Abstract: V magistrskem delu je predstavljen razvoj sistema za zaznavanje napak v industrijskih procesih, ki temelji na osnovi zaznave zvoka. S pomočjo programskega orodja Audacity, so zajeti zvočni signali proizvodnih postopkov. S programskim orodjem Python je izdelan program za pretvorbo zvočnega signala v sliko. Z uporabo Python knjižnice TensorFlow je program naučen, da prepozna napako. Podan je podroben opis pomembnih pojmov, algoritmov, metod in testiranj sistema. Glavni cilj naloge je implementirati zgrajen sistem na dejanskem proizvodnem postopku.Keywords: konvolucijska nevronska mreža, kakovost zvoka, spektrogram, Mel frekvenčni kepstralni koeficienti (MFCC), TensorFlowPublished in DKUM: 04.11.2020; Views: 1154; Downloads: 143 Full text (1,97 MB)
Abstract: V diplomski nalogi so predstavljene prednosti in slabosti odprto-zančnega vodenja položaja bipolarnih hibridnih koračnih motorjev. Na osnovi statičnih karakteristik navora smo opravili analizo osnovnega delovanja obravnavanih motorjev. Ugotovili smo, da lahko z različnimi nivoji vzbujalnega toka dosežemo poljuben kot zasuka motorja, kar omogoča vodenje motorja z zmanjšanim korakom. Za zagotovitev ustreznih vzbujalnih tokov smo uporabili pretvornik v obliki dveh H-mostičev s histerezno regulacijo posameznih tokov. Analizirali smo tudi vpliv bremena na statični pogrešek koraka motorja.Keywords: dvofazni hibridni koračni motor, mikrokorak, statične karakteristike navora, statični pogrešek korakaPublished in DKUM: 09.10.2017; Views: 1515; Downloads: 192 Full text (3,03 MB)
