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融合多源异构数据的飞机故障诊断方法研究进展 被引量：2
1
作者 马超 邹子炀 +1 位作者 顾正柏 赵树杰 《航空工程进展》 2025年第1期139-150,共12页
随着飞机数字化程度的提高,飞机在全寿命周期内会产生大量的多源异构数据,这些数据为保障飞机的安全提供了重要支持。本文梳理了飞机全寿命周期内常见的数据源类型,包括初始适航设计数据、运营可靠性数据、运行维护数据以及机载设备数据... 随着飞机数字化程度的提高,飞机在全寿命周期内会产生大量的多源异构数据,这些数据为保障飞机的安全提供了重要支持。本文梳理了飞机全寿命周期内常见的数据源类型,包括初始适航设计数据、运营可靠性数据、运行维护数据以及机载设备数据等,结合不同数据源类型的数据特征,介绍了多源异构数据的融合应用措施,详细分析了数据融合技术历经的四个阶段。在此基础上,介绍了融合数据的故障诊断方法,并与传统单一数据来源的故障诊断分析方法对比,得出多源异构数据的融合应用能够更加准确地分析故障成因,起到辅助排故与维修性设计的作用,是飞机故障诊断中数据应用技术的发展趋势。 展开更多
关键词 飞机 全寿命周期 多源异构 数据 故障诊断
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基于Transformer和Text-CNN的日志异常检测
2
作者 尹春勇 张小虎 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期448-458,共11页
日志数据作为软件系统中最为重要的数据资源之一,记录着系统运行期间的详细信息,自动化的日志异常检测对于维护系统安全至关重要。随着大型语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,基于Transformer的日志异常检测方法被广泛地提出。传统... 日志数据作为软件系统中最为重要的数据资源之一,记录着系统运行期间的详细信息,自动化的日志异常检测对于维护系统安全至关重要。随着大型语言模型在自然语言处理领域的广泛应用,基于Transformer的日志异常检测方法被广泛地提出。传统的基于Transformer的方法,难以捕捉日志序列的局部特征,针对上述问题,提出了基于Transformer和Text-CNN的日志异常检测方法LogTC。首先,通过规则匹配将日志转换成结构化的日志数据,并保留日志语句中的有效信息;其次,根据日志特性采用固定窗口或会话窗口将日志语句划分为日志序列;再次,使用自然语言处理技术Sentence-BERT生成日志语句的语义化表示;最后,将日志序列的语义化向量输入到LogTC日志异常检测模型中进行检测。实验结果表明,LogTC能够有效地检测日志数据中的异常,且在2个数据集上都取得了较好的结果。 展开更多
关键词 日志异常检测 深度学习 词嵌入 TRANSFORMER Text-CNN
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基于加速意图的发动机无力故障诊断方法
3
作者 徐洪胜 冯立 +1 位作者 高苏萌 王梦芸 《湖北汽车工业学院学报》 2025年第2期41-46,共6页
针对商用车发动机无力故障诊断高成本与低效率的问题,提出了一种诊断框架。分析商用车运行数据并结合现场试车的试验原理,构建反映加速意图的数据集,将加速意图分为轻度、中度和急加速3种类型;采用K近邻和支持向量机算法,对3种加速意图... 针对商用车发动机无力故障诊断高成本与低效率的问题,提出了一种诊断框架。分析商用车运行数据并结合现场试车的试验原理,构建反映加速意图的数据集,将加速意图分为轻度、中度和急加速3种类型;采用K近邻和支持向量机算法,对3种加速意图建立无力故障诊断模型。相较于未区分加速意图的方法,文中诊断模型的准确率分别提升了12.4%、18.6%和21.9%。 展开更多
关键词 发动机无力故障 故障诊断 加速意图 K近邻法 支持向量机
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某智能实训平台上下料系统故障诊判与应用
4
作者 王信 王用 张伟华 《机械工程与自动化》 2025年第4期168-170,共3页
