Збої датчиків включають чотири основні категорії: повні збої відмови, збої фіксованих відхилень, збої від дрейфу та деградація точності.
Невдача несправності стосується раптового відмови вимірювання датчика, виміряне значення було постійним; Невдача відхилення в основному стосується вимірюваного значення датчика та справжнього значення постійної різниці між класом несправностей, як видно на малюнку, у вимірюванні вимірювання вимірювання вимірювання вимірювання не несправності ;; з
Несправності дрейфу - це несправності, в яких різниця між вимірюваним значенням датчика та справжнім значенням збільшується з часом.
Деградація точності стосується погіршення можливостей вимірювання датчика та низької точності. Коли рівень точності зменшується, середнє значення вимірювання не змінюється, а дисперсія вимірювання змінюється.
Несправності за фіксованими відхиленнями та несправностей дрейфу - це несправності, які нелегко виявити і викликати низку непередбачуваних проблем у процесі несправності, що робить систему управління не в змозі належним чином функціонувати протягом тривалого періоду часу.
Шлях класифікації сенсорів
1, відповідно до ступеня класифікації сенсорних відмов
Відповідно до розміру ступеня відмови сенсорів, можна розділити на жорстку збій і м'яку невдачу.
Жорстка несправність відноситься до структури пошкоджень, спричиненої невдачею, загальною амплітудою великих, раптових змін; М'яка невдача відноситься до характеристик варіації, амплітуда невелика, повільні зміни.
Жорстка невдача, також відома як повна невдача, повна невдача, коли вимірюване значення не змінюється з фактичними змінами, завжди підтримуйте певне читання. Зазвичай це постійне значення зазвичай дорівнює нулю або максимальне читання. Вимірюване значення несправності - це приблизно горизонтальна пряма лінія.
М'які несправності включають відхилення даних, дрейф та деградація рівнів точності. М'які розломи порівняно невеликі, важко знайти, тому, в певному сенсі, м'які розломи шкода, ніж жорсткі несправності, більша, і його шкода поступово привертала увагу.
2, згідно з невдачею класифікації ефективності
Відповідно до виконання несправностей, можна розділити на переривчасті несправності та постійні несправності.
Переривчастий збій хороший чи поганий; Постійна несправність, не може бути відновлена до норми.
3, згідно з невдачею, розробка процесу класифікації
Відповідно до процесу виникнення несправностей, розвиток можна розділити на несправність мутації та повільну зміну.
Швидкість зміни сигналу мутантів велика; Швидкість зміни сигналу повільної зміни невелика.
4, відповідно до причини класифікації несправностей
Відповідно до причини несправності, можна розділити на несправності відхилення, несправності удару, несправності відкритих контуру, несправності дрейфу, несправності короткого замикання, періодичні перешкоди, нелінійні несправності зони мертвої.
Причинами несправностей відхилення є: струм зміщення або напруга зміщення тощо; і
Причини несправностей у розлому вручення: випадкові порушення живлення та землі, сплески, іскрові розряди, зади в перетворювачі D/A тощо; і
Причини несправностей несправностей відкритого контуру: зламані сигнальні лінії, штифти чіпів не підключені тощо.
Причина несправностей дрейфу: температура тощо; Невдачі короткого замикання: забруднення.
Причини несправностей несправностей з коротким замиканням: мостова корозія, спричинена забрудненням, скороченням ліній тощо.
Вимкнення циклічних перешкод викликає: джерело живлення 50 Гц перешкоджає тощо ;; і
Причини несправностей нелінійних несправностей у ступні смуги: насичення підсилювача, що містить нелінійні посилання тощо.
Крім того, з точки зору моделювання та моделювання його можна розділити на мультиплікативні та адитивні несправності. Для несправностей зміщення початковий сигнал плюс постійний або випадковий невеликий сигнал; Для ударних перешкод можна накладати на початковий сигнал імпульсного сигналу; Для несправностей короткого замикання сигнал близький до нуля; Норми відкритого контуру, сигнал близький до максимуму виводу датчика; Несправності дрейфу, сигнал з певною швидкістю компенсується від початкового сигналу; Оригінальний сигнал циклічні перешкоди накладається на сигнал певної частоти.
