DIESEL FUEL FILTER ELEMENT

Uban sa uso sa mekanikal nga mga ekipo padulong sa dako, intelihente ug taas nga katukma, ang paggamit sa mga rotating nga mga bahin, sama sa roller bearing, labi nga gipauswag aron makab-ot ang transmission sa kuryente, pag-ayo sa posisyon ug uban pang mga katuyoan. Kung sila nadaot o napakyas, ang kaluwasan sa operasyon sa mekanikal nga kagamitan ug benepisyo sa produksiyon maapektuhan. Bisan pa, tungod sa espesyal nga posisyon sa pag-instalar niining mga nagtuyok nga mga bahin, mas lisud ang pagsiksik ug paghukom sa kahimtang sa kahimsog sa mga ekipo, ug ang nangaging mga pamaagi nga nagsalig sa mga tawo o kasinatian dili na molihok. Busa, ang pagpalambo sa intelihente nga pagtuki ug pamaagi sa pagdayagnos aron ipatuman ang pag-monitor sa kahimsog sa kagamitan nahimo nga usa ka mainit nga hilisgutan sa panukiduki.

Uban sa paspas nga pag-uswag sa artipisyal nga intelihente, nagkadaghan nga mga pamaagi sa pagkat-on sa makina ang naghimo sa mekanikal nga kagamitan nga intelihente nga pagdayagnos nga natuman ug nag-uswag, sama sa reinforcement learning (RL) [1], [2], generative adversarial networks (GAN) [3], autoencoder (AE) [4] ug suporta nga vector machine (SVM) [5], [6], [47]. Lakip niini, ang SVM usa ka algorithm sa klasipikasyon nga gibase sa pagkat-on sa istatistika, nga dili sayon ​​​​mahulog sa lokal nga minimum ug nagbulag sa datos sa pagbansay pinaagi sa kamalaumon nga hyperplane samtang ang datos sa pagbansay mahimong ma-mapa sa mga high-dimensional nga bahin pinaagi sa nonlinear mapping nga mga pamaagi, sama sa polynomial functions ug radial nga basehan nga mga gimbuhaton. Dugang pa, ang SVM makahatag og tukma nga desisyon nga hyperplane ubos sa limitado nga mga sample, ug adunay maayo nga abilidad sa pag-generalize. Tungod sa maayo kaayo nga performance niini, ang SVM kaylap nga gigamit sa daghang natad. Wang ug uban pa. nagsugyot og usa ka intelihente nga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup nga gibase sa kombinasyon sa generalized composite multi-scale weighted permutation entropy (GCMWPE) ug SVM [7], nga makakuha sa mga feature nga nagdala gikan sa daghang mga timbangan aron makahimo og high-dimensional nga koleksyon sa feature. Bayati et al. gisugyot ang usa ka pamaagi sa lokasyon sa sayup alang sa DC microgrid base sa SVM [8]. Pinaagi sa paggamit sa lokal nga gisukod nga kantidad sa usa ka tumoy sa matag linya, ang tukma nga lokasyon sa taas nga impedance nga sayup mahimong makit-an, ug ang mga resulta sa eksperimento nagpakita nga ang laraw lig-on sa kasaba ug uban pang mga kasamok. Ref. [9] nagsugyot og usa ka intelihente nga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup alang sa lithium-ion nga baterya base sa suporta nga vector machine, nga naggamit sa discrete cosine filtering aron mawagtang ang kasaba.