온도센서 적용

1. 기계지능을 활용한 장애검출 및 예측.모든 시스템은 문제가 발생하여 심각한 결과를 초래하기 전에 가능한 문제를 감지하거나 예측해야 합니다.현재로서는 이상 상태에 대해 정확하게 정의된 모델이 없으며, 이상 감지 기술도 아직 부족합니다.기계의 지능을 향상시키기 위해서는 센서 정보와 지식을 결합하는 것이 시급하다.

2. 정상적인 조건에서는 대상의 물리적 매개변수를 높은 정밀도와 감도로 감지할 수 있습니다.그러나 비정상적인 상태와 오작동을 감지하는 데는 거의 진전이 없었습니다.따라서 결함 검출 및 예측이 시급히 필요하며 이를 적극적으로 개발하고 적용해야 한다.

3. 현재 센싱 기술은 단일 지점에서 물리적, 화학적 양을 정확하게 감지할 수 있지만 다차원 상태를 감지하는 것은 어렵습니다.예를 들어, 특성 매개변수가 널리 분포되어 있고 공간적, 시간적 상관관계를 갖는 환경 측정 역시 시급히 해결해야 할 어려운 문제 중 하나입니다.따라서 다차원 상태 감지에 대한 연구 개발을 강화할 필요가 있습니다.

4. 대상 성분 분석을 위한 원격 감지.화학성분 분석은 대부분 검체물질을 기반으로 하고 있어 표적물질의 검체 채취가 어려운 경우도 있습니다.성층권의 오존 수준 측정과 마찬가지로 원격 감지는 필수 불가결하며 분광법과 레이더 또는 레이저 감지 기술을 결합하는 것이 가능한 접근 방식 중 하나입니다.시료 구성 요소가 없는 분석은 감지 시스템과 대상 구성 요소 사이의 다양한 소음이나 매체에 의한 간섭을 받기 쉬우며, 감지 시스템의 기계 지능이 이 문제를 해결할 것으로 기대됩니다.

5. 효율적인 자원 재활용을 위한 센서 인텔리전스.현대 제조 시스템은 원자재부터 제품까지 생산 과정을 자동화했으며, 제품이 더 이상 사용되지 않거나 폐기되면 순환 프로세스는 효율적이지도 자동화되지도 않습니다.재생가능한 자원의 재활용이 효율적이고 자동적으로 이루어질 수 있다면 환경오염과 에너지 부족을 효과적으로 예방할 수 있고 전과정 자원의 관리를 실현할 수 있다.자동화되고 효과적인 사이클 프로세스를 위해 기계 지능을 사용하여 대상 구성 요소 또는 특정 구성 요소를 구별하는 것은 지능형 감지 시스템에 매우 중요한 작업입니다.