人工智能医疗设备应用的伦理问题分析

人工智能医疗设备在医学诊断、治疗及康复领域中的应用越来越广泛,在给传统临床诊断和治疗带来技术突破的同时,也伴随着一些伦理风险和挑战,人工智能医疗设备应用的伦理问题越来越受到重视。本文综述了当前人工智能医疗设备应用的积极影响,对人工智能医疗设备应用产生的伦理问题进行分析,找到解决问题的对策,以期促进人工智能医疗设备的应用和发展。

中医脉诊智能化设备数据标注的研究述评

近年来中医诊断智能化的研究火热,其中脉诊的智能化更是研究重点。脉诊的智能化主要集中在采脉与数据处理两个方面,采脉的难点主要集中在传感器及采集指,其数据来源以及处理方式目前行业内无统一标准,目前相关研究主要聚焦在脉图变化以及桡动脉超声方面。介绍基于脉诊八要素(脉位、脉力、至数、脉律、脉长、脉宽、流利度及紧张度)的数据标注的方法,比较脉图及桡动脉超声的优缺点,并提出三维脉图作为脉诊数据标注形式的可行性,进一步探讨目前对于脉图的前端处理方法及人工智能、机器学习等应用于脉图数据标注的现状以及建议,以期为脉诊客观化提供新的研究思路。

电力设备故障智能识别技术研究

电力设备良好的运行状态是电力系统安全、可靠、经济运行的前提。利用人工智能技术算法、算力的优势能够大幅提升电力设备的故障诊断水平。本文以电力设备故障智能识别技术为研究主题,首先总结了电力设备运行故障数据的特性,并针对该数据存在的多源异构、不均衡性等特性,介绍了几种应用于电力设备故障诊断的新型人工智能技术,总结了人工智能技术在故障识别业务场景中的典型应用,最后,探讨了现阶段人工智能技术在实际应用中面临的挑战,并对未来的研究方向进行了展望。

基于人工智能和深度学习的电力设备故障诊断方法

针对传统关联规则算法在电力设备故障诊断中因忽视噪声消除导致的低准确率问题,提出了一种提出基于人工智能和深度学习的电力设备故障诊断方法。通过捕捉设备正常运行状态下的信号变化,收集频域故障数据,并利用度量空间距离映射为综合灰度级故障图像,在此基础上,运用过拟合函数消除图像噪声,得到纯净的故障数据,采用人工智能算法融合这些数据,形成单一特征的设备故障矢量集合,通过深度学习构建故障诊断模型,输入矢量数据,输出故障类型,实现精准诊断。仿真实验结果表明,该方法具有更高的诊断准确率,具有实际应用价值。

人工智能在机械制造设备故障诊断与维修中的应用

为了提升机械制造设备的故障诊断准确率及维修效率,采用深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),对设备操作数据进行处理与分析。通过这些算法,系统能够自主抽取关键特性,并据此对设备的运行状况作出推测与判定。结果表明,在轴承故障的诊断中,人工智能算法的准确率高达95%,召回率为93%,F1分数为0.94,检测时间仅需1.5 h,误报率仅为2%。此外,通过应用人工智能的维修决策系统,维修响应时间平均缩短至2.5 h,故障诊断准确率达到95%,平均维修时间为4 h,维修成功率提升至98%。由此,在机器设备的缺陷检测与修复领域深层次学习技术性能表现优越。在极高的不确定性条件下特别是当使用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)时,该系统能够高效率地对设备的操作数据进行处理与分析,准确地提取出核心特征,从而能对机器的运作状态作出精确的预测评估。

基于人工智能技术的输电线路红外图像持续管过热检测

本文指出随着现代化社会的发展,人工智能技术不断应用于电网设备的运行维护当中。以往在输电线路红外图像中发现持续管过热的主要方法是人工诊断,效率低,主观性强,效果达不到预期。本文采用人工智能图像分析技术对红外图像中输电线路持续管过热故障进行自动检测。首先检测输电线路红外图像中的颜色条,自动建立颜色与温度间的映射关系;然后采用Yolov5算法自动检测图像中的持续管,再根据前述温度映射算法得到持续管每个像素的温度,当发现温度异常时,自动报警;最后在包含了100个点的数据集上对算法进行了测试。实验表明该方法能较为准确地检测图像中持续管的温度异常情况并主动报警,具有较强的实用价值。

基于人工智能的特种设备故障诊断与检验技术研究

特种设备在现代工业生产中扮演着重要的角色,其运行状态的稳定与安全关乎整个生产系统的正常运转。传统的诊断方法往往依赖于专业人员的经验和手动检查,存在诊断时间长、准确率低、人力成本高等问题。随着人工智能技术的不断发展和应用,基于人工智能的特种设备故障诊断与检验技术逐渐成为了解决这些问题的重要手段。基于此,本文首先分析基于人工智能的特种设备故障诊断技术,其次分析人工智能的特种设备故障诊断原则,最后提出几条基于人工智能的特种设备检验技术应用策略,以供参考。

基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断及预防性维护研究

随着人工智能技术的发展,越来越多的煤矿开始探索如何利用人工智能来提高设备的运行效率,降低故障率,实现对设备运行状态的实时监测和数据分析,从而提前发现潜在问题并采取相应措施,有效预防设备故障的发生。本文旨在探讨基于人工智能的煤矿机电设备故障诊断及预防性维护方法,以供相关企业参考和借鉴。

