随着实验室规模化和自动化的发展,台式离心机在生物医学、化学分析和材料科学等领域被广泛应用。由于台式离心机结构小巧、使用灵活,其运行稳定性和参数优化对于实验结果的准确性和设备寿命至关重要。目前,传统的故障诊断和参数设置往往依赖经验或基于简单阈值的告警,但面对复杂故障模式和多变量耦合,准确性和实时性存在局限。人工智能(AI)技术在海量数据处理、模式识别和优化决策方面具有显著优势,为台式离心机故障诊断和参数优化提供了新的机遇。本文将深入探讨AI在台式离心机方面的应用前景,包括数据采集与处理、故障诊断算法与方法、参数优化策略、面临的挑战与对策,以及未来发展趋势,以期为研究人员和工程师提供参考和思路。
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