Дизель түлшний шүүлтүүр элемент

Механик тоног төхөөрөмж нь том хэмжээтэй, ухаалаг, өндөр нарийвчлалтай болох хандлагатай байгаа тул цахилгаан дамжуулах, байрлал тогтоох болон бусад зорилгод хүрэхийн тулд булны холхивч гэх мэт эргэдэг эд ангиудын хэрэглээ мэдэгдэхүйц сайжирсан. Тэдгээр нь эвдэрсэн эсвэл бүтэлгүйтсэн тохиолдолд механик тоног төхөөрөмжийн ашиглалтын аюулгүй байдал, үйлдвэрлэлийн үр ашигт нөлөөлнө. Гэсэн хэдий ч эдгээр эргэдэг эд ангиудыг суурилуулах тусгай байрлалаас шалтгаалан тоног төхөөрөмжийн эрүүл мэндийн байдлыг судлах, шүүх нь илүү хэцүү бөгөөд хүн эсвэл туршлагад тулгуурласан өмнөх аргууд ажиллахаа больсон. Тиймээс тоног төхөөрөмжийн эрүүл мэндийн хяналтыг хэрэгжүүлэх ухаалаг илрүүлэлт, оношлогооны аргыг хөгжүүлэх нь судалгааны халуун сэдэв болжээ.

Хиймэл оюун ухаан хурдацтай хөгжихийн хэрээр улам олон машин сургалтын аргууд механик тоног төхөөрөмжийн ухаалаг оношийг бодитой болгож, хүчирхэгжүүлэх сургалт (RL) [1], [2], generative adversarial networks (GAN) [3], autoencoder гэх мэт. (AE) [4] ба вектор машиныг (SVM) дэмждэг [5], [6], [47]. Тэдгээрийн дотроос SVM нь статистик сурахад суурилсан ангиллын алгоритм бөгөөд локал минимумд ороход тийм ч хялбар биш бөгөөд сургалтын өгөгдлийг оновчтой гипер хавтгайгаар тусгаарладаг бол сургалтын өгөгдлийг шугаман бус зураглалын аргууд, тухайлбал олон гишүүнт функц, зураглалын аргуудаар дамжуулан өндөр хэмжээст шинж чанаруудад буулгах боломжтой байдаг. радиаль суурь функцууд. Нэмж дурдахад, SVM нь хязгаарлагдмал түүврийн дагуу зөв шийдвэрийн гиперпланг гаргаж чаддаг бөгөөд сайн ерөнхий ойлголттой байдаг. Маш сайн гүйцэтгэлийг харгалзан SVM нь олон салбарт өргөн хэрэглэгддэг. Ван нар. нь ерөнхий нийлмэл олон масштабтай жигнэсэн пермутацийн энтропи (GCMWPE) ба SVM [7] хослолд суурилсан алдааны оношилгооны ухаалаг аргыг санал болгосон бөгөөд энэ нь өндөр хэмжээст шинж чанарын цуглуулгыг бий болгохын тулд олон жингээс холхивчийн шинж чанарыг гаргаж авах боломжтой юм. Баяти нар. SVM [8] дээр суурилсан DC микро сүлжээний гэмтлийн байршлын аргыг санал болгосон. Шугам бүрийн нэг төгсгөлд орон нутгийн хэмжсэн утгыг ашигласнаар өндөр эсэргүүцэлтэй эвдрэлийн байршлыг үнэн зөв тогтоох боломжтой бөгөөд туршилтын үр дүнд схем нь дуу чимээ болон бусад эвдрэлд тэсвэртэй болохыг харуулж байна. Ref. [9] дуу чимээг арилгахын тулд салангид косинус шүүлтүүрийг ашигладаг дэмжлэгийн вектор машин дээр суурилсан лити-ион батерейны алдааг оношлох ухаалаг аргыг санал болгосон.