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Des algorithmes d'IA pour améliorer la précision et réduire les coûts
Dans l'article suivant, vous trouverez des informations sur un nouveau capteur de flux de gaz qui utilise des algorithmes d'IA pour réduire les coûts.
Dans les derniers modèles, tels que le PF-300 PRO, des algorithmes d'IA innovants sont utilisés, par exemple, pour compenser les influences environnementales dans les mesures de débit ou pour réduire la taille des grandes tables de correspondance.
Dans le cas des algorithmes de mesure de débit de gaz "FlowMeter F1 & F2", la compensation des facteurs environnementaux tels que la température, l'humidité et la pression ambiante peut améliorer la précision. Par exemple, une table de correspondance avec plus de 200 000 points de support peut être compressée à l'aide d'un réseau de neurones artificiels en seulement 31 coefficients, ce qui entraîne une réduction de 99,98 % de l'utilisation de la mémoire avec un taux d'erreur maximum de 1 %. Cette approche économique permet la mise en œuvre de capteurs de débit à faible coût.
Un système à trois disques peut mesurer avec précision à la fois les débits faibles et élevés en utilisant plusieurs capteurs de pression pour calculer la différence entre les disques, en conjonction avec des capteurs de température, d'humidité et de pression ambiante.
