武漢星興達液壓氣動設備有限公司為您提供更多油泵型號 力士樂電磁閥DBW30A2-5X/200-6EG24N9K4

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2010年開始，隨著大數(shù)據(jù)與人工智能技術的迅猛發(fā)展，研究人員將專家系統(tǒng)、模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法等技術應用于大型復雜設備的故障診斷中，實現(xiàn)了設備的混合智能故障診斷，大大提高了設備故障診斷的精確度。隨著研究的不斷深入，研究者發(fā)現(xiàn)，由于系統(tǒng)運行的強擾動及應用環(huán)境中的復雜噪聲影響，單一的檢測模型無法滿足復雜工程應用中精確性與魯棒性的要求，急需一種新思路和新途徑來解決這些問題。因此，綜合運用多種人工智能技術和現(xiàn)代智能信息處理技術，結合復雜系統(tǒng)的非線性及故障的不確定性特點，基于智能演化的濾波推理技術受到了研究人員的青睞，用混合智能故障診斷與預測技術對大型復雜關鍵設備進行狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與智能預測處理，能夠有效提高監(jiān)測診斷系統(tǒng)的敏感性、魯棒性、精確性，降低誤診率和漏診率，在不用理解系統(tǒng)機理和分析數(shù)據(jù)的情況下，為一般的操作人員提供了準確的診斷決策，對于提升智能診斷系統(tǒng)的精確性和魯棒性具有非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

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