为了提升运维工作的精益化水平,国家电网公司的信息系统运维工作分为业务应用运维和系统平台运维,目前采用人工巡检的方式对业务应用进行每日定期巡检,但效率低,容易产生漏检。本文提出一套基于Selenium的应用巡检自动化系统,通过与云计算和移动互联网结合,对Web方式的业务应用实现了自动化巡检,极大提升了每日巡检的效率,提高了巡检工作的可靠性。
2023-04-07 10:07:27 716KB Selenium
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电力巡检系统,类似普通OA系统,纯html+css+js界面,可随意更为OA等其他系统
2023-04-03 14:29:43 4.62MB 静态界面
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网络安全
2023-03-31 09:37:01 126KB 安全
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(精品word)各种网络安全设备巡检报告.doc
2023-03-31 04:03:42 451KB 互联网
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电力变配电A智能轨道巡检机器人,对室内进行实际勘测,了解房间的空间布局, 测量室内面积、房间高度、门窗的位置及而积,室内设施的安装位贸,室内设施线路的布局方式,电源的分布,
2023-03-19 16:30:00 4.48MB 电力轨道巡检机器人 机器人巡检
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服务器巡检指导:服务器硬件检查 操作系统检查 网络检查 资源检查 安全检查 ,指导内容较详细,可以参考
2023-03-14 00:14:35 139KB linux 服务器
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HP9000巡检命令,这个文档上面有详细的HP900巡检的命令和含义
2023-03-13 23:56:39 12KB HP9000
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运行精细化管理课题(提升巡检质量与标识管理),如果提升企业运行精细化管理,是每个企业所关心的重点
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针对电力设备巡检智能化水平较低的现状,文中将增强现实(Augmented Reality,AR)技术应用于电力设备巡检过程。文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构。提出基于AR技术和深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)算法的电力设备故障识别方法,将智能巡检终端采集的图像作为输入,在线识别电力设备可能存在的故障类型。通过仿真测试表明,所提方法故障识别时间与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与BP神经网络(Back Propagation-Neural network, BP-NN)算法相近。但是各类故障识别准确率均大于98%,大于SVM与BP-NN算法,所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型。
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由于煤矿井下带式输送机工作环境条件恶劣,容易出现各种事故,如不及时发现会造成重大损失。针对这个问题,研究并设计了一种矿用带式输送机巡检机器人系统,介绍了带式输送机巡检机器人系统的组成和功能,论述了巡检机器人装置的结构设计和数据采集方法,该系统可代替人工巡检,及时发现故障隐患,减轻巡检人员的负担,为带式输送机安全生产提供可靠保障。
2023-02-25 01:38:15 447KB 带式输送机 巡检 机器人 数据采集
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