پیسنے وہیل کا پتہ لگانے کے نظام کے لئے سینسر

کاغذ نیورل نیٹ ورک اور فزی لاجک پر مبنی نظام کے ڈیزائن اور نفاذ کی طرف اشارہ کرتا ہے جس میں وہیل کی حالت کی نگرانی کے لیے کئی سینسر کے آؤٹ پٹس کو ملایا جاتا ہے۔ یہ فرض کیا جا سکتا ہے کہ پیسنے کے عمل کے معاملے میں، ایک ہی پیسنے والے پہیے کی زندگی کی مدت کے دوران عمل کی حالت صرف وہیل کاٹنے کی صلاحیت میں ہونے والی تبدیلیوں کا ایک فعل ہے۔ یہی وجہ ہے کہ پہیے کی حالت کی نگرانی پیسنے کے عمل کے لیے کسی بھی خودکار نگرانی کے نظام میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔

ایک کامیاب پیسنے والی پہیے کی حالت کی نگرانی کا انحصار کافی حد تک اس مقصد کے لیے استعمال کیے جانے والے قابل اعتماد اور مضبوط سینسر پر ہوتا ہے۔ انسانی آپریٹرز کی غیر موجودگی میں، سینسر کے پاس عمل کو پہچاننے کی صلاحیت ہونی چاہیے۔ اسامانیتاوں اور اصلاحی کارروائی شروع. مختلف اشارے ہیں جو عمل کی حالت سے مربوط ہیں اور وہ مختلف سینسنگ اور پروسیسنگ تکنیکوں کا موضوع ہیں۔ ان میں سے ہر ایک سگنل دلچسپی کے رجحان سے متعلق ایک خصوصیت فراہم کرنے کے قابل ہے اگرچہ مختلف اعتبار سے۔ لہذا متعدد مختلف سینسروں سے کسی عمل کی حالت کے بارے میں زیادہ سے زیادہ معلومات اکٹھا کرنا بہترین حل ہے۔ ایک ذہین سینسنگ سسٹم پر عمل کرنے کے لیے اس طرح کے آئیڈیا کو متعارف کرانے کے لیے سینسر فیوژن کے لیے حکمت عملیوں کو نافذ کیا جانا چاہیے۔

اس مطالعہ میں، ایک سے زیادہ سینسر کے ساتھ ایک نگرانی کا نظام تجویز کیا جاتا ہے اور اس کی کارکردگی کا تجرباتی طور پر جائزہ لیا جاتا ہے۔ اس نظام میں کمپن، صوتی اخراج اور پیسنے والی قوتوں کی پیمائش شامل ہے۔ وہ پیسنے والے پہیے کے لباس کی نگرانی کے لیے مفید سگنل پیدا کرتے ہیں لیکن سگنلز اور سگنل پروسیسنگ کے طریقوں کی بہترین ترتیب کا انتخاب کرنا ہوگا۔

یہ فیڈ فارورڈ بیک پروپیگیشن نیورل نیٹ ورک کے ذریعہ کیا جاتا ہے۔ نیٹ ورک کی ٹیوننگ کے طریقہ کار کے بعد یہ قائم کیا گیا کہ معلوماتی خصوصیات کی تعداد ابتدائی طور پر استعمال شدہ خصوصیات کے سیٹ سے بہت کم ہے۔ اسی اعصابی نیٹ ورک کو فیصلہ سازی کے طریقہ کار میں بھی لاگو کیا جا سکتا ہے کیونکہ، ایک ہی وقت میں، یہ پیسنے والے پہیے کے لباس کو ماڈل بنانے کے قابل ہے۔ اس کے علاوہ، پیسنے والی پہیے کی حالت کی نگرانی میں سینسر کے انضمام کے لیے ایک نیورل نیٹ ورک پر مبنی فزی لاجک فیصلے کے نظام پر تبادلہ خیال کیا گیا ہے۔

مجوزہ طریقہ کار کا جائزہ لینے کے لیے، کٹنگ پیرامیٹرز کی ایک رینج کے ساتھ پیسنے کے دوران جمع کیے گئے ڈیٹا کو استعمال کیا گیا۔ تجربات کے دوران تازہ، پہنا ہوا اور جزوی طور پر پہنا ہوا پیسنے والا پہیہ دیکھا گیا۔ ہر پیمائشی سگنل کے لیے چند شماریاتی اور سپیکٹرل خصوصیات کا حساب لگایا جاتا ہے اور ڈیٹا کے انتخاب اور درجہ بندی کے طریقہ کار کے لیے بطور ان پٹ استعمال کیا جاتا ہے۔