Table of Contents
ربات های صنعتی به شدت به سنسورها برای انجام عملیات دقیق متکی هستند. تشخیص سریع خرابی های سنسور برای حفظ ایمنی و بهره وری ضروری است. توسعه الگوریتم های تشخیص خطا موثر به شناسایی مسائل در اوایل و کاهش خرابی های ناشی از آن کمک می کند.
درک شکست های حسی در روبات های صنعتی
شکست های سنسور می تواند به دلیل خرابی های سخت افزاری، عوامل محیطی یا سایش و پارگی رخ دهد، علائم مشترک شامل خواندن متناقض، انحراف داده های ناگهانی یا از دست دادن سیگنال کامل است.
روش های تشخیص خطا
چندین الگوریتم برای تشخیص خطاهای سنسور، از جمله روش های آماری، رویکردهای مبتنی بر مدل و تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می شود.هر روش دارای مزایا بسته به پیچیدگی سیستم و نوع خرابی سنسور است.
الگوریتم های تشخیص خطای رایج
- ] کنترل فرایند آماری (SPC): نظارت بر روند داده ها برای شناسایی ناهنجاری ها.
- روش های مبتنی بر سرور: [FLT 1] از مدل های ریاضی برای مقایسه خروجی های مورد انتظار و سنسور واقعی استفاده می کند.
- مدل های یادگیری ماشین: [FLT 1] الگوهای داده سنسور را برای تشخیص خطا طبقه بندی می کند.
- چک های ردینگ: [FLT 1] مقایسه سنسور های متعدد اندازه گیری همان پارامتر.