简介:摘要:为了提升机械制造设备的故障诊断准确率及维修效率,采用深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),对设备操作数据进行处理与分析。通过这些算法,系统能够自主抽取关键特性,并据此对设备的运行状况作出推测与判定。结果表明,在轴承故障的诊断中,人工智能算法的准确率高达 95%,召回率为93%,F1 分数为 0.94,检测时间仅需 1.5 h,误报率仅为 2%。此外,通过应用人工智能的维修决策系统,维修响应时间平均缩短至 2.5 h,故障诊断准确率达到 95%,平均维修时间为 4 h,维修成功率提升至 98%。由此,在机器设备的缺陷检测与修复领域深层次学习技术性能表现优越。在极高的不确定性条件下特别是当使用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)时,该系统能够高效率地对设备的操作数据进行处理与分析,准确地提取出核心特征,从而能对机器的运作状态作出精确的预测评估。
简介:摘要:电气工程自动化技术在船舶机械设备中的应用日益凸显其重要价值。首先,自动化技术能够显著提高设备运行效率,通过精确的控制算法,可以实现船舶动力系统的精细化管理,根据船舶运行状态实时调整设备参数,从而提升能源利用效率。其次,自动化技术对于保障船舶安全与稳定性至关重要。例如,自动化导航与控制系统能够实时处理来自各种传感器的大量数据,精确计算航行路径,避免潜在的航行风险,极大地提高了船舶在复杂环境中的操作安全性。此外,电气工程自动化技术的运用还能显著降低运营成本。自动化设备能够实现24小时不间断的自我监控和故障预警,减少了人工维护的需求,降低了停机维修的频率和时间,从而节省了大量的维护成本。电力电子技术在船舶电力系统的优化中发挥了关键作用,通过先进的变频和能量管理技术,能够实现电力的高效利用和动态平衡,同时,也为新能源如太阳能、风能等在船舶上的集成提供了可能,进一步推动了船舶能源结构的绿色转型,降低了碳排放。
简介:摘要:对于我国的国民经济建设来说,水利水电工程属于其中的重要部分。在水利水电工程施工的过程中,需要用到多种大型机械设备,因此,为了保障施工的顺利开展,就必须做好大型机械设备的管理工作,本文就对于水利水电工程施工中大型机械设备的管理与协调,作出具体研究,以供参考。