Akmens mėginių analizatorius: 4 žingsniai

2024 Autorius: John Day | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-01-30 10:47

Uolienų mėginių analizatorius naudojamas nustatyti ir išanalizuoti uolienų pavyzdžių tipus, naudojant minkšto plakimo vibracijos metodą. Tai naujas metodas identifikuoti uolienų mėginius. Jei yra meteoritas ar nežinomas uolienų mėginys, mėginį galima įvertinti naudojant šį uolienų mėginių analizatorių. Minkšto plakimo technika nesutrikdys ir nepažeis mėginio. Mėginiams identifikuoti naudojama pažangi Neuro Fuzzy interpretavimo technika. Grafinė vartotojo sąsaja (GUI) sukurta naudojant MATLAB programinę įrangą ir vartotojas gali matyti gautas vibracijas, o grafinis išėjimas - ir gautas išėjimas bus rodomas skydelyje per sekundės dalis.

1 žingsnis: mechaninio įrenginio konstravimas

Mechaninio įtaiso matmenys yra šie

Ilgis X plotis X aukštis = 36 cm X 24,2 cm X 32 cm

Strypo ilgis = 24 cm

Plaktuko ilgis = 37 cm

Disko spindulys = 7,2 cm

Ašių ilgis = 19,2 cm (2)

Automatinis minkšto plakimo mechaninis įtaisas yra skirtas mušti mėginį ir sukelti vibracijas… Susidariusios vibracijos pasiskirsto ant mėginių. Gautos vibracijos yra labai sklandžios ir netrukdys ar nepažeis mėginio.

2 žingsnis: vibracijos jutiklis

3 skaičius 801S vibracijos jutiklio vibracijos modelio analoginis išėjimas Reguliuojamas jautrumas „Arduino“roboto vibracijos jutikliams naudojami vibracijoms surinkti … Visų trijų verčių vidurkis naudojamas duomenims analizuoti.

3 žingsnis: „Arduino“valdymas ir programavimas

„Arduino“surinks duomenis naudodami analoginius kaiščius ir konvertuos duomenis bei išsiųs juos į teksto failą

Arduino programavimas

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 () {

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;

jei (val> = 100)

{

Serial.print („DUOMENYS“);

Serial.print ("VIB =");

Serial.println (vertė);

importo apdorojimas.serijinis.*;

Serijinis mySerial;

„PrintWriter“išvestis;

negaliojanti sąranka ()

{

mySerial = new Serial (tai, Serial.list () [0], 9600);

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

niekinis lygiosios ()

{

jei (mySerial.available ()> 0)

{

Eilutės reikšmė = mySerial.readString ();

if (vertė! = null)

{

output.println (vertė);

}

}

}

tuščias raktas Paspaustas ()

{

output.flush ();

// Į failą įrašo likusius duomenis

output.close (); // Baigia failą

išeiti (); // Sustabdo programą

}

vėlavimas (1000);

}

}

}

4 žingsnis: „Neuro Fuzzy Interpretation“grafinė vartotojo sąsaja

ANFIS yra loginių neaiškių sistemų ir neuroninių tinklų derinys. Tokia išvadų sistema yra prisitaikanti, kad galėtų remtis situacija, kurią ji apmokė. Taigi ji turi daug privalumų nuo mokymosi iki išvesties patvirtinimo. Takagi-Sugeno neryškus modelis parodytas paveikslėlyje

Kaip parodyta paveikslėlyje, ANFIS sistemą sudaro 5 sluoksniai, o langelio simbolis yra prisitaikantis. Tuo tarpu simbolizuojamas apskritimas yra fiksuotas. Kiekvienas kiekvieno sluoksnio išėjimas simbolizuojamas mazgų seka, o l yra pamušalas. Čia yra kiekvieno sluoksnio paaiškinimas, būtent:

1 sluoksnis

Padeda padidinti narystės laipsnį

2 sluoksnis

Tarnauja sužadinimo stiprumui sukelti padauginus kiekvieną įvesties signalą.

3 sluoksnis

Normalizuokite degimo stiprumą

4 sluoksnis

Išvesties apskaičiavimas pagal atitinkamos taisyklės parametrus

5 sluoksnis

Skaičiuojant ANFIS išvesties signalą sumuojant visus gaunamus signalus, gaunamas rezultatas

Čia grafinė vartotojo sąsaja sukurta naudojant MATLAB programinę įrangą. Įvesties vibracijos duomenys į programinę įrangą tiekiami naudojant „Arduino“valdiklį, o atitinkamas mėginys bus efektyviai analizuojamas naudojant ANFIS aiškinimą.