د ډیزل د تیلو فلټر عنصر

د لوی پیمانه ، هوښیار او لوړ دقیقیت په لور د میخانیکي تجهیزاتو رجحان سره ، د څرخیدونکي برخو کارول ، لکه رولر بیرینګ ، د بریښنا لیږد ، موقعیت تنظیم کولو او نورو اهدافو ترلاسه کولو لپاره د پام وړ ښه شوی.کله چې دوی زیانمن شوي یا ناکام شي، د میخانیکي تجهیزاتو عملیات خوندیتوب او د تولید ګټې به اغیزمن شي.په هرصورت ، د دې څرخيدونکو برخو ځانګړي نصب کولو موقعیت له امله ، د تجهیزاتو روغتیا حالت څیړل او قضاوت کول خورا ګران دي ، او پخوانۍ میتودونه چې په انسانانو یا تجربې تکیه کوي نور کار نشي کولی.له همدې امله، د تجهیزاتو روغتیا څارنې پلي کولو لپاره د هوښیار کشف او تشخیص میتود رامینځته کول د یوې ګرمې څیړنې موضوع ګرځیدلې.

د مصنوعي ذهانت د ګړندي پرمختګ سره ، د ماشین زده کړې ډیری میتودونه د میخانیکي تجهیزاتو هوښیار تشخیص ریښتیني او سوکالي رامینځته کوي ، لکه د تقویت زده کړې (RL) [1] ، [2] ، تولیدي مخالفې شبکې (GAN) [3] ، اوټوینکوډر (AE) [4] او ملاتړ ویکتور ماشین (SVM) [5]، [6]، [47].د دوی په منځ کې، SVM د احصایوي زده کړې پر بنسټ د ډلبندۍ الګوریتم دی، کوم چې په محلي مینیما کې راټیټوي اسانه نه دي او د غوره هایپرپلین له لارې د روزنې ډاټا جلا کوي پداسې حال کې چې د روزنې ډاټا د غیر خطي نقشې کولو میتودونو له لارې لوړ ابعادي ځانګړتیاو ته نقشه کیدی شي، لکه د پولینیم افعال او د ریډیل اساس افعال.برسېره پردې، SVM کولی شي د محدودو نمونو الندې سمه پریکړه هایپرپلین چمتو کړي، او د ښه عمومي کولو وړتیا لري.د دې عالي فعالیت په پام کې نیولو سره ، SVM په ډیری برخو کې په پراخه کچه کارول شوی.وانګ et al.د عمومي شوي مرکب کثیر پیمانه وزن لرونکي پرموټیشن انټروپي (GCMWPE) او SVM [7] ترکیب پراساس د هوښیار غلطی تشخیص میتود وړاندیز کړی ، کوم چې کولی شي د لوړ ابعادي ځانګړتیاو ټولګه رامینځته کولو لپاره له ډیری پیمانو څخه بییرنګ ځانګړتیاوې استخراج کړي.Bayati et al.د SVM پر بنسټ د DC مایکروګریډ لپاره د غلط ځای میتود وړاندیز کړی [8].د هرې کرښې په یوه پای کې د محلي اندازه شوي ارزښت په کارولو سره، د لوړ خنډ خطا دقیق موقعیت موندل کیدی شي، او تجربې پایلې ښیي چې سکیم د شور او نورو ګډوډۍ لپاره پیاوړی دی.Ref.[9] د ملاتړ ویکتور ماشین پراساس د لیتیم آئن بیټرۍ لپاره د هوښیار غلطی تشخیص میتود وړاندیز کړی ، کوم چې د شور له مینځه وړو لپاره جلا کوزین فلټرینګ کاروي.