డీజిల్ ఫ్యూయల్ ఫిల్టర్ ఎలిమెంట్

పెద్ద-స్థాయి, తెలివైన మరియు అధిక-నిర్దిష్టత వైపు మెకానికల్ పరికరాల ధోరణితో, రోలర్ బేరింగ్ వంటి భ్రమణ భాగాల ఉపయోగం పవర్ ట్రాన్స్మిషన్, పొజిషన్ ఫిక్సేషన్ మరియు ఇతర ప్రయోజనాలను సాధించడానికి గణనీయంగా మెరుగుపరచబడింది. అవి దెబ్బతిన్నప్పుడు లేదా విఫలమైనప్పుడు, యాంత్రిక పరికరాల ఆపరేషన్ భద్రత మరియు ఉత్పత్తి ప్రయోజనం ప్రభావితం అవుతుంది. అయినప్పటికీ, ఈ భ్రమణ భాగాల యొక్క ప్రత్యేక ఇన్‌స్టాలేషన్ స్థానం కారణంగా, పరికరాల ఆరోగ్య స్థితిని పరిశోధించడం మరియు నిర్ధారించడం చాలా కష్టం మరియు మానవులు లేదా అనుభవంపై ఆధారపడే మునుపటి పద్ధతులు ఇకపై పనిచేయవు. అందువల్ల, పరికరాల ఆరోగ్య పర్యవేక్షణను అమలు చేయడానికి ఇంటెలిజెంట్ డిటెక్షన్ మరియు రోగనిర్ధారణ పద్ధతిని అభివృద్ధి చేయడం చర్చనీయాంశంగా మారింది.

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెంట్ యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధితో, మరింత ఎక్కువ మెషీన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులు మెకానికల్ ఎక్విప్‌మెంట్ ఇంటెలిజెంట్ డయాగ్నసిస్ నిజమయ్యేలా చేస్తాయి మరియు రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ (RL) [1], [2], జెనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్‌లు (GAN) [3], ఆటోఎన్‌కోడర్ (AE) [4] మరియు సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషిన్ (SVM) [5], [6], [47]. వాటిలో, SVM అనేది గణాంక అభ్యాసంపై ఆధారపడిన వర్గీకరణ అల్గోరిథం, ఇది స్థానిక మినిమాలోకి రావడం సులభం కాదు మరియు సరైన హైపర్‌ప్లేన్ ద్వారా శిక్షణ డేటాను వేరు చేస్తుంది, అయితే శిక్షణ డేటాను నాన్‌లీనియర్ మ్యాపింగ్ పద్ధతుల ద్వారా హై-డైమెన్షనల్ ఫీచర్‌లకు మ్యాప్ చేయవచ్చు, ఉదాహరణకు బహుపది విధులు మరియు రేడియల్ ప్రాతిపదిక విధులు. అదనంగా, SVM పరిమిత నమూనాల క్రింద ఖచ్చితమైన నిర్ణయం హైపర్‌ప్లేన్‌ను అందించగలదు మరియు మంచి సాధారణీకరణ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది. దాని అద్భుతమైన పనితీరు దృష్ట్యా, SVM అనేక రంగాలలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది. వాంగ్ మరియు ఇతరులు. సాధారణీకరించిన కాంపోజిట్ మల్టీ-స్కేల్ వెయిటెడ్ పర్మ్యుటేషన్ ఎంట్రోపీ (GCMWPE) మరియు SVM [7] కలయిక ఆధారంగా ఒక తెలివైన తప్పు నిర్ధారణ పద్ధతిని ప్రతిపాదించింది, ఇది హై-డైమెన్షనల్ ఫీచర్ సేకరణను నిర్మించడానికి బహుళ ప్రమాణాల నుండి బేరింగ్ లక్షణాలను సంగ్రహిస్తుంది. బయాటి మరియు ఇతరులు. SVM [8] ఆధారంగా DC మైక్రోగ్రిడ్ కోసం తప్పు స్థాన పద్ధతిని ప్రతిపాదించింది. ప్రతి పంక్తి యొక్క ఒక చివర స్థానిక కొలిచిన విలువను ఉపయోగించడం ద్వారా, అధిక ఇంపెడెన్స్ లోపం యొక్క ఖచ్చితమైన స్థానాన్ని గుర్తించవచ్చు మరియు ప్రయోగాత్మక ఫలితాలు ఈ పథకం శబ్దం మరియు ఇతర ఆటంకాలకు పటిష్టంగా ఉన్నట్లు చూపుతుంది. Ref. [9] సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్ ఆధారంగా లిథియం-అయాన్ బ్యాటరీ కోసం ఇంటెలిజెంట్ ఫాల్ట్ డయాగ్నసిస్ పద్ధతిని ప్రతిపాదించింది, ఇది శబ్దాన్ని తొలగించడానికి వివిక్త కొసైన్ ఫిల్టరింగ్‌ని ఉపయోగిస్తుంది.