முன்கணிப்பு பராமரிப்பு: அதிர்வு பகுப்பாய்வு & Edge AI

ஒரு அளவீட்டு சங்கிலி, ஒரு சென்சார் மட்டுமல்ல

நிலை கண்காணிப்பு, சொத்திலிருந்து உணர்திறன் உறுப்புக்கான இயந்திர பாதையில் தொடங்குகிறது. பெருகிவரும் விறைப்புத்தன்மை, நோக்குநிலை மற்றும் உள்ளூர் அதிர்வுகள் மென்பொருளைப் பார்க்கும் முன் நிறமாலையை மாற்றலாம். சென்சார் வரம்பு மற்றும் இரைச்சல் அடர்த்தியானது, எதிர்பார்க்கப்படும் அதிர்வு மற்றும் கண்டறியக்கூடிய முந்தைய தவறு கையொப்பங்கள் இரண்டையும் பொருத்த வேண்டும்.

தவறுக்கான மாதிரி, டாஷ்போர்டுக்கு அல்ல

மெதுவான போக்கு ஒட்டுமொத்த அதிர்வு அதிகரித்து வருவதைக் காட்டலாம், ஆனால் அது தாங்கும் தாக்கங்கள் அல்லது குறுகிய இடைநிலைகளை மறைக்கக்கூடும். கையகப்படுத்தல் உத்தியானது அலைவரிசை, மாதிரி வீதம், சாளர நீளம் மற்றும் இலக்கு தோல்வி முறைகளில் இருந்து தூண்டுதல் நிலைகளை வரையறுக்க வேண்டும். திட்டமிடப்பட்ட சாளரங்கள் மீண்டும் மீண்டும் செய்யக்கூடிய போக்குகளை வழங்குகின்றன; நிகழ்வு-தூண்டப்பட்ட பிடிப்பு தொடர்ந்து ஸ்ட்ரீமிங் செய்யாமல் அசாதாரண நடத்தையை பாதுகாக்கிறது.

மூல ஜன்னல்களை செயல்பாட்டு ஆதாரமாக மாற்றவும்

ஆர்எம்எஸ், பீக், க்ரெஸ்ட் ஃபேக்டர் மற்றும் ஸ்பெக்ட்ரல்-பேண்ட் ஆற்றல் ஆகியவை இயக்க நிலையுடன் இணைக்கப்பட்டால் மட்டுமே பயனுள்ளதாக இருக்கும். வேகம், சுமை மற்றும் வெப்பநிலை ஆகியவை அத்தியாவசிய சூழலை வழங்குகின்றன. விளிம்பு செயலாக்கமானது சாளரங்களை வகைப்படுத்தலாம், பிரதிநிதித்துவ மூல மாதிரிகளைத் தக்கவைத்து, சிறிய அம்சங்களை அனுப்பலாம், எனவே பொறியாளர்கள் ஒவ்வொரு மாதிரியையும் நெட்வொர்க்கில் நகர்த்தாமல் விழிப்பூட்டலை ஆராயலாம்.

முடிவுகளைச் சுற்றி வயர்லெஸ் இணைப்பை வடிவமைக்கவும்

ஆணையிடுதல், வழக்கமான சுருக்கங்கள், விழிப்பூட்டல்கள் மற்றும் கண்டறியும் பதிவிறக்கங்கள் வெவ்வேறு அலைவரிசை மற்றும் ஆற்றல் தேவைகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த ட்ராஃபிக் வகுப்புகளைப் பிரிப்பது, ரேடியோ, பேட்டரி மற்றும் சேமிப்பக உத்தி ஆகியவை ஒவ்வொரு வழக்கையும் கையாள ஒரு இணைப்பை கட்டாயப்படுத்துவதற்குப் பதிலாக பராமரிப்பு பணிப்பாய்வுக்கு சேவை செய்ய அனுமதிக்கிறது.

முன்கணிப்பு பராமரிப்பு மற்றும் நிலை கண்காணிப்பு

ஒரு இயந்திரத்தின் தற்போதைய நிலை மற்றும் அது எவ்வாறு மாறுகிறது என்பதை நிலை கண்காணிப்பு விவரிக்கிறது. முன்கணிப்பு பராமரிப்பு மேலும் செல்கிறது: ஏற்றுக்கொள்ள முடியாத தோல்விக்கு முன் எப்போது பராமரிப்பு தேவை என்பதை தீர்மானிக்க ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. உயரும் அதிர்வு மதிப்பெண் மட்டுமே மீதமுள்ள பயனுள்ள வாழ்க்கையை நிறுவாது. திட்டத் தேவைகளில் தனி ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல், தவறு கண்டறிதல் மற்றும் தோல்வி நேர கணிப்பு.

