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:在化工企业生产中,一旦发生安全事故,会造成人员伤亡,做好安全管理十分重要。化工行业为我国的经济增长作出了突出的贡献,不过由于化工行业本身的危险系数较高,化工企业在进行生产时需要多道生产工序,并且生产出的产品很多都具备易燃易爆、有毒有害的特质,如果在这个过程中出现问题,就会导致企业产生安全事故,这不光会给社会和企业带来非常严重的经济影响,同时也会造成现场工作人员的伤亡情况,并且也会对当地的生态环境造成严重的污染,所以化工企业开展安全生产管理工作是企业在实际的生产运营中一项重要的工作内容。本文对化工企业安全生产管理中存在的问题进行了研究,根据问题提出了相应的解决对策。
简介:摘要:本文以梁式桥为研究对象,建立基于模态数据的目标函数,利用蜻蜓算法进行结构损伤识别,并在此基础上对算法进行改进,引入测试函数对改进算法进行计算功能评估,数值仿真结果进一步显示改进算法提升了结构损伤识别的识别精度和抗噪性能。