252927 ഓട്ടോമാറ്റിക് ട്രാൻസ്മിഷൻ AL4 DPO സ്വിച്ച് പ്രഷർ സെൻസർ

1. സാധാരണ സെൻസർ തെറ്റ് രോഗനിർണയ രീതികൾ

ശാസ്ത്രത്തിൻ്റെയും സാങ്കേതികവിദ്യയുടെയും വികാസത്തോടെ, സെൻസർ തകരാർ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനുള്ള രീതികൾ കൂടുതൽ കൂടുതൽ സമൃദ്ധമാണ്, ഇത് അടിസ്ഥാനപരമായി ദൈനംദിന ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റാൻ കഴിയും. പ്രത്യേകിച്ചും, സാധാരണ സെൻസർ തെറ്റ് രോഗനിർണയ രീതികളിൽ പ്രധാനമായും ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

1.1 മോഡൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് രോഗനിർണയം

ആദ്യകാല വികസിപ്പിച്ച മോഡൽ അധിഷ്‌ഠിത സെൻസർ തകരാർ രോഗനിർണ്ണയ സാങ്കേതികവിദ്യ അതിൻ്റെ പ്രധാന ആശയമായി ശാരീരിക ആവർത്തനത്തിനുപകരം വിശകലനപരമായ ആവർത്തനം എടുക്കുന്നു, കൂടാതെ എസ്റ്റിമേറ്റ് സിസ്റ്റം അളന്ന മൂല്യങ്ങളുടെ ഔട്ട്‌പുട്ടുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തി തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നേടുന്നു. നിലവിൽ, ഈ രോഗനിർണ്ണയ സാങ്കേതികവിദ്യയെ മൂന്ന് വിഭാഗങ്ങളായി തിരിക്കാം: പാരാമീറ്റർ എസ്റ്റിമേഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് രോഗനിർണ്ണയ രീതി, സംസ്ഥാന അധിഷ്ഠിത തെറ്റ് രോഗനിർണയ രീതി, തത്തുല്യമായ സ്പേസ് ഡയഗ്നോസിസ് രീതി. പൊതുവേ, ഫിസിക്കൽ സിസ്റ്റത്തെ ദ്രവ്യ പാരാമീറ്ററുകളായി രൂപപ്പെടുത്തുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളെ ഞങ്ങൾ നിർവചിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിയന്ത്രണ സംവിധാനത്തെ മൊഡ്യൂൾ പാരാമീറ്ററുകളായി വിവരിക്കുന്ന ഡിഫറൻഷ്യൽ അല്ലെങ്കിൽ വ്യത്യാസ സമവാക്യങ്ങൾ. കേടുപാടുകൾ, പരാജയം അല്ലെങ്കിൽ പ്രകടന നിലവാരത്തകർച്ച എന്നിവ കാരണം സിസ്റ്റത്തിലെ ഒരു സെൻസർ പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ, അത് മെറ്റീരിയൽ പാരാമീറ്ററുകളുടെ മാറ്റമായി നേരിട്ട് പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് എല്ലാ തെറ്റായ വിവരങ്ങളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന മോഡുലസ് പാരാമീറ്ററുകളുടെ മാറ്റത്തിന് കാരണമാകുന്നു. നേരെമറിച്ച്, മൊഡ്യൂൾ പാരാമീറ്ററുകൾ അറിയുമ്പോൾ, പാരാമീറ്ററിൻ്റെ മാറ്റം കണക്കാക്കാം, അങ്ങനെ സെൻസർ തകരാറിൻ്റെ വലുപ്പവും അളവും നിർണ്ണയിക്കാനാകും. നിലവിൽ, മോഡൽ അധിഷ്ഠിത സെൻസർ ഡയഗ്നോസിസ് ടെക്നോളജി വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, അതിൻ്റെ ഗവേഷണ ഫലങ്ങൾ ലീനിയർ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, എന്നാൽ നോൺ-ലീനിയർ സിസ്റ്റങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം ശക്തിപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്.

1.2 അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് രോഗനിർണയം

മേൽപ്പറഞ്ഞ തെറ്റ് രോഗനിർണ്ണയ രീതികളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, വിജ്ഞാനാധിഷ്ഠിത തെറ്റ് രോഗനിർണ്ണയത്തിന് ഒരു ഗണിതശാസ്ത്ര മാതൃക സ്ഥാപിക്കേണ്ടതില്ല, അത് മോഡൽ അധിഷ്ഠിത തെറ്റ് രോഗനിർണ്ണയത്തിൻ്റെ പോരായ്മകളും വൈകല്യങ്ങളും മറികടക്കുന്നു, പക്ഷേ പക്വമായ സൈദ്ധാന്തിക പിന്തുണയുടെ ഒരു കൂട്ടം ഇല്ല. അവയിൽ, കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതി അറിവ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള തെറ്റ് രോഗനിർണയത്തിൻ്റെ പ്രതിനിധിയാണ്. കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്നതിനെ ഇംഗ്ലീഷിൽ ANN എന്ന് ചുരുക്കി വിളിക്കുന്നു, ഇത് മസ്തിഷ്ക ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിനെക്കുറിച്ചുള്ള മനുഷ്യ ധാരണയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതും കൃത്രിമ നിർമ്മാണത്തിലൂടെ ഒരു നിശ്ചിത പ്രവർത്തനം തിരിച്ചറിയുന്നതുമാണ്. കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന് വിതരണം ചെയ്ത രീതിയിൽ വിവരങ്ങൾ സംഭരിക്കാനും നെറ്റ്‌വർക്ക് ടോപ്പോളജിയുടെയും ഭാരം വിതരണത്തിൻ്റെയും സഹായത്തോടെ രേഖീയമല്ലാത്ത പരിവർത്തനവും മാപ്പിംഗും തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. നേരെമറിച്ച്, കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതി നോൺ ലീനിയർ സിസ്റ്റങ്ങളിലെ മോഡൽ അധിഷ്‌ഠിത തകരാർ രോഗനിർണയത്തിൻ്റെ പോരായ്മ നികത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് രീതി തികഞ്ഞതല്ല, മാത്രമല്ല ഇത് ചില പ്രായോഗിക സാഹചര്യങ്ങളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നു, ഇത് പ്രത്യേക മേഖലകളിലെ സഞ്ചിത അനുഭവം ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാത്തതും സാമ്പിൾ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനെ എളുപ്പത്തിൽ സ്വാധീനിക്കുന്നതും ആയതിനാൽ അതിൽ നിന്ന് എടുത്ത ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് നിഗമനങ്ങൾ അങ്ങനെയല്ല. വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്ന.