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由于螺帶混合機機器妨礙的多樣性、突發性、成因的龐大性和舉行妨礙診斷所必要的知識對范疇專家實踐履歷和診斷計謀的依賴性；人工神經網絡能通過自身的學習性能創建妨礙征兆和妨礙模式之間的龐大映射干系，可以舉行多因素預測。因此，基于工程機器自身的事情特性和人工神經網絡的良好性，提出了如圖3所示基于集成媒體“看門狗”式的機電一體化產物的工程機器長途妨礙診斷及維護體系的構架。
通過一個基于神經盤算算法的“看門狗”智能單位對螺帶混合機機器運行狀態舉行在線闡發和推理，對機器的工況及相干信息做出相應評價；還可以通過德律風線與長途單位相連，以便在異地獲取機器工況及其性能信息，并以此做出評價。據此給出詳細的維修計謀與防備步伐，對妨礙舉行實時的修復和防備，機器始終處于良好的運行狀態?！翱撮T狗”單位及其事情原理：
知識麋集型智能東西“看門狗”可以隨時對機器工況舉行跟蹤，構造螺帶混合機機器及其四周情況的數據?！翱撮T狗”芯片作為機器的“黑匣子”，可以儲存重要部件的狀態“軌跡”。一旦產生失效，操縱者可以讀取“黑匣子”，得到近來幾分鐘的
