বুদ্ধিমান মূল্যায়ন সিস্টেম মডেল
হার্ডওয়্যার সিস্টেম অনুযায়ী, মেশিনিং নির্ভুলতা মূল্যায়ন মডেল প্রতিষ্ঠিত হয়। মডেলটি বিভিন্ন স্তরের কাঠামোর সমন্বয়ে গঠিত, যার মধ্যে প্রধানত সংকেত অধিগ্রহণ স্তর, সিগন্যাল আউটপুট স্তর, সংকেত রূপান্তর স্তর, সিগন্যাল কন্ডিশনিং স্তর, ডেটা অধিগ্রহণ স্তর, অধিগ্রহণ সফ্টওয়্যার, ডেটা স্টোরেজ, বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন এবং ব্যবহারকারী স্তর অন্তর্ভুক্ত।
প্রতিটি অংশের কাজগুলি নিম্নরূপ:
(1) সংকেত অধিগ্রহণ স্তর: এটি প্রধানত যে প্রতিটি সেন্সর ইনস্টল করা অবস্থানে পরিমাপ পয়েন্ট থেকে সংশ্লিষ্ট সংকেত সংগ্রহ করে এবং সেন্সর দ্বারা সংকেত আউটপুট সিগন্যাল আউটপুট স্তরে প্রেরণ করা হয়।
(2) সিগন্যাল ইনপুট স্তর: এটি NC মেশিন টুলের ডিসচার্জ কন্ডিশনিং সার্কিটে সংকেত প্রেরণ করে এবং সিগন্যাল আউটপুট স্তরটি সংকেত পরিমাপ বিন্দু এবং প্রিপ্রসেসিং সার্কিটের সাথে লিঙ্ক করে।
(3) সংকেত রূপান্তর স্তর: এটি সংকেত ফর্মের রূপান্তর উপলব্ধি করতে পারে। যেহেতু প্রতিটি সেন্সরের মূল সিগন্যাল আউটপুটে ভোল্টেজ সিগন্যাল, রেজিস্ট্যান্স সিগন্যাল এবং কারেন্ট সিগন্যাল অন্তর্ভুক্ত থাকে, ডেটা অর্জনের সুবিধার্থে এই সিগন্যালগুলিকে সিগন্যাল ট্রান্সফরমেশন লেয়ারে রূপান্তরিত করতে হবে এবং একইভাবে ভোল্টেজ সিগন্যালে রূপান্তরিত করতে হবে।
(4) সংকেত কন্ডিশনার স্তর: এটি প্রধানত সংকেত কন্ডিশনার যন্ত্র দ্বারা গঠিত। যেহেতু মূল সংকেতটি প্রচুর সংখ্যক শব্দ সংকেতের সাথে মিশ্রিত হয় এবং মূল সংকেতের মান তুলনামূলকভাবে দুর্বল, সিগন্যাল কন্ডিশনার স্তরটি মূলত মূল সংকেতের পরিবর্ধন এবং ফিল্টারিং উপলব্ধি করে।
(5) ডেটা অধিগ্রহণ স্তর: এটি প্রধানত উচ্চ-গতির সংকেত অধিগ্রহণ উপলব্ধি করার জন্য ডেটা অধিগ্রহণ কার্ড দ্বারা গঠিত।
(6) অধিগ্রহণ সফ্টওয়্যার: এটি মূলত কম্পিউটারের স্বয়ংক্রিয় ডেটা অধিগ্রহণ, ট্রান্সমিশন, স্টোরেজ এবং অন্যান্য ক্রিয়াকলাপ উপলব্ধি করে।
(7) ডেটা সঞ্চয়স্থান: এটি ডেটা প্রক্রিয়াকরণের মূল ভিত্তি, এবং সংরক্ষিত ডেটা পরবর্তী প্রক্রিয়াকরণে কল করা প্রয়োজন।
(8) বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন: এটি প্রধানত পরবর্তী নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য প্রক্রিয়াকৃত সংকেত থেকে প্রাসঙ্গিক সময়-ডোমেন বৈশিষ্ট্য এবং ফ্রিকোয়েন্সি-ডোমেন বৈশিষ্ট্যগুলি বের করে।
(9) ব্যবহারকারীর স্তর: এটি প্রধানত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা এক্সট্র্যাক্ট করা আইজেন ভ্যালুগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয় এবং শেখে এবং সিদ্ধান্তের ফলাফল দেয়।
সংকেত বৈশিষ্ট্য নিষ্কাশন
বৈশিষ্ট্য নির্বাচন মান বিভিন্ন ডিজিটাল সংকেত বিশ্লেষণ এবং প্রক্রিয়াকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করে বৈশিষ্ট্য তথ্য বের করে যা মূল সংকেত থেকে মেশিনিং নির্ভুলতার পরিবর্তনকে সর্বোত্তমভাবে প্রতিফলিত করতে পারে। সেন্সর দ্বারা সংগৃহীত মূল সংকেতটিতে প্রচুর পরিমাণে শব্দ সংকেত রয়েছে। সিগন্যালের ইজেনভ্যালুকে কার্যকরভাবে বের করার জন্য, ইগেন ভ্যালু বের করার জন্য ওয়েভলেট প্যাকেট নির্বাচন করা হয়।