智能实训平台是一套基于新方法、新工艺和新技术不断涌现的工业大发展时代背景下,由颗粒上下料单元、加盖拧盖单元、检测分拣单元、工业机器人搬运单元和智能仓储单元组成的模拟智能制造生产线而搭建的仿真系统。针对该实训平台上下料... 智能实训平台是一套基于新方法、新工艺和新技术不断涌现的工业大发展时代背景下,由颗粒上下料单元、加盖拧盖单元、检测分拣单元、工业机器人搬运单元和智能仓储单元组成的模拟智能制造生产线而搭建的仿真系统。针对该实训平台上下料机构中的设备故障检测问题,采用故障树分析方法,建立了设备故障检测故障树;通过收集整理组建设备故障检测数据库,能够对实训平台设备故障的发生起到较好的预判和诊断作用,提高了实训平台设备运行训练效果,并对其它智能制造生产线具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 实训平台 上下料系统 故障树 诊判应用
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配电网故障智能研判逻辑和主动抢修方法
5
作者 袁瑜 《光源与照明》 2025年第5期140-142,共3页
智能研判逻辑可以实时监控配电网状态,迅速识别故障点,并结合电网拓扑优化调度指导抢修工作。主动抢修方法通过提前对故障区域进行精确划定,减少故障对用户的影响,同时优化资源配置,确保最短时间内恢复供电。文章主要针对配电网故障智... 智能研判逻辑可以实时监控配电网状态,迅速识别故障点,并结合电网拓扑优化调度指导抢修工作。主动抢修方法通过提前对故障区域进行精确划定,减少故障对用户的影响,同时优化资源配置,确保最短时间内恢复供电。文章主要针对配电网故障智能研判逻辑和主动抢修方法展开详细分析与探讨,旨在提高系统的运行效率,增强电网的抗风险能力,为电力供应的持续稳定提供了有力保障。 展开更多
关键词 配电网故障 智能研判逻辑 主动抢修方法 故障管理
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基于改进TCN的多元时间序列异常检测算法 被引量：2
6
作者 袁安妮 邹春明 +1 位作者 王勇 胡津铭 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第2期416-422,共7页
为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同... 为有效解决现有的基于深度学习的多元时间序列异常检测方法中模型对数据要求高,以及捕捉不同时序数据间的相关性差的问题,提出一种从局部与全局信息上改进时序卷积神经网络(temporal convolution network,TCN)的深度学习算法。学习不同时间粒度下数据间的特征依赖关系,在对时序数据特征进行捕捉分析后,通过重构和预测的联合优化实现并行计算数据的异常值。经仿真实验验证,改进后的算法相较其它传统算法,异常检测效果有明显提升。 展开更多
关键词 深度学习 时间序列 异常检测 相关性 特征依赖 联合优化 异常值
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基于云边协同的抽油机故障检测研究与应用 被引量：1
7
作者 李锋 密杨 +2 位作者 叶茂 仉驰 涂娟 《化工自动化及仪表》 2025年第4期531-536,554,共7页
抽油机在石油开采中发生故障可能会导致生产中断,进而影响经济效益和生产安全。传统人工巡检方式效率较低,且常伴随能源浪费、有潜在安全隐患。为克服这些问题,设计了基于云边协同的故障检测与诊断系统。该系统充分利用云计算和边缘计... 抽油机在石油开采中发生故障可能会导致生产中断,进而影响经济效益和生产安全。传统人工巡检方式效率较低,且常伴随能源浪费、有潜在安全隐患。为克服这些问题,设计了基于云边协同的故障检测与诊断系统。该系统充分利用云计算和边缘计算的综合优势,大幅提升故障检测的效率和准确性。边缘计算节点能够在设备现场对传感器数据进行初步处理和实时分析,实时捕捉设备运行中的异常情况并及时报警。云计算平台负责处理从现场传输来的大数据,并进行深度学习模型的训练和应用。在某油田的实际生产经验证明:该系统能实现对设备状态的实时监控,不断提高故障预测的精度和诊断能力,提供更加科学和准确的维护建议,有效降低维护成本。由于减少了对人工巡检的依赖,同时提高了故障检测的准确性,油田的可靠性、安全性和经济效益显著提升,推动了油田生产的智能化和高效化发展。 展开更多
