ДИЗЕЛЬДИН Отун Чыпкасынын Элементи

Механикалык жабдуулардын масштабдуу, акылдуу жана жогорку тактыкка карай тенденциясы менен, ролик подшипник сыяктуу айлануучу тетиктерди колдонуу электр энергиясын өткөрүү, абалды бекитүү жана башка максаттарга жетишүү үчүн бир топ жакшырды. Алар бузулганда же иштебей калса, механикалык жабдуулардын иштешинин коопсуздугу жана өндүрүштүн пайдасы таасир этет. Бирок, бул айлануучу бөлүктөрдү орнотуунун өзгөчө абалынан улам, жабдуулардын ден соолугунун абалын изилдөө жана баалоо кыйыныраак жана адамдарга же тажрыйбага таянган мурунку ыкмалар иштебей калат. Ошондуктан, жабдуулардын ден соолугуна мониторинг жүргүзүү үчүн акылдуу аныктоо жана диагностика ыкмасын иштеп чыгуу ысык изилдөө темасы болуп калды.

Жасалма интеллекттин тез өнүгүшү менен, уламдан-улам көп машинаны үйрөнүү ыкмалары механикалык жабдууларды интеллектуалдык диагностиканы ишке ашырат жана өркүндөтөт, мисалы, бекемдөөчү окутуу (RL) [1], [2], генеративдик атаандаштык тармактары (GAN) [3], автокодер. (AE) [4] жана колдоо вектордук машинасы (SVM) [5], [6], [47]. Алардын ичинен SVM статистикалык үйрөнүүгө негизделген классификациялоо алгоритми, аны жергиликтүү минимумга түшүрүү оңой эмес жана окутуу маалыматтарын оптималдуу гиперплан аркылуу бөлөт, ал эми машыгуу маалыматтарын полиномдук функциялар жана сызыктуу эмес карта түзүү ыкмалары аркылуу жогорку өлчөмдүү өзгөчөлүктөргө түшүрсө болот. радиалдык негиз функциялары. Мындан тышкары, SVM чектелген үлгүлөр боюнча так чечимди гиперплан менен камсыз кыла алат жана жакшы жалпылоо жөндөмүнө ээ. Анын мыкты иштешин эске алуу менен, SVM көп тармактарда кеңири колдонулат. Wang жана башкалар. жалпыланган композиттик көп масштабдуу салмактуу пермутация энтропиясынын (GCMWPE) жана SVM [7] айкалышына негизделген каталарды диагностикалоонун интеллектуалдык ыкмасын сунуштады, ал жогорку өлчөмдүү өзгөчөлүктөрдүн коллекциясын куруу үчүн бир нече шкалалардан көтөрүүчү өзгөчөлүктөрдү бөлүп ала алат. Баяти жана башкалар. SVM [8] негизинде DC микротелефонунун катасын аныктоо ыкмасын сунуштаган. Ар бир сызыктын бир учундагы жергиликтүү өлчөнгөн маанини колдонуу менен, жогорку импеданстын катасынын так жайгашкан жерин табууга болот жана эксперименталдык натыйжалар схема ызы-чуу жана башка бузулууларга туруктуу экенин көрсөтүп турат. Ref. [9] ызы-чууну жок кылуу үчүн дискреттик косинус чыпкалоочу колдоочу вектордук машинанын негизинде литий-иондук батарейканын катасын аныктоонун акылдуу ыкмасын сунуштаган.