Анализатор проб горных пород: 4 ступени

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:51

Анализатор образцов горных пород используется для идентификации и анализа типов образцов горных пород с использованием техники мягкой ударной вибрации. Это новый метод идентификации образцов горных пород. Если есть метеорит или какой-либо неизвестный образец породы, можно оценить образец с помощью этого анализатора образцов горной породы. Техника мягкого удара не повредит и не повредит образец. Для идентификации образцов применяется продвинутая методика нейро-нечеткой интерпретации. Графический интерфейс пользователя (GUI) разработан с использованием программного обеспечения MATLAB, и пользователь может видеть вибрации, полученные графическим выводом, и результирующий вывод будет показан на панели в пределах долей секунды.

Шаг 1: создание механического устройства

Размеры механического устройства следующие

Длина X Ширина X Высота = 36 см X 24,2 см X 32 см

Длина стержня для образца = 24 см.

Длина молотка = 37 см.

Радиус диска = 7,2 см

Длина оси = 19,2 см (2)

Автоматическое механическое устройство с мягким ударным действием предназначено для ударов по образцу и создания вибраций… Генерируемые вибрации распространяются по образцам. Генерируемые колебания очень плавные и не нарушат и не повредят образец.

Шаг 2: датчик вибрации

3 номер модели датчика вибрации 801S Модель вибрации Аналоговый выход Регулируемая чувствительность для робота Arduino Датчики вибрации используются для сбора вибраций… Среднее всех трех значений используется для анализа данных.

Шаг 3: Управление и программирование Arduino

Arduino будет собирать данные с помощью аналоговых контактов, конвертировать данные и отправлять их в текстовый файл.

Программирование Arduino

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

{

Serial.begin (9600);

pinMode (vib_1, INPUT);

pinMode (vib_2, ВХОД);

pinMode (vib_3, ВХОД);

Serial.println («ЭТИКЕТКА, ЗНАЧЕНИЕ ВИБРАЦИИ»);

}

void loop () {

int val1;

int val2;

int val3;

int val;

val1 = analogRead (vib_1);

val2 = аналоговое чтение (vib_2);

val3 = analogRead (vib_3);

значение = (значение1 + значение2 + значение3) / 3;

если (значение> = 100)

{

Serial.print ("ДАННЫЕ,");

Serial.print ("VIB =");

Serial.println (значение);

import processing.serial. *;

Serial mySerial;

PrintWriter output;

установка void ()

{

mySerial = новый серийный номер (это, Serial.list () [0], 9600);

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

недействительная ничья ()

{

если (mySerial.available ()> 0)

{

Строковое значение = mySerial.readString ();

если (значение! = ноль)

{

output.println (значение);

}

}

}

недействительный keyPressed ()

{

output.flush ();

// Записывает оставшиеся данные в файл

output.close (); // Завершаем файл

выход(); // Останавливает программу

}

задержка (1000);

}

}

}

Шаг 4: графический пользовательский интерфейс нейро-нечеткой интерпретации

ANFIS - это комбинация логических нечетких систем и нейронных сетей. Такая система вывода имеет адаптивную природу, чтобы полагаться на ситуацию, которую она обучила. Таким образом, у него есть много преимуществ от обучения до проверки вывода. Нечеткая модель Такаги-Сугено представлена на рисунке.

Как показано на рисунке, система ANFIS состоит из 5 уровней, уровень, обозначенный рамкой, является адаптивным. Между тем, символизируемый кругом закреплен. Каждый выход каждого слоя символизируется последовательностью узлов, а l - последовательность, показывающая подкладку. Вот объяснение каждого слоя, а именно:

Слой 1

Служит для повышения степени членства

Слой 2

Служит для пробуждения силы огня путем умножения каждого входного сигнала.

Слой 3

Нормализовать огневую мощь

Слой 4

Расчет вывода на основе параметров правила следования

Слой 5

Подсчет выходного сигнала ANFIS путем суммирования всех входящих сигналов даст

Здесь графический интерфейс пользователя разработан с использованием программного обеспечения MATLAB. Входные данные о вибрации вводятся в программное обеспечение с помощью контроллера Arduino, и соответствующий образец будет эффективно проанализирован с использованием интерпретации ANFIS.