ஒரு பம்ப் அல்லது மோட்டார் பைலட்டிற்கு, முதலில் கண்டறிய வேண்டிய தவறு முறைகள் மற்றும் எச்சரிக்கை தூண்ட வேண்டிய பராமரிப்பு நடவடிக்கை ஆகியவற்றைக் கண்டறியவும். அதிர்வு சாளரங்களுடன் வேகம், சுமை, பெருகிவரும் நிலை மற்றும் சேவை நிகழ்வுகளை பதிவு செய்யவும். இயல்பான உற்பத்தி மாற்றங்கள் சீரழிவு என்று தவறாகக் கருதப்படாமல் இருக்க, ஒத்த இயக்க நிலைகளை ஒப்பிடுக.

அதிர்வு பகுப்பாய்வை வெப்ப இமேஜிங்குடன் இணைக்கவும்

ஒரு தெர்மல் இமேஜிங் கேமரா, அதிர்வு மற்றும் மின் அளவீடுகளுக்கு மேற்பரப்பு-வெப்பநிலை சூழலை சேர்க்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மீண்டும் மீண்டும் வெப்பநிலை அதிகரிப்புடன் அதிர்வுகளில் ஏற்படும் மாற்றம் நெருக்கமான ஆய்வுக்கு நியாயப்படுத்தலாம். அகச்சிவப்பு கேமரா ஒவ்வொரு உள் தவறுகளையும் வெளிப்படுத்தாது, மேலும் வெப்பமான பகுதி என்பது நோயறிதல் அல்ல. அளவீட்டு வடிவியல், உமிழ்வு, பிரதிபலித்த வெப்பநிலை மற்றும் இயக்க சுமை ஆகியவை விளக்கத்தை பாதிக்கின்றன.

அணுகல் மற்றும் தவறு தெரிவுநிலையைச் சுற்றி உணர்தல் முறையைத் தேர்வு செய்யவும். ஒரு நிலையான வெப்பநிலை சென்சார் ஒரு தாங்கி வீட்டுவசதிக்கு போதுமானதாக இருக்கலாம்; அணுகக்கூடிய பல மேற்பரப்புகளுக்கு அவதானிப்பு தேவைப்படும்போது வெப்ப இமேஜிங் பயனுள்ளதாக இருக்கும். சிக்னல்கள் எவ்வாறு இணைக்கப்பட வேண்டும் என்பதைத் தீர்மானிப்பதற்கு முன், நேர முத்திரையிடப்பட்ட ஆதாரங்களை வைத்து, அதே நிலைமைகளின் கீழ் உள்ள போக்குகளை ஒப்பிடவும்.

எங்கே edge AI மற்றும் Industrial IoT பொருந்தும்

ஒரு தொழில்துறை IoT நுழைவாயில் அம்சங்களைச் சேகரிக்கவும், கண்டறியும் சாளரங்களைத் தக்கவைக்கவும் மற்றும் பராமரிப்பு பணிப்பாய்வுக்கான விழிப்பூட்டல்களை அனுப்பவும் முடியும். புரிந்துகொள்ளக்கூடிய அடிப்படை மற்றும் வரம்புகளுடன் தொடங்கவும். ஒரு பிரதிநிதி தரவுத்தொகுப்பு ஒரு நன்மையை நிரூபிக்கும் போது edge AIஐச் சேர்க்கவும், அதாவது மாறிவரும் இயக்க நிலைகளில் குறைவான தவறான அலாரங்கள். மாதிரி உருவாக்கத்திலிருந்து விலக்கப்பட்ட தரவைச் சரிபார்த்து, தவறவிட்ட நிகழ்வுகள் மற்றும் தவறான விழிப்பூட்டல்களைப் புகாரளிக்கவும்.

விழிப்பூட்டலை யார் மதிப்பாய்வு செய்கிறார்கள், எந்த மூலத் தரவை அவர்கள் மீட்டெடுக்க முடியும் மற்றும் உறுதிப்படுத்தப்பட்ட பராமரிப்பு நிகழ்வு எவ்வாறு கணினியில் ஊட்டப்படுகிறது என்பதை வரையறுக்கவும். பைலட்டின் போது கண்டறிதல் முன்னணி நேரம், எச்சரிக்கை சுமை மற்றும் தரவு கிடைக்கும் தன்மையை அளவிடவும். ஒழுங்கின்மை மதிப்பெண்ணைக் காட்டும் டாஷ்போர்டை விட இவை மிகவும் பயனுள்ள ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோலாகும்.

இயந்திர நிலை கண்காணிப்பு திட்டத்தை ஆராயுங்கள்

தொழில்நுட்ப குறிப்பு: FLIR: வெப்பநிலை அளவீடு மற்றும் உமிழ்வு அமைப்புகள்