关键词 故障诊断 抽油机 云边协同 边缘计算 深度学习 实时监控
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结晶器液位波动与夹渣缺陷相关性特征挖掘
8
作者 邓泽先 张云贵 +1 位作者 甘青松 张琳 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第7期383-391,共9页
以连铸机结晶器为对象,研究其液位波动和夹渣缺陷之间的相关性,为追溯铸坯夹渣缺陷原因提供思路与方法。采用分段聚合近似及低通滤波方法对液位波动信号进行平滑及去噪处理,从时域和频域提取关于液位波动信号的853个特征;利用Kolmogorov... 以连铸机结晶器为对象,研究其液位波动和夹渣缺陷之间的相关性,为追溯铸坯夹渣缺陷原因提供思路与方法。采用分段聚合近似及低通滤波方法对液位波动信号进行平滑及去噪处理,从时域和频域提取关于液位波动信号的853个特征;利用Kolmogorov-Smirnov及Fisher假设检验方法研究提取特征与夹渣缺陷的相关性,根据Benjamini-Yekutieli方法筛选特征;使用加权随机森林模型对不同特征筛选方法进行建模分析。实验结果表明,使用挖掘出的特征建模,模型效果好于使用原始时序信号建模的1D-CNN模型,且具有更好的可解释性。根据分布图,可进一步定性定量分析夹渣缺陷产生的原因,给出结晶器液位控制工艺建议。 展开更多
关键词 连铸 结晶器液位波动 夹渣缺陷 时间序列 特征挖掘 相关性分析
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数据不平衡故障诊断:一种预训练数据增强方法 被引量：1
9
作者 陆钦华 陈嘉宇 +1 位作者 王旭航 葛红娟 《测控技术》 2025年第1期10-21,共12页
针对实际航空发动机滚动轴承故障诊断应用中健康-故障数据不平衡的问题,提出一种结合梯度惩罚与辅助分类器的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network Gradiend Penalty,WGANGP)的增强诊断方法——预训练... 针对实际航空发动机滚动轴承故障诊断应用中健康-故障数据不平衡的问题,提出一种结合梯度惩罚与辅助分类器的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network Gradiend Penalty,WGANGP)的增强诊断方法——预训练数据增强-WGANGP(PDA-WGANGP)。首先,模拟实际情况,利用健康数据和少量故障数据对网络进行预训练;其次,将训练好的网络结构和参数作为判别器和分类器的前端特征提取层;最后,通过引入残差网络,构建一个全新的生成器,从而稳定地生成高品质的故障样本,平衡测试数据集,完成网络结构的优化训练。通过对滚动轴承开展不平衡数据下的诊断应用与验证,证明了PDA-WGANGP在样本生成和高效诊断中的可行性,以及相较于同类方法的诊断性能优越性。 展开更多
关键词 航空发动机 样本生成 数据稀缺性 数据不平衡 生成对抗网络
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基于类不平衡学习的离心泵故障诊断研究
10
作者 陈志辉 曹思民 +3 位作者 李耀武 赵雪岑 马剑 黄俊杰 《测控技术》 2025年第7期26-34,共9页
旋转机械在运行过程中所采集的故障数据与正常数据存在着“类不平衡”问题,导致以数据为驱动的故障诊断模型准确度下降。针对该问题,以离心泵为对象,通过“两步走”的方式实现离心泵的精准故障诊断。首先,基于带有惩罚梯度的Wasserstei... 旋转机械在运行过程中所采集的故障数据与正常数据存在着“类不平衡”问题,导致以数据为驱动的故障诊断模型准确度下降。针对该问题,以离心泵为对象,通过“两步走”的方式实现离心泵的精准故障诊断。首先,基于带有惩罚梯度的Wasserstein距离生成对抗网络(Wasserstein Generative Adversarial Network with Gradient Penalty,WGAN-GP)模型,实现离心泵故障样本的高质量扩充。其次,利用深度学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)方法,设计了离心泵的故障诊断模型,并构造了3组不同平衡比例离心泵样本集和平衡样本集,完成了对离心泵的精准故障诊断。实验结果表明,经WGAN-GP模型扩充的样本集对于离心泵故障诊断具有正效益,能够有效提高离心泵的故障诊断准确度。 展开更多
