ANN | شبکه های عصبی مصنوعی را می توان برای FDD در فرآیندهای صنعتی به کار برد و مزایا و چالش های این رویکرد چیست؟ تشخیص عیب (FDD) یک وظیفه حیاتی در اتوماسیون صنعتی است. زیرا می تواند به جلوگیری از حوادث، کاهش زمان خرابی و بهینه سازی عملکرد کمک کند. با این حال، FDD می تواند چالش برانگیز باشد. به ویژه برای فرآیندهای پیچیده و غیر خطی، که در آن روش های سنتی ممکن است شکست بخورند یا نیاز به مدل سازی و تنظیم گسترده داشته باشند. 

ANN چیست؟

ANN ها مدل های محاسباتی هستند که ساختار و عملکرد شبکه های عصبی بیولوژیکی مانند مغز را تقلید می کنند. آن ها از لایه هایی از گره های به هم پیوسته به نام نورون تشکیل می شوند که اطلاعات را پردازش و انتقال می دهند. هر نورون دارای مجموعه ای از وزن ها و یک سوگیری است. طوری که خروجی آن را بر اساس ورودی های سایر نورون ها یا منابع خارجی تعیین می کند. شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند از دیتاها بیاموزند و وزن‌ها و سوگیری‌های خود را از طریق فرآیندی به نام آموزش، با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند انتشار پس‌از و نزول گرادیان، تطبیق دهند.

ANN ها برای FDD چگونه کار می کنند؟

ANN ها را می توان برای FDD به دو روش اصلی استفاده کرد: