Чи є доступні алгоритми порівняння надлишковості-подвійних датчиків, які можна оптимізувати?

У промисловому секторі наразі існує багато усталених, комерційно доступних фреймворків, які можна легко змінювати та покращувати, не створюючи їх з нуля. Зазвичай використовуються три види багаторазових розчинів:

1. Основні алгоритми термопластавтоматів, які найпростіше оптимізувати

Нині базові можливості порівняння з подвійним-датчиком уже інтегровані в популярні машини для лиття під тиском від таких виробників, як Haitian, Fanuc і KraussMaffei, особливо в-моделі високого класу. У цих базових версіях зазвичай використовується метод «фіксований поріг + просте усереднення». Для оновлення потрібні лише дві невеликі зміни:

Дозволити користувачам змінювати параметри порогу та замінювати фіксоване порогове значення на динамічне порогове значення, яке змінюється залежно від етапу операції;

Щоб усунути миттєві перешкоди, включите оцінку тенденції відхилення та фільтрацію ковзного вікна. Завдяки неймовірно низьким витратам на модифікацію це може знизити рівень помилкової тривоги з понад 20% до приблизно 5%, що робить його доцільним для вдосконалення поточного обладнання.

2. Методи обробки резервування промислових датчиків із відкритим-кодом і можуть бути змінені незалежно

Сайти з- відкритим кодом, такі як GitHub, пропонують складні системи порівняння резервування промислових датчиків температури й тиску. Наприклад, проект IndustrialSensorRedundancy включає фундаментальні функції, включаючи маркування аномалій, порівняння відхилень і ковзну фільтрацію.

Лише зважена логіка синтезу та динамічні пороги етапу процесу адаптації повинні бути змінені для швидкого розгортання в умовах гарячого лиття під тиском. Більшість коду можна негайно повторно використовувати, що економить понад 70% зусиль на розробку.

3. Структури для загальних алгоритмів прогнозного обслуговування (підходять для розширених сценаріїв розвідки)

Наприклад, подвійне{0}}порівняння надлишковості датчиків ініціально підтримується відмовостійким алгоритмом надлишковості Siemens S7-400F і системою прогнозного технічного обслуговування APROL від B&R, яка також має інтегрований аналіз динамічних відхилень і інструменти прогнозування тенденцій.

Для прямого використання просто змініть порогові значення попередження та параметри оцінки старіння, щоб відповідати вимогам точності датчика гарячої каністри. Промислова перевірка стабільності усунула необхідність вирішувати основні логічні проблеми.

Найкраща економічна-ефективність зазвичай досягається шляхом зміни основного алгоритму, наданого виробником машини для лиття під тиском. Оптимізація може бути здійснена шляхом простої зміни параметрів програмного забезпечення та логіки; не потрібне нове обладнання.