252927 Аўтаматычная перадача AL4 DPO датчык ціску пераключэння

1. Метады дыягностыкі распаўсюджанага датчыка

З развіццём навукі і тэхналогій метады дыягностыкі няспраўнасці датчыка ўсё больш і больш багатыя, што ў асноўным можа задаволіць патрэбы штодзённага выкарыстання. У прыватнасці, метады дыягностыкі распаўсюджанага датчыка ў асноўным ўключаюць наступнае:

1.1 Дыягностыка няспраўнасці на аснове мадэлі

Самая ранняя распрацаваная мадэль Diagnosy Diagnosy Diagnosy Diagnosy прымае аналітычную надмернасць замест фізічнай надмернасці ў якасці асноўнай ідэі, і атрымлівае інфармацыю пра няспраўнасць у асноўным, параўноўваючы яе з вымераным вывадам значэнняў па сістэме ацэнкі. У цяперашні час гэтую тэхналогію дыягностыкі можна падзяліць на тры катэгорыі: Метад дыягностыкі на аснове параметраў, метад дыягностыкі няспраўнасцей, метад дыягностыкі няспраўнасцей і эквівалентны метад касмічнай дыягностыкі. Увогуле, мы вызначаем характэрныя параметры кампанентаў, якія складаюць фізічную сістэму як параметры матэрыі, і дыферэнцыяльныя або рознічныя ўраўненні, якія апісваюць сістэму кіравання як параметры модуля. Калі датчык у сістэме не працуе з -за пашкоджанняў, адмовы або дэградацыі прадукцыйнасці, ён можа быць непасрэдна адлюстраваны як змена матэрыяльных параметраў, што, у сваю чаргу, выклікае змяненне параметраў модуля, які змяшчае ўсю інфармацыю аб няспраўнасці. Наадварот, калі вядомыя параметры модуля, можна разлічыць змену параметра, каб вызначыць памер і ступень няспраўнасці датчыка. У цяперашні час шырока выкарыстоўваецца тэхналогія дыягностыкі датчыкаў на аснове мадэлі, і вынікі яе даследаванняў засяроджваюцца на лінейных сістэмах, але даследаванні па нелінейных сістэмах неабходна ўзмацніць.

1.2 Дыягностыка няспраўнасці на аснове ведаў

Дыягностыка няспраўнасцей, адрозных ад вышэйзгаданых метадаў дыягностыкі няспраўнасцей, не трэба ўсталёўваць матэматычную мадэль, якая пераадольвае недахопы або дэфекты дыягностыкі няспраўнасцей на мадэлях, але не хапае набору спелай тэарэтычнай падтрымкі. Сярод іх метад штучнай нервовай сеткі з'яўляецца прадстаўніком дыягностыкі няспраўнасцей на аснове ведаў. Так званая штучная нервовая сетка скарочана як ANN на англійскай мове, якая заснавана на разуменні чалавечай нейроннай сеткі мозгу і рэалізуе пэўную функцыю праз штучнае будаўніцтва. Штучная нейронная сетка можа захоўваць інфармацыю ў размеркаваным спосабе і рэалізаваць нелінейную трансфармацыю і адлюстраванне пры дапамозе сеткавай тапалогіі і размеркавання вагі. У адрозненне ад гэтага, метад штучнай нервовай сеткі кампенсуе дэфіцыт дыягностыкі няспраўнасцей на мадэлях у нелінейных сістэмах. Аднак метад штучнай нервовай сеткі не з'яўляецца дасканалым, і ён абапіраецца толькі на некаторыя практычныя выпадкі, якія не выкарыстоўваюць эфектыўнага выкарыстання назапашанага вопыту ў спецыяльных галінах і лёгка ўплываюць на выбар выбаркі, таму дыягнастычныя высновы, зробленыя з яго, не тлумачацца.