Методи діагностики несправності датчика
З різних точок зору класифікація методів діагностики несправностей не зовсім однакова. Методи діагностики несправностей просто поділяються на методи, засновані на аналітичних математичних моделях та методах, які не покладаються на математичні моделі.
1. Методи, засновані на аналітичних математичних моделях
Відповідно до різних форм залишків, методи, засновані на аналітичних математичних моделях, можна додатково розділити на: метод оцінки параметрів, метод оцінки стану та еквівалентний метод простору.
Метод діагностики несправностей на основі моделі є одним з найбільш ранніх розроблених методів діагностики, але також одним із найбільш вивчених та застосованих діагностичних методів.
Переваги полягають у тому, що модельний механізм чіткий, структура проста, проста в реалізації, проста в аналізі та може бути діагностована в режимі реального часу. Він має важливе положення в галузі діагностики несправностей, і все ще буде основним напрямком дослідження методів діагностики несправностей датчика в майбутньому розвитку.
Недоліки - це велика кількість обчислень, складність системи; існування помилок моделювання, погана пристосованість моделі; погана надійність, схильна до помилкових тривог, упущення та інших явищ; Надійність зовнішніх збурень, система не чутлива до шуму та перешкод.
В даний час результати досліджень цього діагностичного методу все ще в основному зосереджені на лінійних системах, що має велике значення для поглибленого вивчення узагальнених методів діагностики несправностей для нелінійних систем, і в той же час проблема стійкості також є високої цінності досліджень. У таблиці L описано переваги та недоліки деяких методів діагностики несправностей у методі моделювання.
2. Методи діагностики несправностей, які не залежать від математичних моделей
В даний час система управління стає все більш складною, завдяки тому, що важко встановити точну аналітичну математичну модель системи управління на практиці, коли виникає помилка моделювання, методи діагностики несправностей на основі моделі будуть помилковими Сигналізація, упущення та інші явища, тому методи діагностики несправностей, незалежних від моделі, були високо оцінені.
Переваги математичних методів, незалежних від моделі, полягають у тому, що вони не потребують точної моделі об'єкта і є дуже пристосованими. Недоліком є те, що структура є складною і важкою для реалізації.
Такі методи діагностики несправностей, незалежних від системи, можна класифікувати на методи діагностики несправностей на основі підходів, орієнтованих на дані, методах діагностики несправностей на основі знань та методів на основі дискретних випадків.
2.1 Методи, керовані даними
Існує дві основні категорії методів, керованих даними: методи обробки сигналів та статистичні методи.
Деякі зазвичай використовувані методи діагностики несправностей на основі обробки сигналу: тест на абсолютне значення та тест на тенденцію, виявлення несправностей за допомогою критерію інформації Kullb ACK, методи виявлення несправностей на основі адаптивного ковзаючого фільтра решітки, методи виявлення несправностей на основі модального аналізу оцінки сигналу, аналізу вейвлетів методи та методи синтезу інформації.
2.2 Методи, засновані на знаннях
Методи діагностики несправностей на основі знань можуть бути узгоджено класифіковані на два типи: методи діагностики несправностей на основі симптомів та якісні методи діагностики несправностей на основі моделі.
2.3 Дискретні методи на основі подій
Дискретний метод діагностики несправностей на основі подій-це новий тип методу діагностики несправностей, розроблений в останні роки. Основна ідея полягає в тому, що стан моделі дискретної події відображає як нормальний стан, так і стан несправності системи.
З прогресом теоретичних досліджень та постійного вдосконалення технічного рівня вивчення діагностики несправностей сенсора, як правило, буде більш практичним, і деякі проблеми, що виникають на практиці, будуть поступово вирішені.