DIESEL BRANDSTOF FILTER ELEMENT

Met die neiging van meganiese toerusting na grootskaalse, intelligente en hoë-presisie, is die gebruik van roterende dele, soos rollaers, aansienlik verbeter om kragoordrag, posisiefiksasie en ander doeleindes te bereik. Wanneer hulle beskadig of misluk, sal die meganiese toerusting se werkingsveiligheid en produksievoordeel beïnvloed word. As gevolg van die spesiale installasieposisie van hierdie roterende onderdele, is dit egter moeiliker om die gesondheidstatus van die toerusting na te vors en te beoordeel, en vorige metodes wat op mense of ervaring staatmaak, kan nie meer werk nie. Daarom het die ontwikkeling van intelligente opsporing- en diagnosemetodes om toerustinggesondheidsmonitering te implementeer 'n warm navorsingsonderwerp geword.

Met die vinnige ontwikkeling van kunsmatige intelligente, maak meer en meer masjienleermetodes meganiese toerusting intelligente diagnose waar en floreer, soos versterkingsleer (RL) [1], [2], generatiewe teenstanderige netwerke (GAN) [3], outo-enkodeerder (AE) [4] en ondersteun vektormasjien (SVM) [5], [6], [47]. Onder hulle is SVM 'n klassifikasie-algoritme gebaseer op statistiese leer, wat nie maklik is om in plaaslike minima te val nie en opleidingsdata deur optimale hipervlak skei, terwyl opleidingsdata gekarteer kan word na hoë-dimensionele kenmerke deur nie-lineêre karteringmetodes, soos polinoomfunksies en radiale basis funksies. Daarbenewens kan SVM akkurate besluit hiperplane verskaf onder beperkte monsters, en het 'n goeie veralgemeningsvermoë. In die lig van sy uitstekende prestasie, is SVM wyd gebruik in baie velde. Wang et al. het 'n intelligente foutdiagnosemetode voorgestel wat gebaseer is op die kombinasie van veralgemeende saamgestelde multiskaal-geweegde permutasie-entropie (GCMWPE) en SVM [7], wat drakenmerke van veelvuldige skale kan onttrek om hoë-dimensionele kenmerkversameling te konstrueer. Bayati et al. 'n foutliggingsmetode vir GS-mikrorooster gebaseer op SVM voorgestel [8]. Deur die plaaslike gemete waarde aan die een kant van elke lyn te gebruik, kan die akkurate ligging van hoë-impedansiefout opgespoor word, en die eksperimentele resultate toon dat die skema robuust is vir geraas en ander steurings. Verw. [9] het 'n intelligente foutdiagnosemetode vir litium-ioonbattery voorgestel wat gebaseer is op ondersteuningsvektormasjien, wat diskrete cosinusfiltrering gebruik om geraas uit te skakel.