石化机组故障诊断对于现代工业系统的可靠性和安全性具有重要意义。人工智能(AI)技术作为工业应用的新兴领域和故障识别的有效解决方案,日益受到学术界和工业界的关注。然而,在不同的运行条件下,人工智能方法面临着巨大的挑战。从理论背景和工业应用两方面对石化机组故障诊断中的人工智能算法进行全面阐述。介绍不同的人工智能算法,包括K近邻、朴素贝叶斯、支持向量机、人工神经网络和深度学习等方法;对AI算法在工业应用中进行了广泛的文献调研;最后,对不同AI算法的优势、局限性、实践启示进行总结,表明了技术进步、多模态数据整合、实时监测预测、算法通用性对提升石化工业效率与可靠性的关键作用,并展望了未来的研究方向与挑战。

随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。

一、AGC技术概述厚度自动控制（Automatic Gauge Control简称AGC）是提高带材厚度精度的重要方法，其目的是控制板带材纵向厚度的均匀性从而生产出合格产品。目前，厚度控制已成为现代化板带生产中不可或缺的组成部分。计算机技术的应用深入各个领域，人工智能技术包括模糊控制、专家系统和人工神经元网络技术等也开始在AGC系统中应用，并取得了巨大成果和经济效益。

本文综述了基于工程结构裂纹的振动诊断方法.介绍了国内外一些工程结构损伤诊断的研究成果,依据不同的损伤识别参数对裂纹损伤方法进行了介绍.并将船舶与海洋工程结构中的裂纹振动诊断进行了展望.

颜色测量及分析工具的鉴定ＭｉｃｂａｅｌＷ·Ｈｕｃｋｓ国际数据颜色公司，质量控制事务经理事实上，无论对原材料的供应者还是产品的生产者来说，所有的操作过程中颜色都是最直观的质量检测指标。在现今高时效和激烈竞争的环境下，任何商品的些微不稳定和质量问题均会影...

针对煤矿事故救援训练时高成本、耗时长、缺乏灵活性、不能适应复杂的变化、存在危险的问题,提出了一个将训练过程以游戏的方式进行的虚拟煤矿事故救援训练系统设计方案。分析了该系统的总体结构,阐述了该系统各模块的功能。并结合实际开发经验,就三维建模、粒子系统、碰撞检测等技术进行了探讨。

高焓条件气动力测量试验对高超声速飞行器气动外形设计和优化起决定性作用.通常采用脉冲风洞(如激波风洞)产生高温、高压驱动气体以模拟高超声速高焓试验气流.在脉冲风洞对高超飞行器模型进行测力试验时,测力天平输出信号结果无法摆脱惯性载荷的干扰影响,其导致的测力模型低频振动问题基本无法通过滤波彻底解决,尤其对试验时间只有几毫秒的情况,六分量测力天平的结构设计研究受到了极大挑战.因此,对实现短试验时间条件高性能测力的深入研究发现,天平动态校准凸显重要性和必要性.本研究提出一种新的基于人工智能深度学习技术的单矢量动态自校准方法和智能测力系统概念,并应用于目前激波风洞测力试验中.该动校方法的最主要特点之一是对整体测力系统的校准,而非仅仅针对天平,并且保证校准的测力系统即为风洞试验对象,确保校准与...

今天做一个“数字液压为装备智能化带来改变的专题”分享。我学的专业不是液压,可能会在专业术语等方面存在不足或错误,只算是抛砖引玉,不算是严谨的学术交流。如果将钢铁称为工业的骨骼、人工智能是大脑,那么液压就是工业的“肌肉”。肌肉的精准可控并实现数字化和网络化,是简化控制难度、提升技术性能、降低综合门槛、推动装备制造业迈入智能化发展的捷径。

盘根箱、扫气道的清洁工作又脏又累,浪费大量的人力、物力、财力.有鉴于此,本文探讨了两种方法:高压空气吹除法和智能型挖掘机械手清理法.前者简单适用,后者人工智能化,是未来的发展方向.

专家系统与神经网络是冶金液压故障智能诊断的主要途径。智能诊断的发展方向是系统的不断完善和提高学习能力，组合化，开发容错智能系统，以及进一步实用化等。人工智能技术将与先进的信息技术紧密结合，并使智能诊断系统性能更佳。