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基于AI的設備健康管理系統

現代設備技術先進,結構復雜,由此造成故障診斷繁瑣,因此對故障的預測和準確的診斷以保障設備安全性、可靠性,并降低設備的維修費用,提高維修效率,是設備使用部門的必然要求。傳統的故障診斷技術基于故障樹分析(FTA)和故障模式影響分析(FMEA)技術,難以對復雜結構的設備進行有效的故障分析。

基于AI的多智能體技術(multi-agent technology)的應用研究起源于20世紀90年代中期,發展至今,已然成為分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence)領域中的一個熱點話題,其智能性主要體現在感知、規劃、推理、學習以及決策等方面。 多智能體系統的目標是讓若干個具備簡單智能卻便于管理控制的系統能通過相互協作實現復雜智能,使得在降低系統建模復雜性的同時,提高系統的魯棒性、可靠性、靈活性。目前,采用智能體技術的多智能體系統已經廣泛應用于故障診斷、交通控制、智能電網、生產制造、工藝優化、生產安全等眾多領域。

目前基于多智能體仿真技術、大數據技術、IOT技術和人工智能技術打造的面向復雜設備的障診斷與分析決策平臺,并已經在復雜設備故障分析領域得已采用。

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