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人工智能技术应用案例分享

1天前浏览16

近日,生成式人工智能应用DeepSeek引发广泛关注,迅速成为科技领域舆论热议的核心议题。基于对技术前沿的探索动机,大家通过多元化的问题交互模式,进行深入功能验证。

当前,人工智能技术在众多领域广泛应用,正在深刻改变传统生产模式。在能源电力、石油化工、轨道交通、航空航天、汽车工业等领域,懿朵科技通过将AI技术运用于质量控制、缺陷识别、故障诊断、预测性维护、智能预测与优化等关键环节,帮助用户实现生产效能跃升与成本结构优化。

下面摘取有关项目案例作简要介绍。

案例1

质量控制与缺陷识别

(1)目的:采用无损系统检测生产线终端的缺陷部件。

(2)生产线终端(EOL)测试方法:

  • 一个专用的数据采集测量系统

  • 对信号进行处理和利用AI技术进行数据分析和分类

 
(3)测试数据的分析:
  • 针对故障/健康样本的初始数据采集(FRF)
  • 分离健康/错误样品的标准建议
  • 测量系统和测量协议的实现
  • 对大量样本进行数据收集
  • 可以使用数值模型来完成实验数据库
 

采用AI技术对特征计算和数据分类,定义一个自动排序算法来分类所有测量的样本。

 

案例2

旋转机械故障检测

(1)目的:变速箱故障检测(齿和轴承故障)。
(2)检测方法:
  • 传感器的定义
  • 信号处理:特征计算
  • 基于机器学习的数据分类
 

案例3

多物理场泵膜优化模拟

以泵入口流速和泵膜刚度两个自变量作为输入,泵膜中心位移量作为输出,建立了机器学习优化模型并进行分析。为该款泵挑选了最优的流速和泵膜刚度配合方式。

 
 

案例4

管道噪声优化

使用机器学习预测管道的气动声学响应。通过仿真软件为机器学习算法提供信息的计算,然后使用机器学习算法预测新的参数配置方案下管路噪声。

 
 

案例5

声源识别与分类

(1) 目的:利用声学照相机进行声源检测/识别

(2) 检测方法:

  • 声天线:测量和去噪源

  • 自动检测

  • 每个声源声学特征的分离

  • 用于声源类型识别的机器学习(图像和声音处理)

 

案例6

风电叶片故障预防

(1)目的:预防叶片故障、提升运维效率。
(2)检测方法:
  • 图像处理
  • 数据传输到云应用程序
  • 云计算
  • 人工智能应用(神经网络)
 
 

用无人机和摄像机检查叶片 

 

  风机叶片裂纹检测

案例7

短轨缺陷检测

(1) 目的:检测“短”轨缺陷,包括断轨、轨面塌陷、轨道接头等。
(2) 检测方法:
  • 车载仪器用于自动检测:轴箱加速度计
  • 对加速度计信号进行时频分析(小波变换)
  • 利用人工智能(AI)进行缺陷分类
 
(3)小波变换
  • 短小波:断轨、轨道塌陷、轨接头等
  • 长波:长缺陷(例如松动的轨枕)
 
 

小波变换

(4)主要特点
  • 基于小波分析的跟踪缺陷检测方法
  • 缺陷判别
  • 使用机器学习的缺陷分类/聚类
 


来源:懿朵科技
振动旋转机械航空航天轨道交通汽车电力云计算声学裂纹控制人工智能无人机管道
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-02-19
最近编辑:1天前
懿朵科技
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【科技前沿】激光测振仪:跨越介质,精准通信的新星

在这个科技日新月异的时代,通信技术的边界正被不断拓宽!今天,我们要为大家介绍一项结合了声学与激光技术的革命性成果——激光测振仪(Laser Doppler Vibrometry, LDV)在激光-声学跨介质通信(Laser-Acoustic Cross-Medium Communication, LACMC)系统中的卓越应用!01技术揭秘在LACMC系统中,激光测振仪扮演着至关重要的角色。它不仅能够发射激光束至水面,检测水面的微小振动,还能通过多普勒效应精确测量反射激光束的频率变化,从而还原出传输的信号。这一过程涉及复杂的物理原理,包括光的反射、多普勒频移以及水面振动的调制等,但正是这些原理的巧妙结合,使得跨介质通信成为可能! 图1 通道模型示意图02跨介质通信的挑战与突破传统通信方式在面对水-空界面的直接、高精度、长距离通信时往往力不从心。然而,LACMC系统利用激光测振仪的精准测量能力,成功克服了这一难题。实验证明,该系统能够稳定地在水下、水面和空气三种介质间传输信号,且信道具有时不变性和频率选择性,仅存在单一直接路径,无多径效应干扰。03实验验证与成果展示在浙江大学的消声水池实验中,研究人员通过精心设计的实验装置,验证了LACMC系统的理论模型,并深入分析了跨介质信道的特性。实验结果显示,理论信道与实验信道之间具有高达0.9的相关系数,充分证明了系统的准确性和可靠性。此外,研究还探讨了传输频率、深度以及接收器位置对通信性能的影响,为系统的优化提供了宝贵数据。 图2 实验设置 图3 实验方案(a)现场情景 (b) 0.6 m(场景1) (c) 4.7 m(场景2) (d) 10.8 m(场景3)04结语激光测振仪在LACMC系统中的成功应用,不仅为跨介质通信提供了新的解决方案,也为海洋-空中综合网络的构建奠定了坚实基础。未来,这一技术有望在海洋监测、应急救援、远程通信等领域发挥重要作用,为人类社会带来更加便捷、高效的通信体验。05推荐配置:单点短波红外激光测振仪 来源:懿朵科技

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