止停运动时,缸杆所处位置的绕组中,至少有一组绕组的线圈通电,缸杆受到绕组的作用力与缸杆运动方向相反。本发明基于电磁场同性相斥、异性相吸的原理,采用多组铜线材质的绕组产生力度可控的电磁场力,快速精准的推动缸杆伸、缩运动和止停,无需压缩空气驱动,无需定期更换密封件和润滑维护,可长期稳定可靠的实现缸杆的伸缩运动。

    一种基于工业网络的槽控机自动化节能控制系统

    公开(公告)号:CN116024614A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202310187131.4

    申请日:2023-03-01

    Inventor: 张帝 金卉

    Abstract: 本发明涉及一种基于工业网络的槽控机自动化节能控制系统,尤其涉及电解铝技术领域,包括数据采集模块,用以采集铝的水平高度、电解质的水平高度、锤头底端距阴极表面的距离、电解质的温度以及电解质的黏度;数据分析模块,包括相互连接的第一运算单元、第二运算单元、第三运算单元、第四运算单元以及故障分析单元;通过计算行程基准值与行程临界值的行程差值,并将该行程差值与行程差值阈值进行比对,从而根据所述行程差值与第一行程差值阈值和第二行程差值阈值的比对结果对槽控机的故障进行进一步地判定,进一步通过对槽控机的精准控制提高了工艺效率。

    基于AI神经网络深度自学习的铝电解全息化闭环控制系统

    公开(公告)号:CN115323440B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211206103.4

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明涉及铝电解自控制技术领域,尤其涉及一种基于AI神经网络深度自学习的铝电解全息化闭环控制系统,包括:数据获取模块、数据存储模块、自学习模块、评估模块、决策模块、执行模块以及控制模块,所述控制模块在数据存储模块中储存的数据量小于预设值时,控制所述系统使用预设参数对系统进行调整,在数据存储模块中储存的数据量达到预设值时,控制所述自学习模块对数据存储模块中储存的数据进行学习,并控制所述系统使用所述最优参数集合和警觉阈值集合对系统进行调整,本发明通过以上技术方案,有效降低了铝电解生产过程中的能耗,提高了铝电解生产效率。

    基于AI神经网络深度自学习的铝电解全息化闭环控制系统

    公开(公告)号:CN115323440A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211206103.4

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明涉及铝电解自控制技术领域,尤其涉及一种基于AI神经网络深度自学习的铝电解全息化闭环控制系统,包括:数据获取模块、数据存储模块、自学习模块、评估模块、决策模块、执行模块以及控制模块,所述控制模块在数据存储模块中储存的数据量小于预设值时,控制所述系统使用预设参数对系统进行调整,在数据存储模块中储存的数据量达到预设值时,控制所述自学习模块对数据存储模块中储存的数据进行学习,并控制所述系统使用所述最优参数集合和警觉阈值集合对系统进行调整,本发明通过以上技术方案,有效降低了铝电解生产过程中的能耗,提高了铝电解生产效率。

    一种气压式防泄漏下料器
    17.
    实用新型

    公开(公告)号:CN217457773U

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202221565500.6

    申请日:2022-06-21

    Inventor: 金卉 张帝 潘晓红

    Abstract: 本申请公开了一种气压式防泄漏下料器,包括:由上至下依次连接的气缸、连接机构和定容筒;连接机构的内部设置有中心拉杆,中心拉杆的一端连通气缸,其另一端贯穿至定容筒底部的外侧。中心拉杆上套设有密封阀总成,密封阀总成用于密封定容筒的顶面和底面。气缸的侧面连通有气压式防落控制装置,其可控制气缸进行升降;中心拉杆连接气缸,且可跟随气缸升降实现对定容筒的密封状态的控制。当气压系统的压力不足时,气压式防落控制装置可让下料器保持密封,杜绝飘漏料情况的发生。避免因设备意外产生物料损耗,同时无需人工操作,减轻了劳动强度。本申请解决了下料器因设备故障导致物料泄漏的问题。

    一种电解铝生产设备及其增压打壳下料装置

    公开(公告)号:CN215927946U

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202121338677.8

    申请日:2021-06-16

    Abstract: 本实用新型公开了一种电解铝生产设备及其增压打壳下料装置,增压打壳下料装置包括:用以对低压压缩气体进行预处理的气源处理件;与所述气源处理件通过管道相连、用以对经所述气源处理件处理后的低压压缩气体增压的增压件;与所述增压件通过管道相连、用以贮存经所述增压件增压后形成的高压压缩气体的贮气包;用以驱动锤头打壳的打壳下料气缸;与所述气源处理件、所述贮气包和所述打壳下料气缸通过管道相连、用以控制所述低压压缩气体和所述高压压缩气体进入所述打壳下料气缸的控制系统。上述增压打壳下料装置可以在相对低的气压下保证电解工艺的正确执行,从而可以节约压缩空气;同时,可以解决锤头打不穿壳面的问题,提高生产效率。

    一种打壳气缸与拉绳传感器的连接装置

    公开(公告)号:CN216199473U

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202122747975.9

    申请日:2021-11-10

    Inventor: 金卉 陈鸿飞 张帝

    Abstract: 本实用新型公开了一种打壳气缸与拉绳传感器的连接装置,包括:用于与活塞杆连接的固定盘、用于与传感器组件连接的钢丝组件、可相对固定盘转动的连接体以及弹性件,弹性件设于固定盘内、用于与连接体的端部抵接,钢丝组件设于连接体内,连接体的外壁设有凸起,固定盘的端部设有用于穿过凸起的开槽,开槽的内壁设有用于卡接凸起的凹陷。通过使用本实用新型所提供的打壳气缸与拉绳传感器的连接装置,可有效提高打壳气缸和拉线位移传感器的连接效果。

    一种防水防油拉绳传感器
    20.
    实用新型

    公开(公告)号:CN217842659U

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202222310651.3

    申请日:2022-08-30

    Inventor: 张帝 金卉 潘晓红

    Abstract: 本实用新型涉及拉绳传感器领域,特别是公开了一种防水防油拉绳传感器,包括电子器件仓、传感器轴、收线轮、发条及密封体;所述传感器轴由所述电子器件仓伸出,依次穿过同轴设置的所述密封体及所述收线轮,到达所述发条;所述传感器轴穿过所述密封体的中央通孔,所述中央通孔的内壁上包括预设凹槽,所述预设凹槽与所述传感器轴的侧壁围成膨胀空腔。本实用新型中通过所述密封体将所述传感器轴包裹,阻挡从收线轮泄漏进传感器的水或者油,流体在到达所述膨胀空腔时,由于流通面积突然扩大,流体形成很强的旋涡效应从而使速度几乎完全消失,而动能全部转化为热量,从而大大提升了传感器的工作稳定性与使用寿命。

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