सेंसर दोष वर्गीकरण और नैदानिक ​​विधियाँ

सेंसर विफलताओं में चार मुख्य श्रेणियां शामिल हैं: पूर्ण विफलता विफलताएं, निश्चित विचलन विफलताएं, बहाव विचलन विफलताएं और सटीकता गिरावट।

विफलता विफलता सेंसर माप की अचानक विफलता को संदर्भित करती है, मापा मूल्य एक स्थिर रहा है; विचलन विफलता मुख्य रूप से सेंसर के मापा मूल्य और दोषों के एक वर्ग के बीच एक निरंतर अंतर का सही मूल्य को संदर्भित करता है, जैसा कि आंकड़े में देखा गया है, माप के माप के माप में एक गलती है, बिना किसी गलती के माप के समानांतर है ;;

बहाव दोष ऐसे दोष हैं जिनमें सेंसर के मापा मूल्य और सही मूल्य के बीच अंतर समय के साथ बढ़ता है।

सटीकता गिरावट सेंसर की माप क्षमता और कम सटीकता के बिगड़ने को संदर्भित करती है। जब सटीकता स्तर कम हो जाता है, तो माप का औसत मूल्य नहीं बदलता है, लेकिन माप का विचरण बदलता है।

फिक्स्ड विचलन दोष और बहाव दोष ऐसे दोष हैं जो गलती के दौरान अप्रत्याशित समस्याओं की एक श्रृंखला का पता लगाने और कारण करने के लिए आसान नहीं हैं, जिससे नियंत्रण प्रणाली लंबी अवधि के लिए ठीक से कार्य करने में असमर्थ हो जाती है।

सेंसर विफलता वर्गीकरण का तरीका

1, सेंसर विफलता वर्गीकरण की डिग्री के अनुसार

सेंसर की डिग्री के आकार के अनुसार विफलता को कठिन विफलता और नरम विफलता में विभाजित किया जा सकता है।

कठिन विफलता विफलता के कारण होने वाली क्षति की संरचना को संदर्भित करती है, बड़े, अचानक परिवर्तनों का सामान्य आयाम; नरम विफलता भिन्नता की विशेषताओं को संदर्भित करती है, आयाम छोटा, धीमा परिवर्तन है।

कठिन विफलता, जिसे पूर्ण विफलता के रूप में भी जाना जाता है, पूर्ण विफलता जब मापा मूल्य वास्तविक परिवर्तन के साथ नहीं बदलता है, हमेशा एक निश्चित पढ़ने को बनाए रखता है। आमतौर पर यह निरंतर मूल्य आमतौर पर शून्य या अधिकतम रीडिंग होता है। गलती का मापा मान मोटे तौर पर एक क्षैतिज सीधी रेखा है।

नरम दोषों में डेटा विचलन, बहाव और सटीकता के स्तर का क्षरण शामिल है। नरम दोष अपेक्षाकृत छोटे होते हैं, पाया जाना मुश्किल होता है, इसलिए, एक अर्थ में, हार्ड दोषों की तुलना में नरम दोष नुकसान से अधिक होता है, और इसके नुकसान ने धीरे -धीरे ध्यान आकर्षित किया है।

2, प्रदर्शन वर्गीकरण की विफलता के अनुसार

दोषों के प्रदर्शन के अनुसार रुक -रुक कर दोषों और स्थायी दोषों में विभाजित किया जा सकता है।

आंतरायिक विफलता अच्छी या बुरी है; स्थायी विफलता विफलता, सामान्य रूप से बहाल नहीं की जा सकती है।

3, विफलता के अनुसार, वर्गीकरण की प्रक्रिया का विकास

गलती घटना की प्रक्रिया के अनुसार, विकास को उत्परिवर्तन दोष और धीमी गति से परिवर्तन दोष में विभाजित किया जा सकता है।

परिवर्तन की उत्परिवर्ती दोष संकेत दर बड़ी है; परिवर्तन की धीमी गति से दोष संकेत दर छोटी है।

4, गलती वर्गीकरण के कारण के अनुसार

गलती के कारण के अनुसार विचलन दोष, प्रभाव दोष, खुले-सर्किट दोष, बहाव दोष, शॉर्ट-सर्किट दोष, आवधिक हस्तक्षेप, नॉनलाइनर डेड ज़ोन दोषों में विभाजित किया जा सकता है।

विचलन दोषों के कारण हैं: पूर्वाग्रह वर्तमान या पूर्वाग्रह वोल्टेज, आदि; और

इनरश दोषों के दोष कारण हैं: बिजली की आपूर्ति और जमीन में यादृच्छिक गड़बड़ी, सर्ज, स्पार्क डिस्चार्ज, डी/ए कनवर्टर में बूर, आदि; और

ओपन-सर्किट दोषों के दोष के कारण: टूटी हुई सिग्नल लाइनें, चिप पिन जुड़े नहीं हैं, आदि।

बहाव दोष का कारण: तापमान, आदि; शॉर्ट-सर्किट दोष: संदूषण।

शॉर्ट-सर्किट दोषों के दोष के कारण: प्रदूषण, लाइन शॉर्टिंग, आदि के कारण पुल का क्षरण।

चक्रीय हस्तक्षेप विफलता के कारण: बिजली की आपूर्ति 50 हर्ट्ज हस्तक्षेप, आदि ;; और

नॉनलाइनर डेडबैंड दोषों के दोष के कारण: एम्पलीफायर संतृप्ति, जिसमें नॉनलाइनियर लिंक, आदि शामिल हैं।

