摘要:首先分析了旋轉(zhuǎn)機械振動診斷理論基礎(chǔ),為下一步專家系統(tǒng)故障診斷做了鋪墊,隨后詳細介紹了旋轉(zhuǎn)機械振動管理專家系統(tǒng)的設(shè)計說明,包括專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計以及平臺應用。該專家系統(tǒng)的開發(fā)對未來智能電廠的建設(shè)有著良好的借鑒意義。
摘要:在火力發(fā)電廠側(cè)建立邊緣計算工作站,應用邊緣計算技術(shù),建立一個以火力發(fā)電廠為計算和應用主體的分布式數(shù)據(jù)開發(fā)應用平臺:深入挖掘應用需求,為電廠提供快速響應的最近端的數(shù)據(jù)應用服務,實現(xiàn)電廠振動數(shù)據(jù)的準確、快捷、高效管理,對推動電廠的智慧化建設(shè)具有一定的借鑒意義。
摘要:在火力發(fā)電廠側(cè)建立邊緣計算工作站,應用邊緣計算技術(shù),建立一個以火力發(fā)電廠為計算和應用主體的分布式數(shù)據(jù)開發(fā)應用平臺:深入挖掘應用需求,為電廠提供快速響應的最近端的數(shù)據(jù)應用服務,實現(xiàn)電廠振動數(shù)據(jù)的準確、快捷、高效管理,對推動電廠的智慧化建設(shè)具有一定的借鑒意義。
摘 要:自適應學習平臺的專家系統(tǒng)能夠為學生推薦符合其能力的知識模塊。首先從學生用戶日志數(shù)據(jù)庫中增量計算有關(guān)兩個知識模塊關(guān)系的特征值,其次相關(guān)機器學習方法適用于特征值,從而量化兩個知識模塊間的關(guān)系:知識模塊的相似性、相對難度和先行關(guān)系,然后采用新的知識模塊關(guān)系更新專家知識庫。若專家系統(tǒng)獲得學生完成知識模塊的記錄數(shù)據(jù),并從專家知識庫中搜索匹配關(guān)于知識模塊關(guān)系的規(guī)則,最后推薦與學生當前知識水平相符的知識模塊?;趦蓚€知識模塊關(guān)系的定量描述和專家系統(tǒng),設(shè)計實現(xiàn)一個為學生提供個性化學習路徑的自適應學習平臺原型。
摘要:給出了一種基于PMA的IETM故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計方法,該方法融入了專家系統(tǒng)的維修向?qū)J健⒐收献詣釉\斷模式和遠程維修協(xié)同支持系統(tǒng)。可豐富并增強PMA的故障診斷功能,具有一定的推廣意義。
在下述的內(nèi)容中,小編將會對AI人工智能的研究領(lǐng)域的相關(guān)消息予以報道。
采用EMC專家系統(tǒng)和三維仿真工具建立和驗證EMC設(shè)計規(guī)則使用EMC專家分析工具,設(shè)計小組可以審查和驗證用于檢測PCB的EMC問題的設(shè)計規(guī)則,并在電路板尚未開始生產(chǎn)之前運用這些設(shè)計規(guī)則來發(fā)現(xiàn)潛在的設(shè)計問題。通過預防EMC
針對高科技產(chǎn)品專業(yè)性強、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復雜、故障分析困難等問題,本設(shè)計以故障診斷的理論和方法為基礎(chǔ),提出了一種基于專家系統(tǒng)的故障診斷設(shè)計方案。設(shè)計構(gòu)造了故障診斷專家系統(tǒng)的整體框架,探討了專家系統(tǒng)中知識庫的建立、推理機制以及人機界面設(shè)計等問題。
本系統(tǒng)以AVR系列的atmega32單片機為核心,通過設(shè)置atmega32的PWM控制寄存器產(chǎn)生脈寬可調(diào)的PWM波,對比例電磁閥的輸入電壓進行調(diào)制,從而實現(xiàn)了對氣體流量的變量控制。單片機通過均速管流量計采集實際
電子設(shè)備的故障診斷系統(tǒng)大多采用由傳感器、工業(yè)PC、工業(yè)以太網(wǎng)、遠程專家組成的診斷模式?,F(xiàn)有診斷現(xiàn)場儀器眾多、連接復雜,使得系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性難以得到保證。另一方面