Има ли лесно достъпни алгоритми за сравняване на излишък от двоен{0}}сензор, които могат да бъдат оптимизирани?

В индустриалния сектор понастоящем има много установени, налични в търговската мрежа рамки, които могат лесно да бъдат променени и подобрени, без да е необходимо да се създават от самото начало. Обикновено се използват три вида разтвори за многократна употреба:

1. Основните алгоритми на машините за леене под налягане, които са най-лесни за оптимизиране

Понастоящем основните възможности за сравняване с двоен-сензор вече са интегрирани в популярни машини за леене под налягане от производители като Haitian, Fanuc и KraussMaffei, особено модели от висок-клас. Методът „фиксиран праг + просто осредняване“ обикновено се използва в тези основни версии. Има само две малки промени, необходими за надграждане:

Позволяват на потребителите да променят параметрите на прага и да заменят фиксирания праг с динамичен праг, който се променя в зависимост от етапа на операцията;

За да елиминирате мигновените смущения, включете преценка на тенденцията на отклонение и филтриране на плъзгащ се прозорец. С невероятно ниски разходи за модификация, това може да намали процента на фалшивите аларми от над 20% до около 5%, което го прави подходящо за подобряване на текущото оборудване.

2. Методи за обработка на излишък от промишлени сензори, които са с отворен-изходен код и могат да бъдат модифицирани независимо

Сайтове с-отворен код като GitHub предлагат усъвършенствани рамки за сравнение на излишък на сензори за температура/налягане. Например проектът IndustrialSensorRedundancy включва фундаментални функции, включително етикетиране на аномалии, сравнение на отклонения и плъзгащо се филтриране.

Само претеглената логика на термоядрения синтез и динамичните прагове на етапа на адаптационния процес трябва да бъдат променени за бързо разгръщане при условия на горещо леене под налягане. По-голямата част от кода може да се използва веднага, което спестява повече от 70% от усилията за разработка.

3. Рамки за общи алгоритми за предсказуема поддръжка (подходящи за сценарии за разширено разузнаване)

Например, сравняването на резервиране на двойни-сензори се поддържа първоначално от алгоритъма-толерантен към грешки при резервиране на Siemens S7-400F и рамката за предсказуема поддръжка APROL от B&R, която също има интегриран динамичен анализ на отклонението и инструменти за прогнозиране на тенденции.

За директна употреба просто променете предупредителните прагове и параметрите за оценка на стареенето, за да отговарят на изискванията за точност на сензора за горещ канал. Индустриалната проверка на стабилността елиминира необходимостта от разрешаване на основните логически проблеми.

Най-добрата рента-ефективност обикновено се постига чрез промяна на основния алгоритъм, предоставен от производителя на машината за леене под налягане. Оптимизацията може да бъде постигната чрез просто модифициране на софтуерни параметри и логика; не е необходим нов хардуер.