252927 Датчик тиску перемикача автоматичної коробки передач AL4 DPO

1. Загальні методи діагностики несправності датчика

З розвитком науки і техніки все більше і більше методів діагностики несправностей датчиків, які в основному можуть задовольнити потреби щоденного використання. Зокрема, загальні методи діагностики несправності датчика в основному включають наступне:

1.1 Діагностика несправностей на основі моделі

Найперша розроблена технологія діагностики несправностей датчиків на основі моделі використовує аналітичну надлишковість замість фізичної надлишковості як свою основну ідею та отримує інформацію про несправності в основному шляхом порівняння її з виміряними значеннями, виведеними системою оцінки. На даний момент цю технологію діагностики можна розділити на три категорії: метод діагностики несправності на основі оцінки параметрів, метод діагностики несправності на основі стану та метод діагностики еквівалентного простору. Загалом ми визначаємо характеристичні параметри компонентів, які складають фізичну систему, як параметри матерії, а диференціальні або різницеві рівняння, які описують систему керування, як параметри модуля. Коли датчик у системі виходить з ладу через пошкодження, несправність або погіршення продуктивності, це може бути безпосередньо відображено як зміна параметрів матеріалу, що, у свою чергу, спричиняє зміну параметрів модуля, які містять усю інформацію про несправності. Навпаки, коли параметри модуля відомі, можна розрахувати зміну параметра, щоб визначити розмір і ступінь несправності датчика. В даний час технологія сенсорної діагностики на основі моделі широко використовується, і її результати досліджень зосереджені на лінійних системах, але дослідження нелінійних систем потребують посилення.

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 вади діагностики несправностей на основі моделі, але не має набору зрілої теоретичної підтримки. Серед них метод штучної нейронної мережі є представником діагностики несправностей на основі знань. Так звана штучна нейронна мережа англійською мовою скорочено називається ANN, яка базується на людському розумінні нейронної мережі мозку та реалізує певну функцію за допомогою штучної конструкції. Штучна нейронна мережа може зберігати інформацію розподіленим способом і реалізовувати нелінійне перетворення та відображення за допомогою топології мережі та розподілу ваги. Навпаки, метод штучної нейронної мережі компенсує недолік діагностики несправностей на основі моделі в нелінійних системах. Однак метод штучної нейронної мережі не є досконалим, і він спирається лише на деякі практичні випадки, що не дозволяє ефективно використовувати накопичений досвід у спеціальних галузях і легко піддається впливу вибірки, тому діагностичні висновки, зроблені на його основі, не є інтерпретований.