Mahalagang malaman agad ang mga pinsala sa pandamdam para mapanatili ang kaligtasan at pagiging mabunga ng mga ito.

Pag - unawa sa mga Kabiguan sa Industriyal na mga Robot

Ang mga kabiguan sa pandama ay maaaring mangyari dahil sa mga diperensiya sa hardware, mga salik na pangkapaligiran, o pagkasira at pagkasira. ang mga karaniwang palatandaan ay kinabibilangan ng pabagu-bagong pagbasa, biglaang paglihis ng datos, o kumpletong pagkawala ng signal. Ang pagkilala sa mga sintomas na ito ay ang unang hakbang sa pag-aanalisa ng fault.

Mga Paraan ng Maling Pagtuklas

Ilang mga algorithm ang ginagamit upang ma-detek ang mga pagkakamaling pandama, kabilang ang mga pamamaraang estadistikal, mga pamamaraang model-based, at mga pamamaraan ng pagkatuto ng makina. ang bawat pamamaraan ay may mga bentaha depende sa pagiging komplikado ng sistema at uri ng pagkabigo ng pandama.

Karaniwang Maling mga Algorithm

  • Ang Statistical Process Control (SPC): Monitors data modes upang matukoy ang mga aomalisis.
  • [[Talaksan: Ginagamit ang mga modelong matematikal upang ihambing ang mga inaasahang at aktuwal na mga output ng sensor.
  • Machine Learning Models: [1] [1] Ang mga huwaran ng sensor data ay nag-uuri ng mga pagkakamali.
  • [[Talaksan: Ihambing ang multiple sensor na sumusukat ng parehong parameter.