252927 Transmisie automată AL4 Senzor de presiune al comutatorului DPO

1.. Metode comune de diagnosticare a defecțiunilor senzorului

Odată cu dezvoltarea științei și tehnologiei, metodele de diagnosticare a defecțiunilor senzorilor sunt din ce în ce mai abundente, ceea ce poate răspunde practic nevoilor utilizării zilnice. Mai exact, metodele comune de diagnosticare a defecțiunilor senzorului includ în principal următoarele:

1.1 Diagnostic de eroare bazat pe model

Cea mai timpurie tehnologie de diagnosticare a defecțiunilor senzorului bazate pe model dezvoltat are o redundanță analitică în loc de redundanța fizică ca idee de bază și obține informații de eroare în principal, comparând-o cu valorile măsurate de ieșire de către sistemul de estimare. În prezent, această tehnologie de diagnostic poate fi împărțită în trei categorii: metoda de diagnosticare a erorilor bazate pe estimarea parametrilor, metoda de diagnostic de eroare bazată pe stat și metoda echivalentă de diagnosticare spațială. În general, definim parametrii caracteristici ai componentelor care constituie sistemul fizic ca parametri de materie și ecuațiile diferențiale sau de diferență care descriu sistemul de control ca parametri ale modulului. Atunci când un senzor din sistem eșuează din cauza daunelor, eșecului sau degradării performanței, acesta poate fi afișat direct ca schimbarea parametrilor materialului, ceea ce la rândul său provoacă schimbarea parametrilor modulului, care conține toate informațiile de eroare. Dimpotrivă, atunci când sunt cunoscuți parametrii modulului, modificarea parametrului poate fi calculată, astfel încât să determine dimensiunea și gradul defectului senzorului. În prezent, tehnologia de diagnostic a senzorului bazată pe model a fost utilizată pe scară largă, iar rezultatele cercetării sale se concentrează pe sisteme liniare, dar cercetarea pe sistemele neliniare trebuie consolidate.

1.2 Diagnostic de eroare bazat pe cunoaștere

Spre deosebire de metodele de diagnostic de eroare menționate mai sus, diagnosticul de eroare bazat pe cunoaștere nu este necesar să stabilească un model matematic, care depășește deficiențele sau defectele diagnosticului de eroare bazat pe model, dar nu are un set de suport teoretic matur. Printre aceștia, metoda rețelei neuronale artificiale este reprezentantul diagnosticului de eroare bazat pe cunoștințe. Așa-numita rețea neuronală artificială este prescurtată ca Ann în engleză, care se bazează pe înțelegerea umană a rețelei neuronale cerebrale și realizează o anumită funcție prin construcția artificială. Rețeaua neuronală artificială poate stoca informații într -un mod distribuit și poate realiza transformarea și cartografierea neliniară cu ajutorul topologiei rețelei și distribuției greutății. În schimb, metoda rețelei neuronale artificiale compensează deficiența de diagnostic de eroare bazat pe model în sistemele neliniare. Cu toate acestea, metoda rețelei neuronale artificiale nu este perfectă și se bazează doar pe unele cazuri practice, ceea ce nu folosește eficient experiența acumulată în domenii speciale și este ușor influențată de selecția de eșantion, astfel încât concluziile de diagnostic trase din aceasta nu sunt interpretabile.