252927 Автоматична коробка передач Al4 DPO Датчик тиску комутатора

1. Загальні методи діагностики несправностей датчика

З розвитком науки та технологій методи діагностики несправностей датчика все більш рясніють, що в основному може задовольнити потреби щоденного використання. Зокрема, загальні методи діагностики несправностей датчика в основному включають наступне:

1.1 Діагностика несправностей на основі моделі

Найдавніша розроблена технологія діагностики несправностей датчика на основі моделі вимагає аналітичної надмірності замість фізичної надмірності як основної ідеї, і отримує інформацію про несправності, головним чином, порівнюючи її з вимірюваними значеннями значень за системою оцінки. В даний час ця технологія діагностики може бути розділена на три категорії: метод діагностики несправностей на основі параметрів, метод діагностики несправностей на основі стану та метод еквівалентного діагностики простору. Загалом, ми визначаємо характерні параметри компонентів, що складають фізичну систему як параметри речовини, та диференціальні або різниці рівнянь, які описують систему управління як параметри модуля. Коли датчик у системі не вдається через пошкодження, відмову або зниження продуктивності, його можна безпосередньо відображати як зміну параметрів матеріалу, що, в свою чергу, викликає зміну параметрів модуля, яка містить всю інформацію про несправності. Навпаки, коли відомі параметри модуля, можна обчислити зміну параметра, щоб визначити розмір та ступінь несправності датчика. В даний час широко застосовується технологія діагностики датчиків на основі моделі, і результати її досліджень зосереджуються на лінійних системах, але дослідження нелінійних систем потрібно посилити.

1.2 Діагностика несправностей на основі знань

На відміну від вищезазначених методів діагностики несправностей, діагностика несправностей на основі знань не потребує встановлення математичної моделі, яка долає недоліки або дефекти діагностики несправностей на основі моделі, але не вистачає набору зрілої теоретичної підтримки. Серед них метод штучної нейронної мережі є представником діагностики несправностей на основі знань. Так звана штучна нейронна мережа скорочується як Енн в англійській мові, яка базується на розумінні людської нейронної мережі мозку та реалізує певну функцію за допомогою штучної побудови. Штучна нейронна мережа може зберігати інформацію розподіленим чином та реалізувати нелінійну трансформацію та відображення за допомогою мережевої топології та розподілу ваги. На відміну від цього, метод штучної нейронної мережі компенсує дефіцит модельної діагностики несправностей у нелінійних системах. Однак метод штучної нейронної мережі не є ідеальним, і він спирається лише на деякі практичні випадки, що не ефективно використовує накопичений досвід у спеціальних сферах і легко впливає на вибір вибірки, тому діагностичні висновки, зроблені з нього, не інтерпретуються.