Optimize edilebilecek hazır çift-sensör yedekliliği karşılaştırma algoritmaları var mı?

Endüstriyel sektörde, halihazırda sıfırdan yaratılmaya gerek kalmadan kolayca değiştirilebilen ve geliştirilebilen çok sayıda yerleşik, ticari olarak mevcut çerçeve bulunmaktadır. Üç tür yeniden kullanılabilir çözüm yaygın olarak kullanılır:

1. Optimize edilmesi en kolay olan enjeksiyon kalıplama makinelerinin temel algoritmaları

Günümüzde, temel çift-sensör karşılaştırma yetenekleri, Haitian, Fanuc ve KraussMaffei gibi üreticilerin popüler enjeksiyon kalıplama makinelerine, özellikle de üst düzey{1}}modellere zaten entegre edilmiştir. Bu temel versiyonlarda genellikle "sabit eşik + basit ortalama" yöntemi kullanılır. Yükseltme için gereken yalnızca iki küçük değişiklik var:

Kullanıcıların eşik parametrelerini değiştirmesine ve sabit eşiği, işlemin aşamasına göre değişen dinamik bir eşikle değiştirmesine izin verin;

Anlık paraziti ortadan kaldırmak için sapma eğilimi değerlendirmesini ve kayan pencere filtrelemeyi birleştirin. İnanılmaz derecede düşük modifikasyon maliyetleri ile bu, yanlış alarm oranını %20'nin üzerinde bir seviyeden yaklaşık %5'e düşürebilir ve bu da onu mevcut ekipmanın iyileştirilmesi için uygun hale getirir.

2. Açık-kaynaklı ve bağımsız olarak değiştirilebilen endüstriyel sensör yedekliliği işleme yöntemleri

GitHub gibi{0}}açık kaynak siteleri, gelişmiş endüstriyel sıcaklık/basınç sensörü yedekliliği karşılaştırma çerçeveleri sunar. Örneğin, IndustrialSensorRedundancy projesi anormallik etiketleme, sapma karşılaştırması ve kayan filtreleme gibi temel özellikleri bünyesinde barındırıyor.

Sıcak yolluk enjeksiyonlu kalıplama koşullarında hızlı dağıtım için yalnızca ağırlıklı füzyon mantığının ve uyarlama süreci aşamasının dinamik eşiklerinin değiştirilmesi gerekir. Kodun büyük bir kısmı anında yeniden kullanılabilir, bu da geliştirme çabalarının %70'inden fazlasını azaltır.

3. Genel kestirimci bakım algoritmalarına yönelik çerçeveler (gelişmiş istihbarat senaryolarına uygun)

Örneğin, ikili-sensör yedeklilik karşılaştırması, Siemens S7-400F'in artıklık hatası-toleranslı algoritması ve aynı zamanda entegre dinamik sapma analizi ve eğilim tahmin araçlarına sahip olan B&R'nin APROL tahmine dayalı bakım çerçevesi tarafından yerel olarak desteklenir.

Doğrudan kullanım için, sıcak yolluk sensörünün doğruluk gereksinimlerini karşılamak üzere uyarı eşiklerini ve eskime değerlendirme parametrelerini değiştirmeniz yeterlidir. Kararlılığın endüstriyel olarak doğrulanması, temeldeki mantık sorunlarını çözme ihtiyacını ortadan kaldırdı.

En iyi maliyet-etkinliği genellikle enjeksiyonlu kalıplama makinesi üreticisi tarafından sağlanan temel algoritmanın değiştirilmesiyle elde edilir. Optimizasyon yalnızca yazılım parametrelerini ve mantığını değiştirerek gerçekleştirilebilir; yeni bir donanıma gerek yoktur.