1. Fehlererkennung und -vorhersage mithilfe maschineller Intelligenz.Jedes System muss mögliche Probleme erkennen oder vorhersagen, bevor sie schiefgehen und schwerwiegende Folgen haben.Derzeit gibt es kein genau definiertes Modell für abnormale Zustände und es mangelt immer noch an Technologie zur Erkennung abnormaler Zustände.Es ist dringend erforderlich, Sensorinformationen und Wissen zu kombinieren, um die Intelligenz der Maschine zu verbessern.
2. Unter normalen Bedingungen können die physikalischen Parameter des Ziels mit hoher Präzision und hoher Empfindlichkeit erfasst werden;Bei der Erkennung abnormaler Zustände und Fehlfunktionen wurden jedoch nur geringe Fortschritte erzielt.Daher besteht ein dringender Bedarf an Fehlererkennung und -vorhersage, die intensiv weiterentwickelt und angewendet werden sollten.
3. Die aktuelle Sensortechnologie kann physikalische oder chemische Größen an einem einzelnen Punkt genau erfassen, es ist jedoch schwierig, mehrdimensionale Zustände zu erfassen.Beispielsweise ist auch die Umweltmessung, deren charakteristische Parameter weit verteilt sind und räumliche und zeitliche Korrelationen aufweisen, ein schwieriges Problem, das dringend gelöst werden muss.Daher ist es notwendig, die Forschung und Entwicklung der mehrdimensionalen Zustandserfassung zu stärken.
4. Fernerkundung zur Zielkomponentenanalyse.Die Analyse der chemischen Zusammensetzung basiert meist auf Probensubstanzen, und manchmal ist die Probenahme der Zielmaterialien schwierig.Wie bei der Messung des Ozongehalts in der Stratosphäre ist die Fernerkundung unverzichtbar, und die Kombination von Spektrometrie mit Radar- oder Laserdetektionstechniken ist ein möglicher Ansatz.Die Analyse ohne Probenkomponenten ist anfällig für Störungen durch verschiedene Geräusche oder Medien zwischen dem Sensorsystem und den Zielkomponenten, und die maschinelle Intelligenz des Sensorsystems soll dieses Problem lösen.
5. Sensorintelligenz für effizientes Ressourcenrecycling.Moderne Fertigungssysteme haben den Produktionsprozess vom Rohmaterial bis zum Produkt automatisiert, und der Kreislaufprozess ist weder effizient noch automatisiert, wenn das Produkt nicht mehr verwendet oder entsorgt wird.Wenn das Recycling erneuerbarer Ressourcen effektiv und automatisch durchgeführt werden kann, können Umweltverschmutzung und Energieknappheit wirksam verhindert und die Verwaltung von Lebenszyklusressourcen verwirklicht werden.Für einen automatisierten und effektiven Zyklusprozess ist die Nutzung maschineller Intelligenz zur Unterscheidung von Zielkomponenten oder bestimmten Komponenten eine sehr wichtige Aufgabe intelligenter Sensorsysteme.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 23. März 2022