10 kV配网设备状态监测与故障诊断技术研究

电力系统中的10 kV配网对城市和乡村的电力供应十分重要。针对配网设备状态开展研究,通过综合利用传感器技术、数据采集与处理技术以及人工智能算法,提出一种有效的10 kV配网设备状态监测与故障诊断技术。该技术能够实时监测配网设备的运行状态,准确识别故障并提供相应的诊断信息,有助于提高配网的可靠性和安全性,降低运维成本,对电力系统的稳定运行具有重要意义。

人工智能在电气设备故障诊断中的应用

人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用极大提升了电气设备运维检修的质量与效率,已成为保障电力系统稳定运行的重要手段。本文从人工智能技术与电气设备故障诊断相关概述出发,分析了人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用价值及具体应用,并探讨了优化人工智能技术在电气设备故障诊断中应用的策略。

一种电力设备红外诊断算法的研究与实现

针对红外测温只能发现设备异常,无法准确诊断设备故障的问题。设计了一套基于案例推理技术的电力设备红外诊断方法。将电力企业现有的红外图谱和设备故障内外部温度变化规律建成案例库,依据空间向量的夹角余弦法求解同红外测温异常数据最相似的以往案例,实现测温现场的设备故障诊断。

人工智能在电气设备中的应用现状与前景展望

简述人工智能的概况及实现方法 ,全面综述了国内外模糊逻辑、专家系统、神经网络及遗传算法在电气设备的优化设计、故障诊断、智能控制等方面的应用 。

基于 ANN 的故障诊断专家系统的应用研究

介绍一种基于ＡＮＮ的设备故障智能诊断专家系统模型，探讨了该模型的基本结构和相应的推理机制及故障诊断策略，提出将设备故障分为低层故障和高层故障的思想以及相应的分层诊断、分块进行的诊断策略，并以ＭＫ９５卷接机组为诊断对象，研究了该模型及诊断方法在设备故障智能诊断中的具体应用．

机械设备故障诊断技术研究

总结了机械设备故障诊断技术方面的研究现状,阐述了常用故障数据采集和状态监测方法,探讨了模糊理论、神经网络、遗传算法等智能控制理论在故障诊断技术研究中的应用前景,指出了要完善信号融合技术,提高网络集成化水平,发挥智能决策诊断优势,提升容错控制水平的发展方向。

基于知识的主流故障诊断技术研究

随着越来越多的复杂电子设备出现在社会各个领域,传统的故障诊断技术逐渐暴露出诊断时间长、错误率高、人工依赖量大等不适应因素,基于知识的人工智能故障诊断技术的出现则很好地缓解了这一问题。在介绍了目前5种主流基于知识的故障诊断技术概念的基础上,详细地描述了每种诊断技术的工作原理与结构框图,分析并提出了每种技术的优缺点。

基于人工智能与5G通信的医疗检测设备管理系统设计

针对现有医疗设备的通信延迟率高、处理数据慢、影响诊断效率和准确性等问题,采用人工智能算法和5G高速通信技术,设计开发了一套医疗检测设备管理系统。该系统通过患者身上的传感器来采集各类生理特征数据,通过5G技术将这些数据实时发送到云端分析平台,并采用人工智能算法对数据进行实时分析和处理,将分析结果实时传输到临床医生或者医院相关部门,为各类治疗和决策提供数据支撑。测试实验结果表明,该系统可以有效降低医疗设备之间通信延迟、提高数据分析处理的速度,从而提高医生的诊断效率和准确性。

大型机电设备分布式故障诊断专家系统的求解策略

基于分布式人工智能，针对大型机电设备的故障诊断，提出分布式诊断专家系统的体系结构。指出任何大型机电设备在结构上和功能上都具有分布性和层次性，诊断任务可按结构、空间、时间等３方面进行分解；分布式故障诊断系统中各系统（视为结点）间采用同僚式组织结构，结点内部的体系结构分为控制层和领域层；各结点之间采用信件传递通信方式，而在结点内部各模块采用共享存贮器方式；由于信件采用框架结构，且假设也采用框架结构，使结点之间的沟通与合作大为简化，并论述诊断任务的分解，提出基于知识的合作策略。

电力设备状态监测技术研究进展

针对电力设备状态监测存在的诸多问题,阐述了电力设备状态监测的必要性,综述了国内外电力设备状态监测方法、监测系统,以及信号分析与故障诊断方法的研究进展和发展动态,并指出了电力设备状态监测面临的挑战和发展方向。

复杂电子装备智能故障诊断技术研究

随着现代电子装备的功能与性能越来越先进,技术与结构越来越复杂,装备故障诊断的地位也日益突显。文章在介绍故障诊断理论的基础上,结合复杂电子装备实际情况,指出了传统故障诊断技术的局限性,探讨了几种主要的基于人工智能的故障诊断技术及其优缺点,并分析了智能故障诊断技术的发展趋势。

铁路信号联锁设备的故障诊断

信号联锁设备的故障诊断对铁路运输行车安全具有很大影响。故障诊断技术的优劣,直接影响信号设备的安全性、可靠性,危及行车安全,甚至导致行车事故。首先介绍了四类联锁设备故障诊断技术:传统故障诊断方法、基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和人工智能的方法。其次,给出了故障诊断技术的典型应用,即故障处理流程图法、故障树分析法、故障诊断专家系统以及故障诊断与容错控制等。最后针对联锁设备的特点,提出了诊断领域存在的问题和未来的研究重点。