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用數(shù)學(xué)模型方法診斷傳感器是否故障?


  基于數(shù)學(xué)模型的方法來診斷傳感器故障?當(dāng)出現(xiàn)故障時(shí)第一時(shí)間就是要診斷,看看是哪里出了問題,好方便解決,從不同的角度出發(fā),我們?cè)谠\斷故障時(shí)采用的方法不止一種,如果為此分類的話,可分為兩種,一種是基于解析數(shù)學(xué)模型的方法,另一種是不依賴于數(shù)學(xué)模型的方法。今天我們來講講其中的一個(gè),基于解析數(shù)學(xué)模型的方法。下面一起來認(rèn)識(shí)一下吧。


傳感器


基于解析數(shù)學(xué)模型的方法來診斷故障真的好嗎?有什么優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)?


傳感器


  根據(jù)殘差產(chǎn)生的形式不同,基于解析數(shù)學(xué)模型的方法可以進(jìn)一步分為:參數(shù)估計(jì)法、狀態(tài)估計(jì)法和等價(jià)空間法。

  基于模型的故障診斷方法,是一種最早發(fā)展起來的診斷方法,同時(shí)也是一種研究、應(yīng)用最廣泛的診斷方法。

  優(yōu)點(diǎn)是模型機(jī)理清楚,結(jié)構(gòu)簡單,易實(shí)現(xiàn),易分析,可實(shí)時(shí)診斷。在故障診斷領(lǐng)域具有重要的地位,在今后的發(fā)展中依然會(huì)是傳感器故障診斷方法的主要研究方向。

  缺點(diǎn)是計(jì)算量大,系統(tǒng)復(fù)雜,存在建模誤差,模型的適應(yīng)性差;可靠性差,容易出現(xiàn)誤報(bào)、漏報(bào)等現(xiàn)象,外部擾動(dòng)的魯棒性,系統(tǒng)的噪聲和干擾不敏感。

  目前,這種診斷方法的研究成果仍然主要集中于線性系統(tǒng),對(duì)深入研究非線性系統(tǒng)的通用故障診斷技術(shù)具有重要的意義,同時(shí),魯棒性問題也具有很高的研究價(jià)值。


以上方法你get了嗎?看起來是不是有點(diǎn)復(fù)雜難懂呢?畢竟傳感器真的出現(xiàn)故障了,很多人也不會(huì)修,只能交給專業(yè)人士去搗鼓了。


2018-09-01 227
the end