Penerapan sensor suhu

Penerapan sensor suhu

1. Deteksi dan prediksi kesalahan menggunakan kecerdasan mesin.Sistem apa pun harus mendeteksi atau memprediksi kemungkinan masalah sebelum menjadi salah dan menimbulkan konsekuensi serius.Saat ini, belum ada model keadaan abnormal yang didefinisikan secara akurat, dan teknologi deteksi abnormal masih kurang.Menggabungkan informasi sensor dan pengetahuan sangatlah mendesak untuk meningkatkan kecerdasan mesin.

2. Dalam kondisi normal, parameter fisik target dapat dirasakan dengan presisi tinggi dan sensitivitas tinggi;namun, hanya sedikit kemajuan yang dicapai dalam mendeteksi kondisi abnormal dan malfungsi.Oleh karena itu, terdapat kebutuhan mendesak untuk deteksi dan prediksi kesalahan, yang harus dikembangkan dan diterapkan secara intensif.

3. Teknologi penginderaan saat ini dapat secara akurat merasakan besaran fisika atau kimia pada satu titik, namun sulit untuk merasakan keadaan multidimensi.Misalnya, pengukuran lingkungan yang parameter karakteristiknya tersebar luas dan memiliki korelasi spasial dan temporal, juga merupakan masalah sulit yang perlu segera diselesaikan.Oleh karena itu, perlu adanya penguatan penelitian dan pengembangan penginderaan keadaan multidimensi.

4. Penginderaan jauh untuk analisis komponen sasaran.Analisis komposisi kimia sebagian besar didasarkan pada zat sampel, dan terkadang pengambilan sampel bahan target sulit dilakukan.Seperti halnya pengukuran tingkat ozon di stratosfer, penginderaan jarak jauh sangat diperlukan, dan kombinasi spektrometri dengan teknik deteksi radar atau laser merupakan salah satu pendekatan yang memungkinkan.Analisis tanpa komponen sampel rentan terhadap gangguan berbagai kebisingan atau media antara sistem penginderaan dan komponen target, dan kecerdasan mesin dari sistem penginderaan diharapkan dapat mengatasi masalah ini.

5. Kecerdasan sensor untuk daur ulang sumber daya yang efisien.Sistem manufaktur modern telah mengotomatiskan proses produksi dari bahan mentah hingga menjadi produk, dan proses melingkar menjadi tidak efisien dan tidak terotomatisasi ketika produk tidak lagi digunakan atau dibuang.Jika daur ulang sumber daya terbarukan dapat dilakukan secara efektif dan otomatis, pencemaran lingkungan dan kekurangan energi dapat dicegah secara efektif, dan pengelolaan siklus hidup sumber daya dapat terwujud.Untuk proses siklus yang otomatis dan efektif, menggunakan kecerdasan mesin untuk membedakan komponen target atau komponen tertentu merupakan tugas yang sangat penting untuk sistem penginderaan cerdas.


Waktu posting: 23 Maret 2022