摘要
本发明公开的复杂线束结构中轴线的智能识别与状态监测方法与系统,通过预先建立轴线特征数据库,利用机器视觉技术扫描比对复杂线束中的轴线,实现身份识别,结合实时采集的工作数据,采用时序分析算法判断轴线状态变化趋势,当趋势异常时,利用嵌入式传感器获取温度振动数据,通过数据融合技术确定异常轴线位置与类型,进一步结合历史生产数据,采用聚类分析判断异常与生产环节的关联性,并基于实时监测数据优化信号质量。本发明还融合了区块链技术进行防伪验证,并通过预测模型分析长期运行稳定性。最终,利用深度学习技术对识别与监测精度进行迭代训练,实现高密度连接场景下轴线的智能化管理,提高了复杂线束结构的可靠性和生产效率。
技术关键词
线束结构
状态监测数据
嵌入式传感器
信号特征
分布特征
数据融合技术
特征数据库
性能监测数据
机器视觉技术
动态变化数据
优化生产流程
支持向量机算法
聚类分析算法
状态监测方法
区块链技术
智能化系统
设备配置参数
系统为您推荐了相关专利信息
果实
分选装置
振动信号采集装置
上料装置
分选方法
在线监测系统
嵌入式传感器
数据传输模块
数据分析模块
盆式绝缘子
前馈神经网络
识别方法
训练神经网络模型
数值
中间层
轴承故障分类方法
多头注意力机制
故障分类模型
麦克风阵列
卷积模块
电化学气体传感器
加速劣化
自动分析方法
电化学传感器技术
校正