简介:摘 要:随着无源干扰装置不断向自动化与智能化方向发展,无源干扰装置电气设备的管理控制也愈发复杂。传统控制方法在应对多变的工作环境和实时监测需求上存在较大局限性,迫切需要更加智能化的解决方案。人工智能技术的出现为无源干扰装置电气设备的智能识别与自适应控制提供了新的思路。其中,YOLO模型和CNN算法作为深度学习领域的重要成果,能在图像处理和数据分析方面发挥重要作用,为无源干扰装置电气设备的智能化管理提供有效的技术支持。本文以基于人工智能的无源干扰装置电气设备智能识别与自适应控制为研究主题,设计了基于YOLO模型的智能识别模型和基于CNN的自适应控制模型,测试结果表明模型在实际应用中的效果较佳,具有较高的推广价值。
简介:摘 要:燃气工程作为一项非常重要的城市基础设施,其施工安全直接关系到人民群众的生命财产安全和城市的稳定运行。燃气工程施工过程中,由于涉及到高压、易燃易爆等危险因素,一旦发生事故,后果将不堪设想。深入分析燃气工程施工过程中的各个环节和潜在风险点,建立科学有效的危险源识别机制,并采取针对性的控制措施,可以最大程度地降低施工风险,确保燃气工程的安全顺利进行。这不仅是保障城市燃气供应稳定的重要一环,也是维护社会和谐稳定、促进经济持续健康发展的必然要求。基于此,本文就城镇燃气工程施工中常见的危险源进行了识别分析,然后提出了一系列控制措施,旨在保障燃气工程施工作业的安全有序推进。