Las fallas del sensor incluyen cuatro categorías principales: fallas completas de fallas, fallas de desviación fija, fallas de desviación de deriva y degradación de precisión.
La falla de la falla se refiere a la falla repentina de la medición del sensor, el valor medido ha sido una constante; La falla de la desviación se refiere principalmente al valor medido del sensor y al valor verdadero de una diferencia constante entre una clase de fallas, como se ve en la figura, hay una falla en la medición de la medición de la medición es paralela a la medición de ninguna falla ;; el
Las fallas de deriva son fallas en las que la diferencia entre el valor medido del sensor y el valor verdadero aumenta con el tiempo.
La degradación de la precisión se refiere al deterioro de la capacidad de medición del sensor y la baja precisión. Cuando el nivel de precisión disminuye, el valor promedio de la medición no cambia, pero la varianza de la medición cambia.
Las fallas de desviación fija y las fallas de deriva son fallas que no son fáciles de detectar y causan una serie de problemas imprevistos en el curso de la falla, lo que hace que el sistema de control no pueda funcionar correctamente durante un largo período de tiempo.
Forma de clasificación de falla del sensor
1, de acuerdo con el grado de clasificación de falla del sensor
Según el tamaño del grado de falla del sensor, se puede dividir en falla dura y falla suave.
La falla dura se refiere a la estructura del daño causado por la falla, la amplitud general de grandes cambios repentinos; La falla suave se refiere a las características de la variación, la amplitud son pequeños cambios lentos.
La falla dura, también conocida como falla completa, falla completa cuando el valor medido no cambia con el cambio real, siempre mantiene una determinada lectura. Por lo general, este valor constante suele ser cero o la lectura máxima. El valor medido de la falla es aproximadamente una línea recta horizontal.
Las fallas suaves incluyen desviación de datos, deriva y degradación de los niveles de precisión. Las fallas blandas son relativamente pequeñas, difíciles de encontrar, por lo que, en cierto sentido, las fallas blandas dañan que las fallas duras, el daño es mayor, y su daño ha atraído gradualmente la atención.
2, de acuerdo con la falla de la clasificación de rendimiento
De acuerdo con el rendimiento de las fallas, se puede dividir en fallas intermitentes y fallas permanentes.
El fracaso intermitente es bueno o malo; Falla de falla permanente, no se puede restaurar a la normalidad.
3, según la falla, el desarrollo del proceso de clasificación
De acuerdo con el proceso de ocurrencia de fallas, el desarrollo se puede dividir en falla de mutación y falla de cambio lento.
La tasa de cambio de señal de falla mutante es grande; La velocidad de señal de falla de cambio lento es pequeña.
4, según la causa de la clasificación de fallas
De acuerdo con la causa de la falla, se puede dividir en fallas de desviación, fallas de impacto, fallas de circuito abierto, fallas de deriva, fallas de cortocircuito, interferencia periódica, fallas de zona muerta no lineal.
Las causas de las fallas de desviación son: corriente de polarización o voltaje de polarización, etc.; y
Las causas de fallas de las fallas de entrada son: perturbaciones aleatorias en la fuente de alimentación y tierra, sobretensiones, descargas de chispa, rebabas en el convertidor D/A, etc.; y
Causas de fallas de fallas de circuito abierto: líneas de señal rotas, pines de chip no están conectados, etc.
La causa de las fallas de deriva: temperatura, etc.; Fallas de cortocircuito: contaminación.
Causas de fallas de fallas de cortocircuito: corrosión del puente causada por contaminación, cortocircuito de línea, etc.
La falla de interferencia cíclica causa: interferencia de suministro de alimentación de 50 Hz, etc. ;; y
Causas de fallas de fallas de banda muerta no lineal: saturación del amplificador, que contiene enlaces no lineales, etc.
Además, desde el punto de vista del modelado y la simulación, se puede dividir en fallas multiplicativas y aditivas. Para fallas de polarización, la señal original más una señal pequeña constante o aleatoria; Para la interferencia de choque, se puede superponerse en la señal original una señal de pulso; Para fallas de cortocircuito, la señal está cerca de cero; Fallas de circuito abierto, la señal está cerca de la salida del sensor como máximo; Fallas de deriva, la señal a una determinada tasa de compensación de la señal original; Fallas de interferencia cíclica, la señal original se superpone en la señal de una cierta frecuencia.