关键词 离心泵 类不平衡数据 故障诊断 生成对抗网络
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基于贝叶斯理论的液压元件故障诊断方法
11
作者 邱志伟 李万莉 +2 位作者 王道智 范思文 孙友刚 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期548-553,共6页
现有针对液压元件的故障诊断方法在动态压力状态下进行故障诊断非常困难,本文以液压换向阀内泄漏故障为研究对象,提出基于贝叶斯理论的液压元件故障诊断方法。首先,运用该方法计算信号特征;然后,基于相关性分析筛选故障特征,并引入主成... 现有针对液压元件的故障诊断方法在动态压力状态下进行故障诊断非常困难,本文以液压换向阀内泄漏故障为研究对象,提出基于贝叶斯理论的液压元件故障诊断方法。首先,运用该方法计算信号特征;然后,基于相关性分析筛选故障特征,并引入主成分分析(PCA)构建内泄漏特征;最后,通过贝叶斯模型及马尔科夫链蒙特卡罗采样迭代估计内泄漏模型参数,实现液压换向阀内泄漏故障诊断。实验结果表明:与现有的故障诊断模型相比,该方法在动态压力状态下具有更高的鲁棒性和准确性,同时避免深度学习方法需要依赖大量故障数据的缺陷。 展开更多
关键词 液压元件 故障诊断 贝叶斯理论
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通用串行总线多功能故障注入设计
12
作者 孔祥雷 冯凯强 《计算机测量与控制》 2025年第4期67-74,共8页
为验证航空航天系统中通信总线在出现故障后,整个系统的稳定性、可靠性及容错性,设计了一套通用总线故障注入系统,系统将实现对各类通用串行总线的故障注入,通过故障注入设备能够实现总线信号在物理层、电气层及协议层3个层面上的故障... 为验证航空航天系统中通信总线在出现故障后,整个系统的稳定性、可靠性及容错性,设计了一套通用总线故障注入系统,系统将实现对各类通用串行总线的故障注入,通过故障注入设备能够实现总线信号在物理层、电气层及协议层3个层面上的故障注入功能;通过软硬件结合提出了一种通用串行总线故障注入方法,以FPGA为基础,利用ADC对信号进行采集,利用IP核实现通用串行总线的协议解析,利用DAC信号输出实现电气层故障调节,利用电阻矩阵网络实现信号在物理层的故障注入;同时通过上位机软件对故障注入设备进行系统控制及故障模拟;经实验测试故障注入设备实现了通用串行总线的物理层、电气层及协议层的故障注入功能。 展开更多
关键词 通用总线 IP核 故障注入 电气层 协议层
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基于卷积神经网络-微调的多联机故障诊断迁移研究
13
作者 蒋敏辉 陈焕新 苟伟 《制冷技术》 2025年第2期22-29,49,共9页
提出了一种基于卷积神经网络(CNN)-微调(FT)的故障诊断迁移方法,利用信息丰富的源域多联机系统的先验知识来建立目标多联机系统的诊断模型。首先对源域进行预训练,通过参数寻优找到最优CNN模型;然后将预训练模型迁移至目标域上,只用少... 提出了一种基于卷积神经网络(CNN)-微调(FT)的故障诊断迁移方法,利用信息丰富的源域多联机系统的先验知识来建立目标多联机系统的诊断模型。首先对源域进行预训练,通过参数寻优找到最优CNN模型;然后将预训练模型迁移至目标域上,只用少量目标数据训练CNN顶层,准确率为86.71%;依次解冻前面的网络层并进行微调处理,准确率升至95.83%,显著优于目标域特定训练(81.02%)、源域模型直接迁移(33.45%)2种情况。 展开更多
关键词 多联机系统 故障诊断 卷积神经网络 迁移学习 微调
