252927 Senzor de presiune comutator AL4 DPO transmisie automată

1. Metode comune de diagnosticare a defecțiunilor senzorului

Odată cu dezvoltarea științei și tehnologiei, metodele de diagnosticare a defecțiunilor senzorului sunt din ce în ce mai abundente, ceea ce poate satisface, practic, nevoile de utilizare zilnică.În mod specific, metodele comune de diagnosticare a defecțiunilor senzorului includ în principal următoarele:

1.1 Diagnosticarea defecțiunilor pe bază de model

Cea mai veche tehnologie de diagnosticare a defecțiunilor senzorului, bazată pe modele, ia drept idee de bază redundanța analitică în loc de redundanța fizică și obține informații despre defecțiuni în principal comparându-le cu valorile măsurate emise de sistemul de estimare.În prezent, această tehnologie de diagnosticare poate fi împărțită în trei categorii: metoda de diagnosticare a defecțiunilor bazată pe estimarea parametrilor, metoda de diagnosticare a defecțiunilor bazată pe stare și metoda de diagnosticare a defecțiunilor echivalente.În general, definim parametrii caracteristici ai componentelor care constituie sistemul fizic ca parametri de materie, iar ecuațiile diferențiale sau diferențiale care descriu sistemul de control ca parametri de modul.Atunci când un senzor din sistem se defectează din cauza deteriorării, defecțiunii sau degradării performanței, acesta poate fi afișat direct ca modificare a parametrilor materialelor, care la rândul său provoacă modificarea parametrilor modulului, care conține toate informațiile de defecțiune.Dimpotrivă, atunci când parametrii modulului sunt cunoscuți, se poate calcula modificarea parametrului, astfel încât să se determine dimensiunea și gradul defecțiunii senzorului.În prezent, tehnologia de diagnosticare a senzorilor bazată pe model a fost utilizată pe scară largă, iar rezultatele cercetării sale se concentrează pe sisteme liniare, dar cercetarea asupra sistemelor neliniare trebuie consolidată.

1.2 Diagnosticarea defecțiunilor bazată pe cunoștințe

Spre deosebire de metodele de diagnosticare a defecțiunilor menționate mai sus, diagnosticarea defecțiunilor bazată pe cunoștințe nu trebuie să stabilească un model matematic, care depășește deficiențele sau defectele diagnosticării defecțiunilor bazate pe model, dar lipsește un set de suport teoretic matur.Printre acestea, metoda rețelei neuronale artificiale este reprezentativă pentru diagnosticarea defecțiunilor bazată pe cunoștințe.Așa-numita rețea neuronală artificială este abreviată ca ANN în engleză, care se bazează pe înțelegerea umană a rețelei neuronale a creierului și realizează o anumită funcție prin construcție artificială.Rețeaua neuronală artificială poate stoca informații într-un mod distribuit și poate realiza transformarea și maparea neliniară cu ajutorul topologiei rețelei și distribuției greutății.În schimb, metoda rețelei neuronale artificiale compensează deficiența diagnosticării defecțiunilor bazate pe model în sistemele neliniare.Cu toate acestea, metoda rețelei neuronale artificiale nu este perfectă și se bazează doar pe unele cazuri practice, care nu valorifică în mod eficient experiența acumulată în domenii speciale și este ușor influențată de selecția eșantionului, astfel încât concluziile diagnostice desprinse din aceasta nu sunt interpretabil.