力士乐电磁阀

武汉星兴达液压气动设备有限公司为您提供更多油泵型号 力士乐电磁阀DBW30A2-5X/200-6EG24N9K4

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2010年开始，随着大数据与人工智能技术的迅猛发展，研究人员将专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法等技术应用于大型复杂设备的故障诊断中，实现了设备的混合智能故障诊断，大大提高了设备故障诊断的精确度。随着研究的不断深入，研究者发现，由于系统运行的强扰动及应用环境中的复杂噪声影响，单一的检测模型无法满足复杂工程应用中精确性与鲁棒性的要求，急需一种新思路和新途径来解决这些问题。因此，综合运用多种人工智能技术和现代智能信息处理技术，结合复杂系统的非线性及故障的不确定性特点，基于智能演化的滤波推理技术受到了研究人员的青睐，用混合智能故障诊断与预测技术对大型复杂关键设备进行状态监测、故障诊断与智能预测处理，能够有效提高监测诊断系统的敏感性、鲁棒性、精确性，降低误诊率和漏诊率，在不用理解系统机理和分析数据的情况下，为一般的操作人员提供了准确的诊断决策，对于提升智能诊断系统的精确性和鲁棒性具有非常重要的理论价值和现实意义。

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