Métodos de diagnóstico de falla del sensor
Desde diferentes perspectivas, la clasificación de los métodos de diagnóstico de fallas no es exactamente lo mismo. Los métodos de diagnóstico de fallas simplemente se dividen en: métodos basados en modelos y métodos matemáticos analíticos que no dependen de modelos matemáticos.
1. Métodos basados en modelos matemáticos analíticos
De acuerdo con las diferentes formas de residuos, los métodos basados en modelos matemáticos analíticos pueden dividirse aún más en: método de estimación de parámetros, método de estimación de estado y método de espacio equivalente.
El método de diagnóstico de fallas basado en modelos es uno de los primeros métodos de diagnóstico desarrollados, pero también uno de los métodos de diagnóstico más ampliamente estudiados y aplicados.
Las ventajas son que el mecanismo del modelo es claro, la estructura es simple, fácil de realizar, fácil de analizar y puede diagnosticarse en tiempo real. Tiene una posición importante en el campo del diagnóstico de fallas, y seguirá siendo la principal dirección de investigación de los métodos de diagnóstico de fallas del sensor en el desarrollo futuro.
Las desventajas son la gran cantidad de cálculo, complejidad del sistema; la existencia de errores de modelado, mala adaptabilidad del modelo; mala confiabilidad, propensa a falsas alarmas, omisiones y otros fenómenos; La robustez de las perturbaciones externas, el sistema no es sensible al ruido e interferencia.
En la actualidad, los resultados de la investigación de este método de diagnóstico todavía se centran principalmente en los sistemas lineales, lo cual es de gran importancia para el estudio en profundidad de las técnicas de diagnóstico de fallas generalizadas para los sistemas no lineales, y al mismo tiempo, el problema de la robustez también es de alto valor de investigación. La Tabla L describe las ventajas y desventajas de algunos métodos de diagnóstico de fallas en el método de modelado.
2. Métodos de diagnóstico de fallas que no dependen de los modelos matemáticos
Actualmente, el sistema de control se vuelve cada vez más complejo, debido al hecho de que es difícil establecer un modelo matemático analítico preciso del sistema de control en la práctica, cuando hay un error de modelado, los métodos de diagnóstico de fallas basados en el modelo serán falsos Las alarmas, las omisiones y otros fenómenos, por lo que los métodos de diagnóstico de fallas independientes del modelo han sido altamente valorados.
Las ventajas de los métodos independientes del modelo matemático son que no requieren un modelo preciso del objeto y son altamente adaptables. La desventaja es que la estructura es compleja y difícil de realizar.
Dichos métodos de diagnóstico de fallas independientes del modelo del sistema pueden clasificarse en métodos de diagnóstico de fallas basados en enfoques basados en datos, métodos de diagnóstico de fallas basados en el conocimiento y métodos basados en eventos discretos.
2.1 Métodos basados en datos
Hay dos categorías principales de métodos basados en datos: métodos de procesamiento de señales y métodos estadísticos.
Algunos métodos de diagnóstico de fallas basados en el procesamiento de señales comúnmente utilizados son: prueba de valor absoluto y prueba de tendencia, detección de fallas utilizando el criterio de información de KULLB ACK, métodos de detección de fallas basados en el filtro de red deslizante adaptativo, métodos de detección de fallas basados en métodos de análisis de correlación de estimación de señal, análisis de wavelet Métodos e información Fusión Métodos.
2.2 Métodos basados en el conocimiento
Los métodos de diagnóstico de fallas basados en el conocimiento se pueden clasificar concordantemente en dos tipos: métodos de diagnóstico de fallas basados en síntomas y métodos cualitativos de diagnóstico de fallas basados en modelos.
2.3 Métodos basados en eventos discretos
El método discreto de diagnóstico de fallas basado en eventos es un nuevo tipo de método de diagnóstico de fallas desarrollado en los últimos años. La idea básica es que el estado del modelo de eventos discretos refleja tanto el estado normal como el estado de falla del sistema.
Con el progreso de la investigación teórica y la mejora continua del nivel técnico, el estudio del diagnóstico de fallas del sensor tenderá a ser más práctico, y algunos de los problemas encontrados en la práctica se resolverán gradualmente.