简介:摘 要:随着无源干扰装置不断向自动化与智能化方向发展,无源干扰装置电气设备的管理控制也愈发复杂。传统控制方法在应对多变的工作环境和实时监测需求上存在较大局限性,迫切需要更加智能化的解决方案。人工智能技术的出现为无源干扰装置电气设备的智能识别与自适应控制提供了新的思路。其中,YOLO模型和CNN算法作为深度学习领域的重要成果,能在图像处理和数据分析方面发挥重要作用,为无源干扰装置电气设备的智能化管理提供有效的技术支持。本文以基于人工智能的无源干扰装置电气设备智能识别与自适应控制为研究主题,设计了基于YOLO模型的智能识别模型和基于CNN的自适应控制模型,测试结果表明模型在实际应用中的效果较佳,具有较高的推广价值。
简介:摘要:传感器技术是机电工程中的重要组成部分,其应用已经渗透到工业制造、智能家居、机器人等多个领域。本文详细介绍了传感器的工作原理、分类和性能参数,并通过具体实例探讨了传感器技术在机电工程中的应用。传感器在自动化生产线中发挥着关键作用,可以实现自动化控制和监测。在智能家居中,传感器技术使得家居环境能够自动调节和控制,提高居住的舒适度和安全性。此外,传感器在机器人领域的应用也是实现机器人智能化和自主化的关键。总结来说,传感器技术的应用对于提高系统自动化水平、优化系统性能以及实现智能化监控等方面具有重要意义,未来传感器技术仍有很大的发展空间和应用潜力。
简介:摘要: 本文全面概述了传感器融合技术在电气自控系统中的应用及其关键技术研究。该技术通过整合多种传感器信息,实现对系统环境及运行状态的精准监测与控制,是电气自控系统中不可或缺的一部分。该技术涉及信息、数据和特征融合,显著提升了系统的感知和判断能力。回顾其发展历程,从军事领域到工业控制、智能交通、环境监测等多个领域,传感器融合技术展现出广泛的应用前景。在电气自控系统中,该技术尤其在电力系统的在线监测、故障诊断以及电气设备的健康状态评估等方面展现出巨大潜力,有效提高了系统的安全性和稳定性。进一步地,关键技术的研究包括传感器选择与部署、数据融合算法优化以及故障诊断与容错技术的创新,这些研究将极大地推动电气自控系统向智能化、自动化方向迈进,为系统的性能提升和可靠性保障提供有力支持。