As falhas do sensor incluem quatro categorias principais: falhas completas de falhas, falhas de desvio fixo, falhas de desvio do desvio e degradação da precisão.
A falha de falha refere -se à falha repentina da medição do sensor, o valor medido tem sido uma constante; A falha de desvio refere -se principalmente ao valor medido do sensor e ao valor verdadeiro de uma diferença constante entre uma classe de falhas, como visto na figura, há uma falha na medição da medição da medição é paralela à medição de sem falha ;; o
As falhas de deriva são falhas nas quais a diferença entre o valor medido do sensor e o valor verdadeiro aumenta ao longo do tempo.
A degradação da precisão refere -se à deterioração da capacidade de medição do sensor e baixa precisão. Quando o nível de precisão diminui, o valor médio da medição não muda, mas a variação da medição muda.
Falhas de desvio fixo e falhas de desvio são falhas que não são fáceis de detectar e causar uma série de problemas imprevistos no curso da falha, tornando o sistema de controle incapaz de funcionar corretamente por um longo período de tempo.
Maneira de classificação de falha do sensor
1, de acordo com o grau de classificação de falha do sensor
De acordo com o tamanho do grau de falha do sensor, pode ser dividido em falha dura e falha suave.
Falha dura refere -se à estrutura dos danos causados pelo fracasso, a amplitude geral de grandes e repentinas mudanças; A falha suave refere -se às características da variação, a amplitude é pequena e lenta mudanças.
Falha dura, também conhecida como falha completa, falha completa quando o valor medido não muda com a mudança real, sempre mantenha uma certa leitura. Normalmente, esse valor constante geralmente é zero ou a leitura máxima. O valor medido da falha é aproximadamente uma linha reta horizontal.
As falhas suaves incluem desvio de dados, desvio e degradação dos níveis de precisão. As falhas suaves são relativamente pequenas, difíceis de serem encontradas; portanto, em certo sentido, falhas suaves danos do que falhas duras danos são maiores, e seu dano atraiu gradualmente a atenção.
2, de acordo com o fracasso da classificação de desempenho
De acordo com o desempenho das falhas, pode ser dividido em falhas intermitentes e falhas permanentes.
A falha intermitente é boa ou ruim; A falha permanente de falha, não pode ser restaurada ao normal.
3, de acordo com o fracasso, o desenvolvimento do processo de classificação
De acordo com o processo de ocorrência de falhas, o desenvolvimento pode ser dividido em falha de mutação e falha lenta.
A taxa de alteração do sinal de falha mutante é grande; A taxa de mudança de sinal de falha de mudança lenta é pequena.
4, de acordo com a causa da classificação de falhas
De acordo com a causa da falha, pode ser dividido em falhas de desvio, falhas de impacto, falhas de circuito aberto, falhas de deriva, falhas de curto-circuito, interferência periódica, falhas de zona morta não lineares.
As causas das falhas de desvio são: corrente de polarização ou tensão de viés, etc.; e
As causas de falhas de falhas de entrada são: distúrbios aleatórios na fonte de alimentação e no solo, pula, descargas de faísca, rebarbas no conversor d/a, etc.; e
Causas de falhas de falhas de circuito aberto: linhas de sinal quebradas, pinos de chip não estão conectados, etc.
A causa das falhas de deriva: temperatura, etc.; Falhas de curto-circuito: contaminação.
Causas de falhas de falhas de curto-circuito: corrosão da ponte causada pela poluição, curto-linhas, etc.
Falha de interferência cíclica Causas: fonte de alimentação de 50 Hz, etc .;; e
Causas de falhas de falhas não lineares de banda morta: saturação do amplificador, contendo links não lineares, etc.
Além disso, do ponto de vista da modelagem e simulação, ele pode ser dividido em falhas multiplicativas e aditivas. Para falhas de viés, o sinal original mais um sinal pequeno constante ou aleatório; Para interferência de choque, pode ser sobreposto ao sinal original um sinal de pulso; Para falhas de curto-circuito, o sinal é próximo a zero; Falhas de circuito aberto, o sinal está próximo do máximo de saída do sensor; falhas de deriva, o sinal a uma determinada taxa compensação do sinal original; Falhas de interferência cíclica, o sinal original é sobreposto ao sinal de uma certa frequência.
