基于人工智能的矿山电气设备智能识别与自适应控制研究

随着工业自动化与智能化发展,矿山电气设备的管理控制愈发复杂。传统控制方法在应对多变的工作环境和实时监测需求上存在较大局限性,迫切需要更加智能化的解决方案。人工智能技术的出现为矿山电气设备的智能识别与自适应控制提供了新的思路。其中,YOLO模型和CNN算法作为深度学习领域的重要成果,能在图像处理和数据分析方面发挥重要作用,为电气设备的智能化管理提供有效的技术支持。本文以基于人工智能的矿山电气设备智能识别与自适应控制为研究主题,设计了基于YOLO模型的智能识别模型和基于CNN的自适应控制模型,测试结果表明模型在实际应用中的效果较佳,具有较高的推广价值。

基于物联网的矿山电气设备状态监测与故障诊断系统设计与实现

矿山电气设备系统是矿山生产的关键技术设备,其性能和安全直接关系到整个矿区的生产安全。近年来,随着物联网技术的发展,数字化技术在矿山电气设备系统中的应用已成为加强矿山设备安全的一个重要方向。其中,SVM算法因其较强的性能广泛应用于各领域中,表现出了在高维数据处理和非线性模式识别中的优势。本文探讨了基于SVM算法的矿山电气设备系统监测与故障诊断模型,使用数据预处理、SVM目标函数构建、拉格朗日乘子法、交叉验证等方法构建了系统模型,描述了模型的部署过程,试验测试了模型的实际性能,验证了其在矿山电气设备系统中的安全性,表明SVM算法可有效优化状态监测与故障诊断功能,提升技术水平。