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传感器发生故障后该如何诊断

时间:2021-04-01 点击次数:

在故障诊断方法方面,不同的故障诊断方法有不同的分类。简单地将故障诊断方法分为分析型和非依赖型。

以数学模型为基础的分析。

对数学模型的分析方法有参数估计法、状态估计法和等价空间法。

以模型为基础的故障诊断方法是最早开发、研究和应用最广泛的故障诊断方法。

该模型机理清晰,结构简单,易于实现,便于分析,可实时诊断。它是故障诊断领域的重要组成部分,也是传感器故障诊断方法发展的主要方向。

其缺点是计算量大,系统复杂,建模误差大,模型适应性差,可靠性差,外部干扰鲁棒易产生误报、泄漏等现象,系统噪声与干扰不敏感。

这种诊断方法目前的研究成果主要集中在线性系统上,深入研究非线性系统的通用故障诊断技术具有重要意义,对其鲁棒性问题有较高的研究价值。表格l说明了模式法在故障诊断方面的优势和不足。

不依赖于数学模型的故障诊断方法。

当前控制系统越来越复杂,要建立正确的控制系统分析数学模型是非常困难的。所以,在存在建模误差时,基于模型的故障诊断方法会出现误报和漏报,不依赖于模型的故障诊断方法受到重视。

该方法的优点在于不依赖于正确的对象模型,且适应性强。不利因素是结构复杂,难以实现。

该非依赖于系统模型的故障诊断方法可以分为数据驱动法、常识法和离散事件法。

数据驱动方法。

本文提出了两种基于数据驱动的信号处理方法和统计方法。

常见的基于信号处理的故障诊断方法包括绝对检测和趋势检测。本文提出了一种基于滑动线性滤波的故障检测方法、一种基于信号模型估计的故障检测方法、一种小波分析方法和一种信息集成方法。

常识型方法。

常识型故障诊断方法分为基于症状和基于定性模型两种故障诊断方法。

离散事件型方法。

离散化故障诊断方法是近年来新出现的一种故障诊断方法。该方法的基本思想是离散事件模型的状态反映系统的正常故障状态。

随著理论研究的进步和技术水平的提高,对传感器故障诊断的研究越来越实用,解决了一些实际问题。

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