Métodos de diagnóstico de falhas do sensor
De diferentes perspectivas, a classificação dos métodos de diagnóstico de falhas não é exatamente a mesma. Os métodos de diagnóstico de falhas são simplesmente divididos em: métodos baseados em modelos e métodos matemáticos analíticos que não dependem de modelos matemáticos.
1. Métodos baseados em modelos matemáticos analíticos
De acordo com as diferentes formas de resíduos, os métodos baseados em modelos matemáticos analíticos podem ser divididos em: método de estimativa de parâmetros, método de estimativa de estado e método de espaço equivalente.
O método de diagnóstico de falhas baseado em modelo é um dos primeiros métodos de diagnóstico desenvolvidos, mas também um dos métodos de diagnóstico mais amplamente estudados e aplicados.
As vantagens são que o mecanismo do modelo é claro, a estrutura é simples, fácil de realizar, fácil de analisar e pode ser diagnosticada em tempo real. Ele tem uma posição importante no campo do diagnóstico de falhas e ainda será a principal direção de pesquisa dos métodos de diagnóstico de falhas do sensor no desenvolvimento futuro.
As desvantagens são a grande quantidade de computação, complexidade do sistema; a existência de erros de modelagem, baixa adaptabilidade do modelo; baixa confiabilidade, propensa a alarmes falsos, omissões e outros fenômenos; A robustez de perturbações externas, o sistema não é sensível a ruído e interferência.
Atualmente, os resultados da pesquisa desse método de diagnóstico ainda estão focados principalmente em sistemas lineares, o que é de grande importância para o estudo aprofundado de técnicas de diagnóstico de falhas generalizadas para sistemas não lineares e, ao mesmo tempo, o problema da robustez também é de alto valor de pesquisa. A Tabela L descreve as vantagens e desvantagens de alguns métodos de diagnóstico de falhas no método de modelagem.
2. Métodos de diagnóstico de falhas que não dependem de modelos matemáticos
Atualmente, o sistema de controle se torna cada vez mais complexo, devido ao fato de ser difícil estabelecer um modelo matemático analítico preciso do sistema de controle na prática, quando há um erro de modelagem, os métodos de diagnóstico de falhas baseados em modelo serão falsos Alarmes, omissões e outros fenômenos, de modo que os métodos de diagnóstico de falhas independentes do modelo foram altamente valorizados.
As vantagens dos métodos independentes do modelo matemático são que eles não requerem um modelo preciso do objeto e são altamente adaptáveis. A desvantagem é que a estrutura é complexa e difícil de realizar.
Tais métodos de diagnóstico de falhas independentes do modelo do sistema podem ser categorizados em métodos de diagnóstico de falhas com base em abordagens orientadas a dados, métodos de diagnóstico de falhas baseados no conhecimento e métodos baseados em eventos discretos.
2.1 Métodos orientados a dados
Existem duas categorias principais de métodos orientados a dados: métodos de processamento de sinais e métodos estatísticos.
Alguns métodos de diagnóstico de falhas baseados em processamento de sinal comumente usados são: teste de valor absoluto e teste de tendência, detecção de falhas usando o critério de informação de Kullb ACK, métodos de detecção de falhas baseados em filtro de treliça deslizante adaptável, métodos de detecção de falhas com base nos métodos de análise de correlação de estimativa modal de sinal, análise de wavelet Métodos e métodos de fusão de informações.
2.2 Métodos baseados no conhecimento
Os métodos de diagnóstico de falhas baseados no conhecimento podem ser categorizados concordantemente em dois tipos: métodos de diagnóstico de falhas baseados em sintomas e métodos qualitativos de diagnóstico de falhas baseados em modelos.
2.3 métodos discretos baseados em eventos
O método discreto de diagnóstico de falhas baseado em eventos é um novo tipo de método de diagnóstico de falhas desenvolvido nos últimos anos. A idéia básica é que o estado do modelo de evento discreto reflita o estado normal e o estado de falha do sistema.
Com o progresso da pesquisa teórica e a melhoria contínua do nível técnico, o estudo do diagnóstico de falhas do sensor tenderá a ser mais prático, e alguns dos problemas encontrados na prática serão gradualmente resolvidos.