Neiroinženierija un sensoru datu sapludināšana
Neiroinženierija un sensoru datu sapludināšana koncentrējas uz dažādu datu avotu — termālo, vizuālo, vides un ekspluatācijas — integrēšanu, lai veidotu dziļāku un uzticamāku izpratni par sistēmu darbību. Iedvesmojoties no neirālās apstrādes principiem, šīs metodes uzlabo signālu interpretāciju, pastiprina anomāliju noteikšanu un ļauj iegūt atziņas, kas nav iespējamas, izmantojot viena sensora analīzi.
Šī pieeja ir īpaši piemērota sarežģītām energosistēmām, termālajiem tīkliem un vidēm, kur precizitāte un uzticamība ir kritiski svarīga.
Šī pieeja ir īpaši piemērota sarežģītām energosistēmām, termālajiem tīkliem un vidēm, kur precizitāte un uzticamība ir kritiski svarīga.
Ko tas ietver
Multimodālu datu integrēšanu, neirālu principu iedvesmotas filtrēšanas metodes, progresīvu signālapstrādi un viedu termālo, optisko un telemetrijas ievaddatu sapludināšanu.
Kāpēc / kad tas ir nepieciešams
Sensoru datu sapludināšana būtiski palielina diagnostikas uzticamību vidēs ar troksni, mainīgiem apstākļiem vai pārklājošiem signāliem. Tā ir īpaši vērtīga centralizētās siltumapgādes cauruļvadiem, industriālajiem procesiem un sarežģītām PV sistēmām.
Izmantotās metodes
Mēs izmantojam neirālu principu iedvesmotus algoritmus, Kalmaņa filtrēšanu, starpsensoru korelāciju, anomāliju noteikšanas tīklus un katram projektam pielāgotas signālapstrādes datu plūsmas.