首页> 中文期刊> 《计算机测量与控制》 >基于深度学习的传感器故障数据分析系统设计

基于深度学习的传感器故障数据分析系统设计

         

摘要

传统传感器故障数据分析系统硬件及程序设计不够兼容,存在实时性差,分析结果不够精准的问题;据此,提出基于深度学习设计了一种新的传感器故障数据分析系统,由传感器、ARM数据处理器、主电路板、FODI数据处理器、集成采集接口板、故障数据传感器、多转质感器、场效应传感器、GKCL储存器组成系统的硬件结构,ASVH248的最大特点就是分辨率高,能够有效提高系统显示的清晰度;分别设计了故障数据采集程序、数据处理程序和数据存储程序;为了检测系统的有效性,由采集程序采集传感器内部数据,处理程序对数据结果进行分析,存储程序负责记录分析后的结果;设定对比实验,结果表明,基于深度学习设计的传感器故障数据分析系统分析结果精准度提高了15.28%,实时性更强,使用价值更高.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号