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基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法
14
作者 杨云皓 姜瑛 《微电子学与计算机》 2025年第3期49-58,共10页
当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与... 当前微服务异常检测方法存在的问题主要包括仅使用单一数据源进行分析以及模型参数依赖于开发人员的经验。此外,一些方法不能有效应对样本不平衡问题,这些因素都会影响模型的准确率。为了解决上述问题,提出了一种基于自适应遗传算法与集成学习的微服务异常检测方法(Adaptive Genetic Algorithm and Ensemble Learning-Microservice Anomaly Detection,AGEL-MAD)。该方法首先通过特征组合的方式表示服务轨迹数据,并将其与性能数据进行融合。其次,为应对样本不平衡问题,引入了单分类支持向量机(One-Class Support Vector Machine,OCSVM)与多层感知机(Multi-Layer Perception,MLP)的集成学习。最后,为排除开发人员的影响,在异常检测过程中引入自适应遗传算法(AGA)以获取参数的最优组合,提高模型的适应性和准确率。通过在不同的数据集上进行实验,验证了AGEL-MAD方法的有效性。 展开更多
关键词 微服务 异常检测 样本不平衡 自适应遗传算法 集成学习
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基于双通道卷积神经网络的配网故障选线
15
作者 郭威 侯思祖 《计算机仿真》 2025年第6期283-289,共7页
当配电网发生单相接地故障时,故障特征与选线结果呈现较强的非线性关系,单一故障诊断模型难以准确地选择出故障线路。针对上述问题,提出一种基于改进的集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和双通... 当配电网发生单相接地故障时,故障特征与选线结果呈现较强的非线性关系,单一故障诊断模型难以准确地选择出故障线路。针对上述问题,提出一种基于改进的集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)和双通道卷积神经网络的配电网故障选线方法。首先,利用分散熵对集合经验模态分解进行改进,在一定程度上抑制了模态混淆现象。其次,利用MEEMD算法分解各线路的零序电流信号,获得时频数据矩阵,通过颜色编码的方式将时频数据矩阵转成时频特征图,时频特征图囊括了当前系统的运行工况。最后,为了充分挖掘系统故障特征,构建了双通道卷积神经网络,并行提取零序电流信号和时频特征图的特征,从而实现故障选线。实验结果表明,所提方法在噪声干扰、网络拓扑结构改变、分布式电源接入等情况下均具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 分散熵 双通道卷积神经网络 故障选线
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计算机系统故障的识别与处理技术研究
16
作者 李晓冉 宋涤新 宋晓黎 《移动信息》 2025年第9期334-336,共3页
文中系统研究了计算机系统故障的识别与处理技术,通过深入分析硬件故障和软件故障的识别方法,探讨了包括传感器技术、数据采集以及机器学习等关键技术的应用。此外,还对故障处理流程进行了优化,提出了自动化处理和系统恢复的有效方案。... 文中系统研究了计算机系统故障的识别与处理技术,通过深入分析硬件故障和软件故障的识别方法,探讨了包括传感器技术、数据采集以及机器学习等关键技术的应用。此外,还对故障处理流程进行了优化,提出了自动化处理和系统恢复的有效方案。该研究不仅能提高故障处理的效率和准确性,还为提升计算机系统的整体稳定性提供了技术支持。 展开更多
关键词 计算机系统 故障识别 故障处理 技术优化
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基于物联网的配电自动化故障诊断技术分析 被引量：1
17
作者 刘海忠 《光源与照明》 2025年第4期96-99,共4页
