技術(shù)指標：
（1）基于多源信息融合的異常狀態(tài)識別技術(shù)：研究通過(guò)靈敏監測的動(dòng)態(tài)數據采集技術(shù)能夠準確靈敏地產(chǎn)生報警并進(jìn)行歷史數據的存儲和研究信息融合技術(shù)的理論和方法，包括信息分類(lèi)、過(guò)濾篩選、清洗、數據標準統一等技術(shù)，信號信息包括：轉速、振幅、位移、壓力、溫度、電流、應變等。
（2）健康智能診斷技術(shù)路線(xiàn)：包括基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的診斷模型、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的診斷模型等。對于健康度智能診斷模型，計劃采取離線(xiàn)訓練與在線(xiàn)診斷的方式實(shí)現診斷：線(xiàn)下基于大量的歷史數據對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練，以得到足夠性能的網(wǎng)絡(luò )作為在線(xiàn)診斷模型；在線(xiàn)是將實(shí)測數據輸入訓練后的模型，并實(shí)現不同故障或不同壽命階段的識別。
（3）形成聲、光、電等多參量傳感等新型檢測技術(shù)；
（4）異常狀態(tài)檢測精度不小于80%。
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基于人工智能的旋轉設備監控系統的研發(fā)
發(fā)布時(shí)間：2023-03-31截止時(shí)間：2028-12-31投入預算：120萬(wàn)元需求類(lèi)型：技術(shù)難題需求聯(lián)系人：張琦聯(lián)系人電話(huà)：0516-83896150，18751512951所在地：江蘇省簡(jiǎn)介： 技術(shù)指標：（1）基于多源信息融合的異常狀態(tài)識別技術(shù)：研究通過(guò)靈敏監測的動(dòng)態(tài)數據采集技術(shù)能夠準確靈敏地產(chǎn)生報警并進(jìn)行歷史數據的存儲和研究信息融合技術(shù)的理論和方法，包括信息分類(lèi)、過(guò)濾篩選、清洗、數據標準統一等技術(shù)，信號信息包括：轉速、振幅、位移、壓力、溫度、電流、應變等。（2）健康智能診斷技術(shù)路線(xiàn)：包括基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的診斷模型、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的診斷模型等。對于健康度智能診斷模型，計劃采取離線(xiàn)訓練與在線(xiàn)診斷的方式實(shí)現診斷：線(xiàn)... -
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