252927 ఆటోమేటిక్ ట్రాన్స్మిషన్ AL4 DPO స్విచ్ ప్రెజర్ సెన్సార్

1. సాధారణ సెన్సార్ లోపం నిర్ధారణ పద్ధతులు

సైన్స్ మరియు టెక్నాలజీ అభివృద్ధితో, సెన్సార్ తప్పు నిర్ధారణ యొక్క పద్ధతులు మరింత సమృద్ధిగా ఉంటాయి, ఇది ప్రాథమికంగా రోజువారీ ఉపయోగం యొక్క అవసరాలను తీర్చగలదు. ప్రత్యేకంగా, సాధారణ సెన్సార్ లోపం నిర్ధారణ పద్ధతులు ప్రధానంగా ఈ క్రింది వాటిని కలిగి ఉంటాయి:

1.1 మోడల్-ఆధారిత తప్పు నిర్ధారణ

మొట్టమొదటి అభివృద్ధి చెందిన మోడల్-ఆధారిత సెన్సార్ ఫాల్ట్ డయాగ్నోసిస్ టెక్నాలజీ భౌతిక పునరావృతానికి బదులుగా విశ్లేషణాత్మక పునరావృతాన్ని దాని ప్రధాన ఆలోచనగా తీసుకుంటుంది మరియు అంచనా వ్యవస్థ ద్వారా కొలిచిన విలువల అవుట్‌పుట్‌తో పోల్చడం ద్వారా ప్రధానంగా తప్పు సమాచారాన్ని పొందుతుంది. ప్రస్తుతం, ఈ రోగ నిర్ధారణ సాంకేతికతను మూడు వర్గాలుగా విభజించవచ్చు: పారామితి అంచనా-ఆధారిత తప్పు నిర్ధారణ పద్ధతి, రాష్ట్ర-ఆధారిత తప్పు నిర్ధారణ పద్ధతి మరియు సమానమైన అంతరిక్ష నిర్ధారణ పద్ధతి. సాధారణంగా, భౌతిక వ్యవస్థను పదార్థ పారామితులుగా రూపొందించే భాగాల యొక్క లక్షణ పారామితులను మరియు నియంత్రణ వ్యవస్థను మాడ్యూల్ పారామితులుగా వర్ణించే అవకలన లేదా వ్యత్యాస సమీకరణాలను మేము నిర్వచించాము. నష్టం, వైఫల్యం లేదా పనితీరు క్షీణత కారణంగా సిస్టమ్‌లోని సెన్సార్ విఫలమైనప్పుడు, దీనిని నేరుగా మెటీరియల్ పారామితుల మార్పుగా ప్రదర్శించవచ్చు, ఇది మాడ్యులస్ పారామితుల మార్పుకు కారణమవుతుంది, ఇందులో అన్ని తప్పు సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, మాడ్యూల్ పారామితులు తెలిసినప్పుడు, సెన్సార్ లోపం యొక్క పరిమాణం మరియు డిగ్రీని నిర్ణయించడానికి, పరామితి యొక్క మార్పును లెక్కించవచ్చు. ప్రస్తుతం, మోడల్-ఆధారిత సెన్సార్ డయాగ్నోసిస్ టెక్నాలజీ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది మరియు దాని పరిశోధన ఫలితాలు సరళ వ్యవస్థలపై దృష్టి పెడతాయి, అయితే నాన్ లీనియర్ సిస్టమ్‌లపై పరిశోధనలను బలోపేతం చేయాలి.

1.2 నాలెడ్జ్-బేస్డ్ ఫాల్ట్ డయాగ్నోసిస్

పైన పేర్కొన్న తప్పు నిర్ధారణ పద్ధతుల నుండి భిన్నంగా, జ్ఞాన-ఆధారిత తప్పు నిర్ధారణ గణిత నమూనాను స్థాపించాల్సిన అవసరం లేదు, ఇది మోడల్-ఆధారిత లోపం నిర్ధారణ యొక్క లోపాలను లేదా లోపాలను అధిగమిస్తుంది, కానీ పరిపక్వ సైద్ధాంతిక మద్దతు యొక్క సమితి లేదు. వాటిలో, కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్ పద్ధతి జ్ఞాన-ఆధారిత తప్పు నిర్ధారణకు ప్రతినిధి. కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్ అని పిలవబడేది ఆంగ్లంలో ANN గా సంక్షిప్తీకరించబడింది, ఇది మెదడు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ యొక్క మానవ అవగాహనపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు కృత్రిమ నిర్మాణం ద్వారా ఒక నిర్దిష్ట పనితీరును గ్రహిస్తుంది. కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్ సమాచారాన్ని పంపిణీ చేసిన రీతిలో నిల్వ చేయగలదు మరియు నెట్‌వర్క్ టోపోలాజీ మరియు బరువు పంపిణీ సహాయంతో నాన్ లీనియర్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ మరియు మ్యాపింగ్‌ను గ్రహించగలదు. దీనికి విరుద్ధంగా, కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్ పద్ధతి నాన్ లీనియర్ సిస్టమ్స్‌లో మోడల్-ఆధారిత లోపం నిర్ధారణ లోపం. ఏదేమైనా, కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్ పద్ధతి పరిపూర్ణంగా లేదు, మరియు ఇది కొన్ని ఆచరణాత్మక కేసులపై మాత్రమే ఆధారపడుతుంది, ఇది ప్రత్యేక రంగాలలో సేకరించిన అనుభవాన్ని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోదు మరియు నమూనా ఎంపిక ద్వారా సులభంగా ప్రభావితమవుతుంది, కాబట్టి దాని నుండి తీసిన రోగనిర్ధారణ తీర్మానాలు అర్థం చేసుకోలేవు.