Применение датчика температуры

Применение датчика температуры

1. Обнаружение и прогнозирование неисправностей с использованием машинного интеллекта. Любая система должна обнаруживать или прогнозировать возможные проблемы до того, как они выйдут из строя и приведут к серьёзным последствиям. В настоящее время не существует точной модели ненормального состояния, а технологии обнаружения ненормальных состояний всё ещё отсутствуют. Необходимо объединить информацию с датчиков и знания для повышения интеллекта машины.

2. В нормальных условиях физические параметры объекта могут быть обнаружены с высокой точностью и чувствительностью. Однако в области обнаружения аномальных состояний и неисправностей достигнут незначительный прогресс. Поэтому существует острая необходимость в технологиях обнаружения и прогнозирования неисправностей, которые следует активно развивать и применять.

3. Современные технологии измерения позволяют точно измерять физические и химические величины в одной точке, но сложно измерять многомерные состояния. Например, измерение параметров окружающей среды, характерные параметры которой широко распределены и имеют пространственную и временную корреляцию, также представляет собой сложную задачу, требующую безотлагательного решения. Поэтому необходимо активизировать исследования и разработки в области многомерного измерения состояний.

4. Дистанционное зондирование для анализа целевых компонентов. Анализ химического состава в основном основан на анализе исследуемых веществ, и иногда отбор проб целевых материалов затруднен. Как и при измерении уровня озона в стратосфере, дистанционное зондирование незаменимо, и одним из возможных подходов является сочетание спектрометрии с радиолокационными или лазерными методами обнаружения. Анализ без компонентов образца подвержен помехам, вызванным различными шумами или помехами между системой зондирования и целевыми компонентами, и ожидается, что искусственный интеллект системы зондирования решит эту проблему.

5. Сенсорный интеллект для эффективной переработки ресурсов. Современные производственные системы автоматизировали весь производственный процесс от сырья до готовой продукции, и циклический процесс становится неэффективным и неавтоматизированным, когда продукт больше не используется или выбрасывается. Эффективная и автоматизированная переработка возобновляемых ресурсов позволит эффективно предотвращать загрязнение окружающей среды и дефицит энергии, а также эффективно управлять ресурсами жизненного цикла. Для автоматизированного и эффективного процесса переработки использование машинного интеллекта для распознавания целевых или определённых компонентов является важнейшей задачей интеллектуальных сенсорных систем.


Время публикации: 23 марта 2022 г.