252927 Аўтаматычная каробка перадач AL4 DPO Датчык ціску

1. Агульныя метады дыягностыкі няспраўнасцей датчыка

З развіццём навукі і тэхнікі метадаў дыягностыкі няспраўнасцей датчыкаў становіцца ўсё больш і больш, што ў асноўным можа задаволіць патрэбы штодзённага выкарыстання. У прыватнасці, агульныя метады дыягностыкі няспраўнасцяў датчыка ў асноўным ўключаюць наступнае:

1.1 Дыягностыка памылак на аснове мадэлі

Самая ранняя распрацаваная тэхналогія дыягностыкі няспраўнасцяў датчыка на аснове мадэлі бярэ ў якасці асноўнай ідэі аналітычную празмернасць замест фізічнай празмернасці і атрымлівае інфармацыю аб няспраўнасці ў асноўным шляхам параўнання яе з вымеранымі значэннямі, выведзенымі сістэмай ацэнкі. У цяперашні час гэтую тэхналогію дыягностыкі можна падзяліць на тры катэгорыі: метад дыягностыкі няспраўнасцей на аснове ацэнкі параметраў, метад дыягностыкі няспраўнасцяў на аснове стану і метад дыягностыкі эквівалентнага прасторы. Увогуле, мы вызначаем характэрныя параметры кампанентаў, якія складаюць фізічную сістэму, як параметры матэрыі, а дыферэнцыяльныя або рознасныя ўраўненні, якія апісваюць сістэму кіравання, як параметры модуля. Калі датчык у сістэме выходзіць з ладу з-за пашкоджання, адмовы або пагаршэння прадукцыйнасці, гэта можа быць непасрэдна адлюстравана як змяненне параметраў матэрыялу, што, у сваю чаргу, выклікае змяненне параметраў модуля, які змяшчае ўсю інфармацыю аб няспраўнасці. Наадварот, калі параметры модуля вядомыя, можна разлічыць змяненне параметра, каб вызначыць памер і ступень няспраўнасці датчыка. У цяперашні час тэхналогія дыягностыкі датчыкаў на аснове мадэляў шырока выкарыстоўваецца, і вынікі яе даследаванняў сканцэнтраваны на лінейных сістэмах, але даследаванні нелінейных сістэм неабходна ўзмацніць.

1.2 Дыягностыка няспраўнасцей на аснове ведаў

У адрозненне ад вышэйзгаданых метадаў дыягностыкі няспраўнасцей, для дыягностыкі няспраўнасцей, заснаванай на ведах, не трэба ствараць матэматычную мадэль, якая пераадольвае недахопы або дэфекты дыягностыкі няспраўнасцяў на аснове мадэляў, але ёй не хапае развітай тэарэтычнай падтрымкі. Сярод іх метад штучнай нейроннай сеткі з'яўляецца прадстаўніком дыягностыкі няспраўнасцей на аснове ведаў. Так званая штучная нейронавая сетка на англійскай мове называецца ANN, якая заснавана на разуменні чалавекам нейронавай сеткі мозгу і рэалізуе пэўную функцыю праз штучную канструкцыю. Штучная нейронавая сетка можа захоўваць інфармацыю размеркаваным спосабам і рэалізоўваць нелінейнае пераўтварэнне і адлюстраванне з дапамогай тапалогіі сеткі і размеркавання вагі. Наадварот, метад штучнай нейронавай сеткі кампенсуе недахоп дыягностыкі няспраўнасцей на аснове мадэлі ў нелінейных сістэмах. Аднак метад штучнай нейроннай сеткі не з'яўляецца дасканалым і абапіраецца толькі на некаторыя практычныя выпадкі, які не дазваляе эфектыўна выкарыстоўваць назапашаны вопыт у спецыяльных галінах і лёгка паддаецца ўплыву выбаркі выбаркі, таму дыягнастычныя высновы, зробленыя на яго аснове, не інтэрпрэтабельны.