252927 အလိုအလျောက် ဂီယာ AL4 DPO Switch ဖိအားအာရုံခံကိရိယာ

1. အဖြစ်များသော အာရုံခံအမှားရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများ

သိပ္ပံနှင့်နည်းပညာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ အာရုံခံချို့ယွင်းမှုရောဂါရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများသည် နေ့စဉ်အသုံးပြုမှု၏ အခြေခံလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည့် နည်းလမ်းများ ပိုမိုများပြားလာပါသည်။ အထူးသဖြင့်၊ ဘုံအာရုံခံ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများတွင် အဓိကအားဖြင့် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

1.1 မော်ဒယ်အခြေပြု ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်း။

အစောဆုံး တီထွင်ထားသော မော်ဒယ်အခြေခံ အာရုံခံ ချို့ယွင်းချက် အဖြေရှာခြင်း နည်းပညာသည် ၎င်း၏ ပင်မ စိတ်ကူးအဖြစ် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထပ်လောင်းခြင်း အစား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အပိုအလျှံပယ်ကို ရယူပြီး ခန့်မှန်းချက် စနစ်မှ တိုင်းတာထားသော တန်ဖိုးများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို အဓိကအားဖြင့် အမှားအချက်အလက်ကို ရယူသည်။ လက်ရှိတွင်၊ ဤရောဂါရှာဖွေရေးနည်းပညာကို အမျိုးအစားသုံးမျိုးခွဲခြားနိုင်သည်- ကန့်သတ်ချက်ခန့်မှန်းမှု-အခြေခံအမှားရှာဖွေရေးနည်းလမ်း၊ ပြည်နယ်အခြေပြုအမှားရှာဖွေရေးနည်းလမ်းနှင့် ညီမျှသောအာကာသရောဂါရှာဖွေရေးနည်းလမ်း။ ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်ဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် အစိတ်အပိုင်းများ၏ ဝိသေသဘောင်များကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များအဖြစ်၊ နှင့် ထိန်းချုပ်စနစ်အား မော်ဂျူးဘောင်များအဖြစ် ဖော်ပြသည့် ကွဲပြားသော သို့မဟုတ် ကွာခြားမှုညီမျှခြင်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ သတ်မှတ်သည်။ စနစ်အတွင်းရှိ အာရုံခံကိရိယာတစ်ခု ပျက်စီးခြင်း၊ ချို့ယွင်းခြင်း သို့မဟုတ် စွမ်းဆောင်ရည် ကျဆင်းခြင်းတို့ကြောင့် ပျက်ကွက်သည့်အခါ၊ ၎င်းကို ပစ္စည်းပါရာမီတာများ ပြောင်းလဲမှုအဖြစ် တိုက်ရိုက်ပြသနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် အမှားအယွင်းအချက်အလက်အားလုံးပါရှိသော မော်ဒူလပ် ဘောင်များကို ပြောင်းလဲစေပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ module parameters များကိုသိသောအခါ၊ sensor fault ၏အရွယ်အစားနှင့်ဒီဂရီကိုဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် parameter ၏ပြောင်းလဲမှုကိုတွက်ချက်နိုင်သည်။ လက်ရှိတွင်၊ မော်ဒယ်အခြေခံအာရုံခံကိရိယာရောဂါရှာဖွေခြင်းနည်းပညာကို တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုနေပြီး ၎င်း၏ သုတေသနရလဒ်များသည် linear စနစ်များကို အဓိကထားသော်လည်း လိုင်းမဟုတ်သောစနစ်များဆိုင်ရာ သုတေသနကို အားကောင်းရန်လိုအပ်သည်။

1.2 အသိပညာအခြေခံအမှားရှာဖွေခြင်း။

အထက်ဖော်ပြပါ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေရေးနည်းလမ်းများနှင့် ကွဲပြားသည်၊ အသိပညာအခြေခံအမှားရှာဖွေခြင်းသည် မော်ဒယ်အခြေခံအမှားရှာဖွေခြင်း၏ ချို့ယွင်းချက် သို့မဟုတ် ချို့ယွင်းချက်များကို ကျော်လွှားနိုင်သော်လည်း ရင့်ကျက်သောသီအိုရီဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးမှုအစုံအလင်မရှိသော သင်္ချာပုံစံတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းတို့တွင်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်အတုနည်းလမ်းသည် အသိပညာအခြေခံအမှားရှာဖွေခြင်း၏ ကိုယ်စားလှယ်ဖြစ်သည်။ အာရုံကြော ကွန်ရက် အတု ဟုခေါ်သော အင်္ဂလိပ်လို ANN ဟု အတိုကောက်ခေါ်သည် ၊ ၎င်းသည် ဦးနှောက် အာရုံကြော ကွန်ရက်ကို လူတို့ နားလည်မှု ပေါ်အခြေခံပြီး အတု တည်ဆောက်မှု အားဖြင့် အချို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာ များကို သိရှိနားလည် စေပါသည်။ Artificial neural network သည် အချက်အလက်များကို ဖြန့်ဝေသည့်နည်းလမ်းဖြင့် သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး network topology နှင့် weight distribution တို့၏အကူအညီဖြင့် nonlinear transformation နှင့် mapping ကို သိရှိနားလည်နိုင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အတုမဲ့ အာရုံကြောကွန်ရက်နည်းလမ်းသည် linear မဟုတ်သော စနစ်များတွင် မော်ဒယ်အခြေခံအမှားရှာဖွေခြင်း၏ ချို့တဲ့မှုအတွက် ဖန်တီးပေးသည်။ သို့သော်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်နည်းလမ်းသည် ပြီးပြည့်စုံခြင်းမရှိပါ၊ ၎င်းသည် အထူးနယ်ပယ်များတွင် စုဆောင်းထားသောအတွေ့အကြုံကို ထိရောက်စွာအသုံးမပြုဘဲ အချို့သောလက်တွေ့ဖြစ်ရပ်များအပေါ်တွင်သာ မှီခိုနေပြီး နမူနာရွေးချယ်မှုဖြင့် အလွယ်တကူလွှမ်းမိုးနိုင်သောကြောင့် ၎င်းမှရရှိသော ရောဂါရှာဖွေရေးကောက်ချက်များသည် မဟုတ်ပါ။ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သော။