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地磅在线智能诊断技术
来源: | 作者:自成衡器 | 发布时间: 2022-11-04 | 141 次浏览 | 分享到:

随着时代的进步,科学技术的发展日新月异,犹如万马奔腾之势扑面而来。特别是计算机互联网技术、人工智能技术、无线传输技术、视(音)频传播技术和传感器技术的迅猛发展为人们的生产活动提供了广阔的空间。以前感觉很难实现的一些设计和应用,现在觉得简单而且能够高质量地完成。比如,本文谈到的汽车衡在线智能诊断系统,将几十台乃至上百台的汽车衡接入计算机网络,运用有线传输链路或无线传输链路将汽车衡的数字信号传送至办公室的计算机中,开发计算机软件对其进行存储、分析,使汽车衡的运行状态管理、参数的设置调整、检定管理、维修保养计划、现场使用状态监控及故障排除等都能够在办公室的计算机桌面上完成。

收集汽车衡的运行状态信息应用了计算机高速存储技术、计算机网络中的有线和无线链路传输技术;检定管理和维修保养计划应用了人工智能中的机器学习技术;汽车衡参数的设置调整和故障排除应用了远程虚拟仿真技术、图像压缩技术和通过短信或邮件实时传送报警信息技术;现场汽车衡使用状态监控应用了视频再现技术和音频传播技术。

下面将逐一介绍几种技术在汽车衡在线智能诊断系统中的应用方法。

人工智能中的机器学习技术和计算机高速存储技术

汽车衡在线智能诊断系统通过计算机网络收集到的数据有:汽车衡参数,包括秤台类型、秤序列号、量程、分度值、仪表型号和仪表序列号;传感器参数,包括传感器序号、序列号、输出内码值、电压值、温度值和状态;每天汽车衡的工作状态,包括日期/时间、名称、状态信息类型和信息描述;汽车衡运行日志信息,等等。计算机软件使用缓存技术,采集汽车衡的使用频次,零点参数,各个检定参数,实时称重重量,连同上述数据一并存储到数据库中。这里运用的机器学习技术是统计学习,基于对数据的初步认识及学习目的的分析,选择合适的数学模型,拟定随机参数,并输入利用样本数据,依据一定的策略,运用合适的学习算法对模型进行训练、估计模型参数,然后用调整随机参数得出训练好的模型对数据进行分析预测。