Analizator uzoraka stijena: 4 koraka

2025 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2025-01-23 14:47

Analizator uzoraka stijena koristi se za identifikaciju i analizu vrsta uzoraka stijena tehnikom vibracija mekim udarcem. To je nova metoda u identificiranju uzoraka stijena. Ako postoji meteorit ili bilo koji nepoznati uzorak stijene, može se procijeniti uzorak pomoću ovog analizatora uzoraka stijena. Tehnika mekog čekića neće ometati ili oštetiti uzorak. Napredna Neuro Fuzzy interpretacijska tehnika primjenjuje se za identifikaciju uzoraka. Grafičko korisničko sučelje (GUI) dizajnirano je pomoću softvera MATLAB i korisnik može vidjeti vibracije dobivene grafičkim izlazom, a rezultat će biti prikazan na ploči unutar djelića sekunde.

Korak 1: Konstrukcija mehaničkog uređaja

Dimenzije mehaničkog uređaja su sljedeće

Duljina X Širina X Visina = 36 cm X 24,2 cm X 32 cm

Duljina štapa za uzorke = 24 cm

Dužina čekića = 37 cm

Polumjer diska = 7,2 cm

Duljine osovina = 19,2 cm (2)

Automatski mehanički uređaj za meko čekiće služi za udaranje uzorka i stvaranje vibracija … Vibracije koje se stvaraju šire se po uzorcima. Generirane vibracije su vrlo glatke i neće ometati ili oštetiti uzorak.

Korak 2: Senzor vibracija

3 broj 801S senzora vibracija Model vibracije Analogni izlaz Podesiva osjetljivost Za Arduino robotske senzore vibracija se koriste za prikupljanje vibracija … Prosječne vrijednosti sve tri vrijednosti koriste se za analizu podataka.

Korak 3: Arduino upravljanje i programiranje

Arduino će prikupljati podatke pomoću analognih pinova i pretvarati podatke te ih slati u tekstualnu datoteku

Arduino programiranje

int vib_1 = A0; int vib_2 = A1; int vib_3 = A2;

{

Serial.begin (9600);

pinMode (vib_1, INPUT);

pinMode (vib_2, INPUT);

pinMode (vib_3, INPUT);

Serial.println ("LABEL, VIBRATION VALUE");

}

void loop () {{100} {101}

int val1;

int val2;

int val3;

int val;

val1 = analogRead (vib_1);

val2 = analogRead (vib_2);

val3 = analogRead (vib_3);

val = (val1 + val2 + val3)/3;

ako (val> = 100)

{

Serial.print ("DATA",);

Serial.print ("VIB =");

Serial.println (vrijednost);

uvoz obrada.serial.*;

Serijski mySerial;

PrintWriter izlaz;

void setup ()

{

mySerial = novi serijski (ovaj, Serial.list () [0], 9600);

output = createWriter ("data.txt"); }

void draw ()

{

if (mySerial.available ()> 0)

{

Vrijednost niza = mySerial.readString ();

if (vrijednost! = null)

{

output.println (vrijednost);

}

}

}

void keyPressed ()

{

output.flush ();

// Zapisuje preostale podatke u datoteku

output.close (); // Završava datoteku

Izlaz(); // Zaustavlja program

}

kašnjenje (1000);

}

}

}

Korak 4: Neuro nejasno tumačenje Grafičko korisničko sučelje

ANFIS je kombinacija logičkih neizrazitih sustava i neuronskih mreža. Ovakav sustav zaključivanja ima adaptivnu prirodu da se oslanja na situaciju koju je trenirao. Stoga ima mnogo prednosti od učenja do potvrđivanja rezultata. Takagi-Sugeno nejasan model prikazan je na slici

Kao što je prikazano na slici, sustav ANFIS sastoji se od 5 slojeva, sloj simboliziran kutijom je sloj koji je prilagodljiv. U međuvremenu, krug je simboliziran. Svaki izlaz svakog sloja simboliziran je nizom čvorova, a l je niz koji prikazuje oblogu. Evo objašnjenja za svaki sloj, naime:

Sloj 1

Služi za podizanje stupnja članstva

Sloj 2

Služi za izazivanje snage paljenja množenjem svakog ulaznog signala.

Sloj 3

Normalizirajte snagu paljbe

Sloj 4

Izračunavanje izlaza na temelju parametara pravila koje slijedi

Sloj 5

Brojanje izlaznog signala ANFIS -a zbrajanjem svih ulaznih signala će proizvesti

Ovdje je grafičko korisničko sučelje dizajnirano pomoću softvera MATLAB. Ulazni podaci o vibracijama unose se u softver pomoću Arduino kontrolera, a odgovarajući uzorak će se učinkovito analizirati pomoću tumačenja ANFIS.