252927 Otomatik Şanzıman AL4 DPO Anahtarı Basınç Sensörü

1. Yaygın sensör arıza teşhis yöntemleri

Bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte, temel olarak günlük kullanım ihtiyaçlarını karşılayabilecek sensör arıza teşhis yöntemleri giderek daha fazla sayıda bulunmaktadır. Spesifik olarak, yaygın sensör arıza teşhis yöntemleri temel olarak aşağıdakileri içerir:

1.1 Model bazlı arıza teşhisi

Geliştirilen en eski model tabanlı sensör arıza teşhis teknolojisi, temel fikri olarak fiziksel fazlalık yerine analitik artıklığı alır ve arıza bilgilerini esas olarak tahmin sistemi tarafından ölçülen değerlerle karşılaştırarak elde eder. Şu anda bu teşhis teknolojisi üç kategoriye ayrılabilir: parametre tahminine dayalı arıza teşhis yöntemi, durum bazlı arıza teşhis yöntemi ve eşdeğer alan teşhis yöntemi. Genel olarak fiziksel sistemi oluşturan bileşenlerin karakteristik parametrelerini madde parametreleri, kontrol sistemini tanımlayan diferansiyel veya fark denklemlerini ise modül parametreleri olarak tanımlarız. Sistemdeki bir sensör hasar, arıza veya performans düşüşü nedeniyle arızalandığında, doğrudan malzeme parametrelerindeki değişiklik olarak görüntülenebiliyor ve bu da tüm arıza bilgilerini içeren modül parametrelerinin değişmesine neden oluyor. Aksine, modül parametreleri bilindiğinde, sensör arızasının boyutunu ve derecesini belirlemek için parametredeki değişim hesaplanabilir. Şu anda model tabanlı sensör teşhis teknolojisi yaygın olarak kullanılmaktadır ve araştırma sonuçları doğrusal sistemlere odaklanmaktadır, ancak doğrusal olmayan sistemler üzerindeki araştırmaların güçlendirilmesi gerekmektedir.

1.2 Bilgiye dayalı arıza teşhisi

Yukarıda belirtilen arıza teşhis yöntemlerinden farklı olarak, bilgiye dayalı arıza teşhisinin, model bazlı arıza teşhisinin eksikliklerini veya kusurlarını ortadan kaldıran bir matematiksel model oluşturmasına gerek yoktur, ancak bir dizi olgun teorik destekten yoksundur. Bunlardan yapay sinir ağı yöntemi bilgiye dayalı arıza teşhisinin temsilcisidir. Yapay sinir ağı olarak adlandırılan, İngilizce'de YSA olarak kısaltılan, insanın beyin sinir ağı anlayışına dayanan ve yapay yapılaşma yoluyla belirli bir işlevi gerçekleştiren ağdır. Yapay sinir ağları bilgiyi dağıtık bir şekilde depolayabilir, ağ topolojisi ve ağırlık dağılımı yardımıyla doğrusal olmayan dönüşüm ve haritalama gerçekleştirebilir. Buna karşılık yapay sinir ağı yöntemi, doğrusal olmayan sistemlerde model tabanlı arıza teşhisinin eksikliğini gidermektedir. Bununla birlikte, yapay sinir ağı yöntemi mükemmel değildir ve yalnızca bazı pratik durumlara dayanmaktadır, özel alanlarda biriken deneyimden etkili bir şekilde yararlanmamaktadır ve örnek seçiminden kolayca etkilenmektedir, bu nedenle ondan çıkarılan tanısal sonuçlar doğru değildir. yorumlanabilir.