54、工业参数监测与人体工程学风险评估的智能策略

工业参数监测与人体工程学风险评估的智能策略

在工业领域，对参数的监测与控制以及人体工程学风险评估至关重要。前者关乎工业生产的稳定与高效，后者则直接影响员工的健康与安全。下面将详细介绍基于物联网的模糊逻辑系统在工业参数监测与控制中的应用，以及基于深度学习策略的人体工程学风险评估方法。

基于物联网的模糊逻辑系统在工业参数监测与控制中的应用

在工业生产中，压力、温度和流量等参数的稳定对于产品质量和生产安全至关重要。基于物联网的模糊逻辑系统为此提供了有效的解决方案。

该系统利用传感器对工业参数进行实时监测。传感器收集到的数据被传输到模糊逻辑工具中，该工具会根据预设的规则对数据进行评估，从而确定当前的监测状况。

值得一提的是，这个物联网设备仅在需要紧急监测时才会将数据传输给操作员。这样做不仅减少了人力需求，还因为设备间的数据传输量减少，降低了整个系统的功耗。

为了验证系统的准确性，进行了模拟实验。模拟的 MATLAB 值为 0.549，将其与计算得到的 MAMDANI 模型值进行了对比，结果如下表所示：
| 模拟值 | 计算值 | 误差 |
| ---- | ---- | ---- |
| 0.549 | 0.47 | 0.08 |

输出的计算值和模拟值之间的误差为 0.08，这表明了计算的准确性。

以下是该系统的工作流程：

graph LR
    A[传感器监测参数] --> B[数据传输至模糊逻辑工具]
    B --> C[模糊逻辑工具评估数据]
    C --> D{