Камминс QSK Дизель двигатель өлешләре өчен 3408560 басым сенсоры
Детальләр
Маркетинг төре:Кайнар продукт 2019
Чыгыш урыны:Чжэцзян, Китай
Бренд исеме:ОЧЫК БУЛ
Гарантия:1 ел
Partлеш:3408560
Төре:басым сенсоры
Сыйфат:Qualityгары сыйфатлы
Сатудан соң хезмәт күрсәтелә:Онлайн ярдәм
Урлау:Нейтраль төрү
Тапшыру вакыты:5-15 көн
Продукция белән таныштыру
Төрле мәгълүмат эшкәртү ысуллары буенча, мәгълүмат кушылу системасының өч архитектурасы бар: таратылган, үзәкләштерелгән һәм гибрид.
1) Таркатылды: Башта бәйсез сенсорлар белән алынган оригиналь мәгълүматлар җирле эшкәртелә, аннары нәтиҗәләр информацион кушылу үзәгенә интеллектуаль оптимизация һәм соңгы нәтиҗәләргә ирешү өчен җибәрелә. Таркатылган элемтә киңлеге, тиз исәпләү тизлеге, яхшы ышанычлылык һәм өзлексезлек өчен түбән ихтыяҗ бар, ләкин күзәтү төгәллеге үзәкләштерелгәннекеннән күпкә кимрәк. Таркатылган кушылу структурасын кире кайтару белән таратылган кушылу структурасына бүлеп була һәм кире кушылмыйча таратылган кушылу структурасы.
2) Centralентральләштерү: Centralентральләштерү һәр сенсор алган чималны турыдан-туры үзәк эшкәртүчегә җибәрә, алар реаль вакытта кушылуны тормышка ашыра ала. Аның мәгълүмат эшкәртү төгәллеге югары һәм алгоритмы сыгылучан, ләкин аның кимчелекләре процессор өчен югары таләпләр, түбән ышанычлылык һәм зур мәгълүмат күләме, шуңа күрә аны тормышка ашыру кыен;
3) Гибрид: Гибрид күп сенсорлы мәгълүмат кушылу рамкасында кайбер сенсорлар үзәкләштерелгән кушылу режимын, калганнары таратылган кушылу режимын кабул итәләр. Гибрид кушылу базасы көчле адаптациягә ия, үзәкләштерелгән кушылу һәм тарату өстенлекләрен исәпкә алып, нык тотрыклылыкка ия. Гибрид кушылу режимының структурасы беренче ике кушылу режимына караганда катлаулырак, бу аралашу һәм исәпләү бәясен арттыра.
Калман фильтры (КФ)
Калман фильтры белән мәгълүмат эшкәртү процессы, гадәттә, фаразлау һәм төзәтү. Бу гади һәм конкрет алгоритм гына түгел, күп сенсорлы мәгълүмат кушылу технологиясе ролендә бик файдалы система эшкәртү схемасы. Чынлыкта, ул күпчелек мәгълүмат системаларын эшкәртү ысулларына охшаган. Бу математик iterative рекурсив исәпләү ярдәмендә кушылган мәгълүматлар өчен эффектив статистик оптималь смета бирә, ләкин ул аз саклау урыны һәм исәпләү таләп итә, шуңа күрә мәгълүмат эшкәртү мәйданы һәм тизлеге чикләнгән әйләнә-тирә мохит өчен яраклы. КФны ике төргә бүлеп була: таратылган Калман фильтры (DKF) һәм Калман фильтры (EKF). DKF мәгълүмат кушылуны тулысынча үзәкләштерә ала, ә EKF мәгълүмат эшкәртү хаталарының һәм тотрыксызлыкның мәгълүмат кушылу процессындагы йогынтысын эффектив җиңә ала.