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          潘經理  顧經理

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          磁翻板液位計 磁性液位計 磁性浮子液位計 磁翻柱液位計 磁浮子液位計

          經驗文獻 / _儀表知識

          探究磁翻板液位計如何與人工智能相結合

          發布時間:2019-12-17  發布作者:

              復雜的磁翻板液位計和數據分析工具越來越多地支持工業控制,尤其是“狀態監測”系統。這些工具利用人工智能(AI)進行數據分類和分析,不僅僅為物聯網磁翻板液位計增加智能。它們使工程師可以將機器行為與經過調整的預后表示進行比較。當嵌入到遠程磁翻板液位計節點中時,AI成功地提高了IoT測量系統的準確性和分辨率。

              AI的人工智能工具
              越來越多的硬件和軟件工具包括模型,算法,軟件開發套件和測試套件,這些工具既可以促進安全性和可靠性,又可以揭示工業機械的性能。通過對電動機和渦輪機進行連續狀態監視,系統工程師可以在電動系統出現嚴重問題之前就認識到電動系統中可能存在的問題(例如軸承擺動)并指出維護要求。

           

          磁翻板液位計.jpg

           

              這并不意味著工程師會簡單地將其維護決策移交給AI引擎-仍然存在問題。困擾工程師的一個持續問題是“在邊緣進行計算”。它詢問在IoT磁翻板液位計架構中較有效地定位微控制器智能的位置:磁翻板液位計和微控制器處于信號處理鏈的頂端,控制器可以響應迅速改變刺激。但是,“本地”傳感節點是否提供了足夠的處理能力以正確地對其捕獲的數據進行分類?同樣,將“智能”放置在靠近云服務器的位置可以召喚更深層次的分析,但是這還會增加數據通信成本和數據傳輸延遲嗎?專注于信號處理的基于AI的工程團隊Reality Analytics,Inc.(Reality AI)的Nalin Balan提醒說,以邊緣為中心的處理的問題在于它具有很多維度。Balan所謂的“可嵌入性”取決于許多方面,包括數據維數(承載多少磁翻板液位計和哪種類型的磁翻板液位計的功能),數據轉換器的采樣率,物聯網節點必須到達的決策窗口。響應,以及信號捕獲電路的計算復雜性。Reality AI參加了6月的Sensor Expo&Conference。

              AI的連續狀態監視工具
              需要連續狀態監視的工業應用經常優先考慮捕獲旋轉,振動和重復運動。具有前瞻性維護的狀態監視功能可通過專用的采樣率和磁翻板液位計(加速度,振動,聲音,電信號和生物識別信號)累積實時磁翻板液位計數據,以識別特定事件和條件的特征(見圖)。Reality AI的工具可用于生成代碼,以使用AI條件的信號和磁翻板液位計輸入來捕獲和建,F實事件和條件。ACCM Inc.的首席技術官(也是Sensors Expo的另一位演示者)Todd Keitel用廣泛的斗篷包裝了AI應用程序,其中包含許多專門技術。Keitel說,例如,Ultra Wi Band(UWB)定位已經吸引了多達150家公司,所有公司都取決于定位。UWB定位在醫學中存在許多應用,包括跟蹤人員,電子資產和手術導航。室內位置定位已成為移動技術世界的“圣杯”。

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