43、森林火灾检测与都市可持续IT及能源管理系统解析

森林火灾与城市能源系统解析

森林火灾检测与都市可持续IT及能源管理系统解析

森林火灾检测与预防系统

在森林火灾的防治工作中,利用物联网技术构建的森林火灾检测与预防系统发挥着重要作用。该系统主要由控制单元和软件系统组成。

控制单元
  • Arduino Nano板 :Arduino Nano板配备了ATmeag328微控制器,它在封装形式上与其他Arduino板有所不同,具备Arduino Duemilanove的部分功能。不过,它需要使用迷你USB电缆,并且没有直流电源插孔。其具体的原理图如图4所示。
  • 继电器 :继电器是一种通过电力操作的开关,它有一组用于控制单个或多个信号的输入端子,以及一组通过自我调节小功率信号来控制电路的接触端子。我们常使用继电器来控制高电压或高电流设备,通过低电压为继电器供电,进而实现对设备的控制。继电器的引脚图如图5所示,系统的整体框图如图6所示。
软件系统设计

软件系统设计主要是对控制单元进行初始化和编程,具体步骤如下:
1. 监测阶段 :借助传感器监测森林中是否存在烟雾或火焰。
2. 传输阶段 :若环境中检测到烟雾和火焰,传感器会通知控制单元采取行动,控制单元开始进行信息传输。
3. 接收阶段 :传输完成后,通过LCD、蜂鸣器、LED和GSM模块立即进行信息接收。
4. 通知阶段 :Arduino Nano会在液晶显示屏上显示信息,同时开

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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