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      測振儀今后的走向趨勢

      更新時間:2016-06-01 點擊量:1152

        測振儀今后的走向趨勢 

         故障診斷一直都是工業設備上的一大難題,一直到測振儀的產生之后,有效的解決了很多問題,對于設備儀器監測與檢測起到了至關重要的作用。一直都是故障診斷的*儀器。但是它也有缺點,就是不能全面實施監測,有范圍尺度。所以要實施全面監測,那就得多買幾個。

         這時就有故障診斷專家系統誕生了,它能全面有效的監測設備,有效的達到有問題及時反饋和維修。診斷系統的核心問題是它的學習能力問題,知識的自動獲取一直是故障診斷專家系統的難點,解決知識獲取的途徑是機器學習,即讓機器能夠在實際工作中不斷地總結成功和失敗的經驗教訓,對知識庫中的診斷知識進行調整和修改,以豐富和完善系統知識。機器學習是提高診斷專家系統的主要途徑,也是提高診斷系統智能性的重要標志。隨著神經網絡隱節點和反向傳播算法及連接機制學習蓬勃發展,傳統的符號學習與測振儀已經逐步被取代。基于生物發育進化論的進化學習系統和遺傳算法,因吸取了歸納學習與連接機制學習的長處而受到重視。基于行為主義的強化學習系統因發展新算法的應用連接機制,學習遺傳算法的新成就發展也十分迅速。因此,發展和完善現有的機器學習方法,探索新的學習方法, 建立實用的機器學習系統,特別是多種學習方法協同工作的診斷系統,將是今后研究的一個重要方向。

          故障診斷系統是一個比較全面的系統,它囊括了測振儀一些沒有的技術和能力,它將是未來發展的一個趨向和走勢。但是吧并不是說測振儀就不好了,現階段它還是比較實用性的,方便、操作簡單可靠。

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