Máy phân tích mẫu đá: 4 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:33

Máy phân tích mẫu đá được sử dụng để xác định và phân tích các loại mẫu đá bằng kỹ thuật rung búa mềm. Đây là một phương pháp mới để xác định các mẫu đá. Nếu có thiên thạch hoặc bất kỳ mẫu đá nào chưa biết ở đó, người ta có thể ước tính mẫu bằng máy phân tích mẫu đá này. Kỹ thuật đập nhẹ sẽ không làm xáo trộn hoặc làm hỏng mẫu. Kỹ thuật giải thích Mờ thần kinh nâng cao được áp dụng để xác định các mẫu. Giao diện người dùng đồ họa (GUI) được thiết kế bằng phần mềm MATLAB và người dùng có thể thấy các rung động thu được từ đầu ra đồ họa và kết quả đầu ra sẽ được hiển thị trong bảng điều khiển trong vòng vài giây.

Bước 1: Cấu tạo thiết bị cơ khí

Kích thước của thiết bị cơ khí như sau

Chiều dài X Chiều rộng X Chiều cao = 36 cm X 24,2 cm X 32 cm

Chiều dài của thanh mẫu = 24 cm

Chiều dài búa = 37 cm

Bán kính đĩa = 7,2 cm

Chiều dài trục = 19,2 cm (2)

Thiết bị cơ học búa mềm tự động là búa đập mẫu và tạo ra các rung động… Các rung động tạo ra được lan truyền trên các mẫu. Các rung động tạo ra rất êm và sẽ không làm xáo trộn hoặc làm hỏng mẫu.

Bước 2: Cảm biến rung

3 số cảm biến rung 801S Mô hình rung Đầu ra tương tự Độ nhạy có thể điều chỉnh cho Arduino Robot Cảm biến rung được sử dụng để thu thập các rung động… Giá trị trung bình của cả ba giá trị được sử dụng để phân tích dữ liệu.

Bước 3: Điều khiển và lập trình Arduino

Arduino sẽ thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng các chân analog và chuyển đổi dữ liệu và gửi nó sang tệp văn bản

Lập trình Arduino

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 ("NHÃN, GIÁ TRỊ RUNG ĐỘNG");

}

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;

nếu (val> = 100)

{

Serial.print ("DATA,");

Serial.print ("VIB =");

Serial.println (giá trị);

nhập xử lý.serial. *;

Nối tiếp mySerial;

Đầu ra PrintWriter;

void setup ()

{

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

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

void draw ()

{

if (mySerial.available ()> 0)

{

Giá trị chuỗi = mySerial.readString ();

if (value! = null)

{

output.println (giá trị);

}

}

}

void keyPressed ()

{

output.flush ();

// Ghi dữ liệu còn lại vào tệp

output.close (); // Kết thúc tệp

lối ra(); // Dừng chương trình

}

chậm trễ (1000);

}

}

}

Bước 4: Giao diện người dùng đồ họa diễn giải mờ thần kinh

ANFIS là sự kết hợp giữa hệ thống mờ ảo và mạng nơ-ron. Loại hệ thống suy luận này có tính chất thích ứng để dựa vào tình huống mà nó được đào tạo. Vì vậy, nó có rất nhiều lợi thế từ việc học đến việc xác nhận kết quả đầu ra. Mô hình mờ Takagi-Sugeno được thể hiện trong Hình

Như trong Hình, hệ thống ANFIS bao gồm 5 lớp, lớp được ký hiệu bằng hộp là lớp có khả năng thích ứng. Trong khi đó, ký hiệu bằng hình tròn là cố định. Mỗi đầu ra của mỗi lớp được ký hiệu bằng trình tự các nút và l là trình tự hiển thị lớp lót. Đây là lời giải thích cho từng lớp, cụ thể là:

Lớp 1

Phục vụ để nâng cao mức độ thành viên

Lớp 2

Phục vụ để tăng cường độ bắn bằng cách nhân mỗi tín hiệu đầu vào.

Lớp 3

Bình thường hóa cường độ bắn

Lớp 4

Tính toán đầu ra dựa trên các tham số của quy tắc do kết quả

Lớp 5

Đếm tín hiệu đầu ra ANFIS bằng cách cộng tất cả các tín hiệu đến sẽ tạo ra

Ở đây giao diện người dùng đồ họa được thiết kế bằng phần mềm MATLAB. Dữ liệu rung động đầu vào được đưa vào phần mềm bằng bộ điều khiển Arduino và mẫu tương ứng sẽ được phân tích hiệu quả bằng cách sử dụng giải thích ANFIS.