可用统计链磨损检测

我的解决方案主要是程序性的而不是添加昂贵的设备。然而，有必要设计巧妙的段简单的获取添加到顶部的动力传动系统 （有关详细信息，稍后) 的硬件。

1.每个链链接必须按顺序编号索引
2.链应擦去无碎片尽可能
3.我测试过程必须运行之前和之后每个工作日

我 chainwear 的检测方法是统计和基于每日人类雇员使用下面的过程中所获得的数据的脱机自动电脑比较。

1.彻底清洁链
2.确保对我特别的 cog 5 传感器是干净的。
部分是以下简称引用作为"pentacog"
3.装载起重机与已知的测试负载 （铅重量在起重机的最大容量）
5.循环链，所以该链接 #1 是在 pentacog 上
6.打开录音机单位，其次是以最低速度提升
7.运行，直到到达了链的末端
8.记录仪数据然后上传到正在进行的数据库。

下一步会发生什么完全自动的基于启发式分析的传感器光点之间的时间。什么测试过程记录是时间的为每个链接段跨越它花费量。断裂伸长率的链将导致节拍的小波动。而检查单个链接，我的系统是缺陷的链分成可能领域更有兴趣。这可以产生一组链的自动化系统进行更彻底的人类验提出的建议。因为在短期内和长期比较数据时，趋势数学上可以表明具体磨损的签名。看似简单的数据，可以作出深刻的预测。收集数据的时间越长，越大数据库和更准确地预测会。

pentacog 是什么比齿形齿轮的特殊几何形状的对齐每个链和光学检测 1 链已通过旋转时。它仅在测试期间，从事和飞轮在这段时间主要齿轮一样从背后拉扯。远程计时器电路检测每个拍子，并记录针对稳定时间线的第二次拆分 signifigance 事件。

很明显，不能链接更接近的负载相比到离负载的链接。链接而进行比较对自己在过去的时间。任何其他系统具体违规或打嗝是自动抵销的分析软件。

虽然各自的测量是不准确的收集很多测量数据将围绕高斯分布。然后，我们可以绘制使用回归曲线验证 corellation 之间测量方法和链磨损的趋势。通过取得的经验，我们还可以从可用变量磨损的定量预测。

这是一个非常经济链检测系统，并在长远来看，概率是 100%可靠。