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，隨著大數據與人工智能技術的迅猛發展，研究人員將專家系統、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，研究者發現，由于系統運行的強擾動及應用環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代智能信息處理技術，結合復雜系統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監測、故障診斷與智能預測處理，能夠有效提高監測診斷系統的敏感性、魯棒性、精確性，降低誤診率和漏診率，在不用理解系統機理和分析數據的情況下，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的精確性和魯棒性具有非常重要的理論價值和現實意義。

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