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佛山水泵廠所研究的多變天氣環境下消防給水設備智能巡檢系統不僅是對設備的工作狀態進行檢查和故障處理，而且關系到各大建筑的消防系統是否完善有效，是人民生命財產 有效保障。另外，文中所采用的基于溫度、相對濕度、漏電流的馬爾科夫-三變量模糊神經網絡模型的智能巡檢預測控制方式，主要算法是在控制領域性質有效的馬爾科夫鏈控制理論和BP神經網絡控制理論，通過兩者的有機結合，準確預測巡檢需求并完成巡檢過程。
通過實物運行，驗證了項目組所述的馬爾科夫——三變量模糊神經網絡控制方式在多變天氣環境下水泵設備智能巡檢系統中能可靠運行，系統輸出正常，巡檢時間能夠正確計算得出，符合設計要求和實際使用要求。組裝后的多變天氣環境下消防給水設備智能巡檢系統如圖1和圖2所示。
多變天氣環境下消防給水設備智能巡檢系統，提供了一種基于馬爾科夫、BP神經網絡和模糊控制理論的三變量智能預測控制系統，能夠利用當前采樣值，代入馬爾科夫——三變量模糊神經網絡模型，計算得出故障率，將計算結果及其變化率模糊化，通過合適的模糊規則，判斷是否執行巡檢過程，保障肯富來水泵設備處于正常工況。主要工作內容如下：
1、分析現有的智能巡檢特點，得出只巡查，不檢驗的普遍性；研究現有消防給水設備巡檢控制，發現均為定期巡檢，缺乏智能控制和自適應控制。綜合智能巡檢和消防給水設備巡檢控制的特點，提出了一種多變天氣環境下消防給水設備智能巡檢系統。
2、分析導致電氣設備故障的主要原因，結合消防給水設備實際使用工況，決定將溫度、相對濕度和漏電流作為輸入控制量，并針對其采樣要求，選擇合適的傳感器，設計合理的采樣電路，編寫可靠的采樣程序。
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