Flying Bull (Ningbo) Electronic Technology Co., Ltd.

252927 Tsis Siv Neeg Kis AL4 DPO Hloov Siab Sensor

Lus piav qhia luv luv:


  • Qauv:T-LIFT
  • OE NO .::252927, 8201708662
  • Qhov Chaw Keeb Kwm: :Zhejiang, Suav teb
  • Hom Lub Npe: :FYLING BULL
  • Hom: :Sensor
  • Product Detail

    Khoom cim npe

    Khoom taw qhia

    1. Cov txheej txheem kuaj xyuas qhov yuam kev

     

    Nrog rau txoj kev loj hlob ntawm kev tshawb fawb thiab thev naus laus zis, cov txheej txheem ntawm kev kuaj xyuas qhov tsis zoo yog ntau thiab ntau, uas tuaj yeem ua tau raws li qhov xav tau ntawm kev siv txhua hnub. Tshwj xeeb, cov txheej txheem kev kuaj xyuas qhov txhaum cai feem ntau suav nrog cov hauv qab no:

     

    1.1 Model-based fault diagnosis

     

    Qhov ntxov tshaj plaws tsim qauv-raws li sensor txhaum kev kuaj tshuab siv analytical redundancy es tsis txhob ntawm lub cev redundancy raws li nws lub tswv yim tseem ceeb, thiab tau txais cov ntaub ntawv txhaum feem ntau los ntawm kev muab piv nrog cov ntsuas qhov tseem ceeb tso tawm los ntawm qhov kev kwv yees. Tam sim no, cov cuab yeej kuaj mob no tuaj yeem muab faib ua peb pawg: parameter-based fault diagnosis method, state-based fault diagnosis method and equivalent space diagnosis method. Feem ntau, peb txhais cov yam ntxwv tsis zoo ntawm cov khoom uas tsim los ntawm lub cev raws li qhov teeb meem tsis zoo, thiab qhov sib txawv lossis qhov sib txawv sib txawv uas piav qhia txog kev tswj hwm raws li qhov ntsuas qhov ntsuas. Thaum lub sensor nyob rau hauv lub system tsis ua hauj lwm vim kev puas tsuaj, tsis ua hauj lwm los yog kev ua hauj lwm degradation, nws yuav tsum tau ncaj qha tso tawm raws li qhov kev hloov ntawm cov khoom tsis, uas nyob rau hauv lem ua rau cov kev hloov ntawm modulus tsis, uas muaj tag nrho cov ntaub ntawv txhaum. Ntawm qhov tsis sib xws, thaum paub txog qhov ntsuas qhov ntsuas, qhov kev hloov pauv ntawm qhov ntsuas tuaj yeem suav tau, txhawm rau txiav txim siab qhov loj thiab qib ntawm qhov ntsuas qhov ua txhaum. Tam sim no, cov qauv ntsuas ntsuas ntsuas tshuab tau siv dav, thiab nws cov txiaj ntsig kev tshawb fawb tsom mus rau cov kab hluav taws xob, tab sis kev tshawb fawb ntawm cov tshuab tsis muaj kab hluav taws xob yuav tsum tau ntxiv dag zog.

     

    1.2 Kev paub txog kev ua txhaum cai

     

    Sib txawv ntawm cov txheej txheem kuaj xyuas qhov yuam kev saum toj no, kev paub txog kev kuaj xyuas qhov txhaum tsis tas yuav tsim kom muaj tus qauv lej, uas kov yeej qhov tsis txaus lossis qhov tsis zoo ntawm kev kuaj tus qauv raws li qhov txhaum, tab sis tsis muaj cov txheej txheem ntawm kev paub tab theoretical. Ntawm lawv, cov txheej txheem tsim neural network yog tus sawv cev ntawm kev paub txog kev kuaj mob. Lub npe hu ua artificial neural network yog luv li ANN hauv lus Askiv, uas yog raws li tib neeg kev nkag siab ntawm lub paj hlwb neural network thiab paub txog qee yam haujlwm los ntawm kev tsim kho. Artificial neural network tuaj yeem khaws cov ntaub ntawv hauv ib txoj kev sib faib, thiab paub txog kev hloov pauv tsis raws kab thiab daim ntawv qhia nrog kev pab ntawm network topology thiab qhov hnyav faib. Hauv qhov sib piv, cov txheej txheem tsim neural network ua rau qhov tsis txaus ntawm cov qauv kev kuaj xyuas qhov tsis raug hauv cov tshuab tsis muaj kab. Txawm li cas los xij, txoj kev sib txuas ntawm cov neural network tsis zoo tag nrho, thiab nws tsuas yog tso siab rau qee qhov xwm txheej, uas tsis ua kom siv tau zoo ntawm cov kev paub hauv cov haujlwm tshwj xeeb thiab tau yooj yim cuam tshuam los ntawm kev xaiv cov qauv, yog li cov kev kuaj mob txiav txim siab los ntawm nws tsis yog. txhais tau.

    Khoom duab

    40 (4)
    40 (5)

    Cov ntsiab lus ntawm tuam txhab

    01
    1683335092787
    03
    1683336010623
    1683336267762
    06
    07 ib

    Lub tuam txhab kom zoo dua

    1685178165631

    Kev thauj mus los

    08

    FAQ

    1684324296152

    Cov khoom lag luam ntsig txog


  • Yav dhau los:
  • Tom ntej:

  • Yam khoom