252927 ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਮਿਸ਼ਨ AL4 DPO ਸਵਿੱਚ ਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਸੈਂਸਰ

1. ਆਮ ਸੈਂਸਰ ਫਾਲਟ ਨਿਦਾਨ ਵਿਧੀਆਂ

ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੈਂਸਰ ਫਾਲਟ ਨਿਦਾਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰਪੂਰ ਹਨ, ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਆਮ ਸੈਂਸਰ ਫਾਲਟ ਨਿਦਾਨ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

1.1 ਮਾਡਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਸਤ ਮਾਡਲ-ਆਧਾਰਿਤ ਸੈਂਸਰ ਫਾਲਟ ਡਾਇਗਨੌਸਿਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਭੌਤਿਕ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪੇ ਗਏ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੁਕਸ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨਿਦਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ-ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਵਿਧੀ, ਰਾਜ-ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਬਰਾਬਰ ਸਪੇਸ ਨਿਦਾਨ ਵਿਧੀ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਭਾਗਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਪਦਾਰਥ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਜੋਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੰਤਰ ਜਾਂ ਅੰਤਰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਜੋ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਮਾਡਿਊਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੈਂਸਰ ਨੁਕਸਾਨ, ਅਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਦਾਰਥਕ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਮਾਡਿਊਲਸ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀ ਨੁਕਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਦੋਂ ਮੋਡੀਊਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਸੈਂਸਰ ਦੇ ਨੁਕਸ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਡਿਗਰੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੈਂਸਰ ਨਿਦਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

1.2 ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ

ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ, ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਮਾਡਲ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪਰਿਪੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ, ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਹੈ। ਅਖੌਤੀ ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ANN ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦਿਮਾਗ਼ ਦੇ ਤੰਤੂ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਨਿਰਮਾਣ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਤੰਤੂ ਨੈੱਟਵਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵੰਡੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਟੋਪੋਲੋਜੀ ਅਤੇ ਭਾਰ ਵੰਡ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਤ ਨੁਕਸ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿਧੀ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਚਿਤ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਚੋਣ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਇਸ ਤੋਂ ਕੱਢੇ ਗਏ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਿੱਟੇ ਨਹੀਂ ਹਨ. ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