센서 고장에는 네 가지 주요 범주가 포함됩니다 : 완전한 고장 고장, 고정 편차 실패, 드리프트 편차 실패 및 정확도 저하.
실패 실패는 센서 측정의 갑작스런 고장을 말하며, 측정 된 값은 일정하다. 편차 실패는 주로 센서의 측정 값과 결함 클래스 간의 일정한 차이의 실제 값을 나타냅니다. 그림에서 볼 수 있듯이 측정 측정 측정에는 결함이 결함이없는 측정과 평행합니다. ;; 그만큼
드리프트 결함은 센서의 측정 값과 실제 값의 차이가 시간이 지남에 따라 증가하는 결함입니다.
정확도 저하는 센서의 측정 기능의 악화 및 낮은 정확도를 나타냅니다. 정확도 수준이 감소하면 측정의 평균 값이 변하지 않지만 측정의 분산이 변경됩니다.
고정 편차 결함과 드리프트 결함은 결함 과정에서 일련의 예상치 못한 문제를 감지하고 일련의 예상치 못한 문제를 일으키지 않는 결함으로, 제어 시스템이 오랫동안 제대로 작동 할 수 없습니다.
센서 고장 분류 방식
센서 고장 분류 정도에 따라 1
센서 고장 정도의 크기에 따라 하드 실패 및 소프트 실패로 나눌 수 있습니다.
하드 실패는 고장으로 인한 손상의 구조, 크고 갑작스런 변화의 일반적인 진폭을 말합니다. 소프트 실패는 변동의 특성을 말하며 진폭은 작고 느린 변화입니다.
완전 실패라고도하는 하드 실패, 측정 된 값이 실제 변경에 따라 변하지 않을 때 완전한 실패는 항상 특정 판독을 유지합니다. 일반적 으로이 상수 값은 일반적으로 0 또는 최대 판독 값입니다. 결함의 측정 값은 대략 수평 직선입니다.
소프트 결함에는 데이터 편차, 드리프트 및 정확도 수준의 저하가 포함됩니다. 부드러운 결함은 상대적으로 작고 찾기가 어렵 기 때문에 어떤 의미에서, 하드 오류보다 피해가 더 크고, 그 피해는 점차 관심을 끌었습니다.
2, 성능 분류의 실패에 따라
결함의 성능에 따르면 간헐적 결함과 영구 결함으로 나눌 수 있습니다.
간헐적 실패는 좋거나 나쁘다. 영구 실패 실패로 정상으로 복원 할 수 없습니다.
3, 실패에 따라 분류 과정의 개발
결함 발생 과정에 따르면, 개발은 돌연변이 결함과 느린 변화 결함으로 나눌 수 있습니다.
돌연변이 결함 신호 변화 속도는 크다; 변화하는 결함 신호 변화 속도는 작습니다.
4, 결함 분류의 원인에 따라
결함의 원인에 따르면 편차 결함, 충격 결함, 오픈 회로 결함, 드리프트 결함, 단락 결함,주기 간섭, 비선형 데드 존 결함으로 나눌 수 있습니다.
편차 결함의 원인은 다음과 같습니다. 바이어스 전류 또는 바이어스 전압 등; 그리고
부인 결함의 결함 원인은 다음과 같습니다. 전원 공급 장치 및지면의 임의의 교란, 서지, 스파크 배출, D/A 변환기의 버 등; 그리고
오픈 회로 결함 결함 오류 결함 : 깨진 신호 라인, 칩 핀이 연결되지 않은 등.
드리프트 결함의 원인 : 온도 등; 단락 결함 : 오염.
단락 결함의 결함 원인 : 오염, 라인 단락 등으로 인한 교량 부식 등.
순환 간섭 실패 원인 : 전원 공급 장치 50Hz 간섭 등 ;; 그리고
비선형 데드 밴드 결함의 고장 원인 : 비선형 링크 등을 포함하는 앰프 채도
또한 모델링 및 시뮬레이션의 관점에서 볼 때 곱셈 및 부가 적 결함으로 나눌 수 있습니다. 바이어스 결함의 경우 원래 신호와 상수 또는 임의의 작은 신호; 충격 간섭의 경우 원래 신호에 펄스 신호에 중첩 될 수 있습니다. 단락 결함의 경우 신호는 0에 가깝습니다. 개방 회로 결함, 신호는 센서 출력 최대치에 가깝습니다. 드리프트 결함, 원래 신호로부터 특정 속도 오프셋의 신호; 순환 간섭 결함, 원래 신호는 특정 주파수의 신호에 중첩됩니다.