配电系统在运行过程中难免会出现短路、过载和设备老化等各类故障,这些故障不仅会引发停电事故,影响用户正常用电,还可能损坏电力设备,增加电网运维成本。随着物联网技术的飞速发展,其在配电自动化故障诊断领域的应用为解决上述问题提... 配电系统在运行过程中难免会出现短路、过载和设备老化等各类故障,这些故障不仅会引发停电事故,影响用户正常用电,还可能损坏电力设备,增加电网运维成本。随着物联网技术的飞速发展,其在配电自动化故障诊断领域的应用为解决上述问题提供了新思路和新方法。基于此,文章分析了物联网的配电自动化故障诊断技术架构与实现路径,阐述了基于物联网的配电自动化故障诊断技术要点,针对目前技术面临的挑战提出了应对策略,旨在推动配电故障诊断从被动抢修向主动防御转变,助力“双碳”目标下的电网数字化转型。 展开更多
关键词 物联网 配电自动化 故障诊断技术
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电力计量装置异常原因分析与检测方法
18
作者 吴久正 朱沁伟 《光源与照明》 2025年第6期108-110,共3页
自智能化电网建设加速推进以来,随着电网规模扩大和电力负荷复杂化,电力计量装置异常现象频发,对电力交易公平性构成威胁。分析检测电力计量装置异常的原因,采取措施予以纠正,已势在必行。文章简要探讨电力计量装置异常的主要成因,并结... 自智能化电网建设加速推进以来,随着电网规模扩大和电力负荷复杂化,电力计量装置异常现象频发,对电力交易公平性构成威胁。分析检测电力计量装置异常的原因,采取措施予以纠正,已势在必行。文章简要探讨电力计量装置异常的主要成因,并结合实际应用案例,提出电力计量装置异常检测方法,旨在提高异常检测的准确性,为电力系统稳定运行提供保障。 展开更多
关键词 电力计量装置 装置异常 故障检测 精密测量 远程通信 智能分析
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工业物联网与电子设备远程检测
19
作者 李若杼 王嘉欣 《机械工程与自动化》 2025年第4期216-218,共3页
随着工业物联网的蓬勃发展,电子设备远程检测系统在工业生产中的重要性日益凸显,为此深入探讨了工业物联网环境下电子设备远程检测系统的构建与实践应用。首先分析了工业物联网基础和电子设备远程检测需求,接着详细阐述了系统的架构设计... 随着工业物联网的蓬勃发展,电子设备远程检测系统在工业生产中的重要性日益凸显,为此深入探讨了工业物联网环境下电子设备远程检测系统的构建与实践应用。首先分析了工业物联网基础和电子设备远程检测需求,接着详细阐述了系统的架构设计,包括感知层、网络层、平台层和应用层。然后对系统的关键技术实现进行了探讨,如传感器数据融合技术、故障诊断技术、远程控制技术和数据可视化与分析技术。通过系统实施与实践案例分析,展示了该系统在实际工业环境中的应用效果,并对系统性能进行了评估与优化。研究表明,利用远程检测系统能够有效提升电子设备检测效率与准确性,降低人工成本与维护风险,对工业生产的智能化管理具有重要意义。 展开更多
关键词 工业物联网 电子设备 远程检测系统 架构设计 关键技术 实践应用
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智能运维在计算机系统故障预警与诊断中的应用
20
作者 赵慧一 《信息与电脑》 2025年第7期181-183,共3页
文章聚焦计算机系统的故障预警与诊断,指出了其面临故障类型多样、初期难识别、数据获取分析困难、预警模型构建复杂及现有诊断技术存在局限等难点,并阐述了智能运维在其中的应用策略,包括构建智能故障预警系统实时监测、运用机器学习... 文章聚焦计算机系统的故障预警与诊断,指出了其面临故障类型多样、初期难识别、数据获取分析困难、预警模型构建复杂及现有诊断技术存在局限等难点,并阐述了智能运维在其中的应用策略,包括构建智能故障预警系统实时监测、运用机器学习算法预测故障、提供可视化监控与报告功能,以及优化运维流程与策略,旨在提升系统稳定性,降低故障发生率与运维成本。 展开更多
关键词 智能运维 计算机系统 故障预警 故障诊断 机器学习算法 可视化监控
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