8、按摩椅运动故障诊断、自动拔罐设备及金属钠棒智能识别研究

按摩椅运动故障诊断、自动拔罐设备及金属钠棒智能识别研究

在现代科技的推动下，各个领域都在不断追求智能化和自动化，以提高效率和准确性。本文将介绍按摩椅运动故障诊断、自动拔罐设备以及金属钠棒智能识别这三个不同领域的研究成果。

按摩椅运动故障诊断

在按摩椅的使用过程中，可能会出现各种故障。为了解决这一问题，研究人员提出了 Attention - GRU - MLP 故障诊断模型，并将其与 Attention - LSTM - MLP 和 Attention - RNN - MLP 模型进行了对比。

通过预测混淆矩阵可以看出，Attention - LSTM - MLP 仅对类别 0 和 4 的诊断具有较高的准确性；Attention - RNN - MLP 对类别 4 的诊断误差较大；而 Attention - GRU - MLP 能够对每个分类故障实现较高的准确性。

下面是不同网络模型在训练和测试数据上的降噪效果指标值对比表：
| 网络模型 | 数据源 | 损失 | 准确率 | 精确率 | 召回率 | AUC |
| — | — | — | — | — | — | — |
| Attention - GRU - MLP | 训练 | 0.0301 | 0.9982 | 0.9905 | 0.9917 | 0.9998 |
| Attention - GRU - MLP | 测试 | 0.2264 | 0.9838 | 0.9437 | 0.9319 | 0.9902 |

从表中可以看出，在最佳降噪比下，Attention - GRU - MLP 模型的诊断准确率可达 98%，具有更好的故障诊断效果。 </