센서 결함 진단 방법
다른 관점에서, 결함 진단 방법의 분류는 정확히 같지 않습니다. 결함 진단 방법은 단순히 다음과 같이 나뉩니다. 분석 수학적 모델과 수학적 모델에 의존하지 않는 방법을 기반으로합니다.
1. 분석 수학적 모델을 기반으로하는 방법
다른 형태의 잔차에 따르면, 분석 수학적 모델을 기반으로하는 방법은 파라미터 추정 방법, 상태 추정 방법 및 동등한 공간 방법으로 더 나눌 수 있습니다.
모델 기반 결함 진단 방법은 개발 된 최초의 진단 방법 중 하나이지만 가장 널리 연구되고 적용된 진단 방법 중 하나입니다.
장점은 모델 메커니즘이 명확하고 구조는 간단하고 실현하기 쉽고 분석하기 쉽고 실시간으로 진단 할 수 있다는 것입니다. 결함 진단 분야에서 중요한 위치를 가지고 있으며 향후 개발에서 센서 결함 진단 방법의 주요 연구 방향이 될 것입니다.
단점은 많은 양의 계산, 시스템 복잡성입니다. 모델링 오류의 존재, 모델의 적응성 불량; 불량한 신뢰성, 잘못된 경보, 누락 및 기타 현상이 발생하기 쉬운 경우; 외부 섭동의 견고성, 시스템은 소음과 간섭에 민감하지 않습니다.
현재이 진단 방법의 연구 결과는 여전히 주로 선형 시스템에 중점을두고 있는데, 이는 비선형 시스템에 대한 일반화 된 결함 진단 기술에 대한 심층적 인 연구에 큰 의미가 있으며 동시에 견고성 문제도 있습니다. 높은 연구 가치. 표 L은 모델링 방법에서 일부 결함 진단 방법의 장점과 단점을 설명합니다.
2. 수학적 모델에 의존하지 않는 결함 진단 방법
현재 제어 시스템의 정확한 분석 수학적 모델을 실제로 설정하기가 어렵 기 때문에 제어 시스템이 점점 더 복잡해집니다. 실제로 모델링 오류가 있으면 모델 기반 결함 진단 방법이 허위입니다. 알람, 누락 및 기타 현상이므로 모델 독립적 결함 진단 방법은 높이 평가되었습니다.
수학적 모델 독립적 인 방법의 장점은 객체의 정확한 모델이 필요하지 않으며 적응력이 높다는 것입니다. 단점은 구조가 복잡하고 실현하기 어렵다는 것입니다.
이러한 시스템 모델 독립적 결함 진단 방법은 데이터 중심 접근 방식, 지식 기반 결함 진단 방법 및 개별 이벤트 기반 방법을 기반으로 결함 진단 방법으로 분류 할 수 있습니다.
2.1 데이터 중심 방법
데이터 중심 방법의 두 가지 주요 범주 인 신호 처리 방법 및 통계 방법이 있습니다.
일반적으로 사용되는 일부 신호 처리 기반 결함 진단 방법은 다음과 같습니다. 절대 값 테스트 및 추세 테스트, KULLB ACK 정보 기준을 사용한 결함 감지, 적응 형 슬라이딩 격자 필터 기반 결함 감지 방법, 신호 모달 추정 상관 분석 방법, 웨이블 분석 방법에 기반한 결함 감지 방법. 방법 및 정보 융합 방법.
2.2 지식 기반 방법
지식 기반 결함 진단 방법은 증상 기반 결함 진단 방법과 정 성적 모델 기반 결함 진단 방법의 두 가지 유형으로 일치 적으로 분류 할 수 있습니다.
2.3 개별 이벤트 기반 방법
불연속 이벤트 기반 결함 진단 방법은 최근 몇 년 동안 개발 된 새로운 유형의 결함 진단 방법입니다. 기본 아이디어는 개별 이벤트 모델의 상태가 시스템의 정상 상태와 결함 상태를 모두 반영한다는 것입니다.
이론적 연구의 발전과 기술적 수준의 지속적인 개선으로 인해 센서 결함 진단에 대한 연구가 더 실용적 일 것이며 실제로 발생하는 일부 문제는 점차 해결 될 것입니다.