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面向長距離輸煤皮帶的邊緣-云協同計算架構與異常檢測加速策略研究
長距離輸煤皮帶作為煤炭運輸的關鍵設備 ,其穩(wěn)定運行對工業(yè)生產至關重要 。然而 ,傳統的輸煤皮帶異常檢測手段 , 如人工巡檢 、單點傳感器檢測和云端集中式處理 , 存在主觀性強 、信息孤立 、處理延遲等問題 , 難以精準 、及時地識別皮帶跑偏 、撕裂 、托輥損壞等復雜故障 。針對這一現狀 ,研究提出面向長距離輸煤皮帶的邊緣-云協同計算架構與異常檢測加速策略 。通過構建融合邊緣計算與云計算能力的分布式計算架構 ,在邊緣端部署SVM 、CNN等檢測模型 ,對輸煤皮帶運行數據進行實時處理與分析 ,云端則負責模型訓練與優(yōu)化 ,并將優(yōu)化后的模型下發(fā)至邊緣端 。該策略可實現長距離輸煤皮帶異常的快速 、精準檢測 , 降低網絡傳輸負載 , 提升系統響應速度 , 保障輸煤皮帶的安全穩(wěn)定運行 , 為工業(yè)場景下設備故障檢測提供高效的解決方案 。