इसके अलावा, मॉडलिंग और सिमुलेशन के दृष्टिकोण से, इसे गुणक और एडिटिव दोषों में विभाजित किया जा सकता है। पूर्वाग्रह दोषों के लिए, मूल सिग्नल प्लस एक स्थिर या यादृच्छिक छोटे संकेत; सदमे के हस्तक्षेप के लिए, मूल संकेत पर एक पल्स सिग्नल पर आरोपित किया जा सकता है; शॉर्ट-सर्किट दोषों के लिए, सिग्नल शून्य के करीब है; ओपन-सर्किट दोष, सिग्नल सेंसर आउटपुट के करीब है अधिकतम; बहाव दोष, मूल संकेत से एक निश्चित दर पर सिग्नल; चक्रीय हस्तक्षेप दोष, मूल सिग्नल एक निश्चित आवृत्ति के संकेत पर सुपरिम्पोज्ड है।

संवेदक दोष निदान विधियाँ

विभिन्न दृष्टिकोणों से, दोष निदान विधियों का वर्गीकरण बिल्कुल समान नहीं है। दोष निदान के तरीकों को बस में विभाजित किया जाता है: विश्लेषणात्मक गणितीय मॉडल और विधियों पर आधारित तरीके जो गणितीय मॉडल पर भरोसा नहीं करते हैं।

1। विश्लेषणात्मक गणितीय मॉडल पर आधारित तरीके

अवशिष्टों के विभिन्न रूपों के अनुसार, विश्लेषणात्मक गणितीय मॉडल पर आधारित तरीकों को आगे विभाजित किया जा सकता है: पैरामीटर अनुमान विधि, राज्य अनुमान विधि और समकक्ष अंतरिक्ष विधि।

मॉडल-आधारित दोष निदान विधि विकसित किए गए शुरुआती नैदानिक ​​तरीकों में से एक है, लेकिन यह भी सबसे व्यापक रूप से अध्ययन किए गए और लागू नैदानिक ​​विधियों में से एक है।

लाभ यह है कि मॉडल तंत्र स्पष्ट है, संरचना सरल है, महसूस करने में आसान है, विश्लेषण करने में आसान है, और वास्तविक समय में निदान किया जा सकता है। यह फॉल्ट डायग्नोसिस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण स्थिति है, और अभी भी भविष्य के विकास में सेंसर फॉल्ट निदान विधियों की मुख्य अनुसंधान दिशा होगी।

नुकसान कम्प्यूटेशन, सिस्टम जटिलता की बड़ी मात्रा हैं; मॉडलिंग त्रुटियों का अस्तित्व, मॉडल की खराब अनुकूलनशीलता; गरीब विश्वसनीयता, झूठी अलार्म, चूक और अन्य घटनाओं के लिए प्रवण; बाहरी गड़बड़ी की मजबूती, सिस्टम शोर और हस्तक्षेप के प्रति संवेदनशील नहीं है।

वर्तमान में, इस नैदानिक ​​पद्धति के शोध परिणाम अभी भी मुख्य रूप से रैखिक प्रणालियों पर केंद्रित हैं, जो कि नॉनलाइनियर सिस्टम के लिए सामान्यीकृत दोष नैदानिक ​​तकनीकों के गहन अध्ययन के लिए बहुत महत्व है, और एक ही समय में, मजबूती की समस्या भी है उच्च अनुसंधान मूल्य का। तालिका एल मॉडलिंग विधि में कुछ दोष निदान विधियों के फायदे और नुकसान का वर्णन करता है।

2। दोष निदान के तरीके जो गणितीय मॉडल पर निर्भर नहीं करते हैं

वर्तमान में, नियंत्रण प्रणाली अधिक से अधिक जटिल हो जाती है, इस तथ्य के कारण कि व्यवहार में नियंत्रण प्रणाली के एक सटीक विश्लेषणात्मक गणितीय मॉडल को स्थापित करना मुश्किल है, जब मॉडलिंग त्रुटि होती है, तो मॉडल-आधारित दोष निदान विधियाँ गलत होंगी अलार्म, चूक और अन्य घटनाएं, इसलिए मॉडल-स्वतंत्र दोष निदान विधियों को अत्यधिक मूल्यवान किया गया है।

गणितीय मॉडल-स्वतंत्र तरीकों के फायदे यह हैं कि उन्हें ऑब्जेक्ट के सटीक मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है और वे अत्यधिक अनुकूलनीय होते हैं। नुकसान यह है कि संरचना जटिल और महसूस करना मुश्किल है।

इस तरह के सिस्टम मॉडल-स्वतंत्र गलती निदान विधियों को डेटा-संचालित दृष्टिकोणों, ज्ञान-आधारित दोष निदान विधियों और असतत-घटना-आधारित विधियों के आधार पर दोष निदान विधियों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

2.1 डेटा-संचालित विधियाँ

डेटा-संचालित विधियों की दो मुख्य श्रेणियां हैं: सिग्नल प्रोसेसिंग विधियाँ और सांख्यिकीय तरीके।

कुछ आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले सिग्नल प्रोसेसिंग आधारित फॉल्ट निदान के तरीके हैं: निरपेक्ष मूल्य परीक्षण और ट्रेंड टेस्ट, फॉल्ट डिटेक्शन का उपयोग करके कुल्ब एसीके सूचना मानदंड, अडैप्टिव स्लाइडिंग लेटिस फिल्टर पर आधारित गलती का पता लगाने के तरीके, सिग्नल मोडल अनुमान सहसंबंध विश्लेषण विधियों के आधार पर गलती का पता लगाने के तरीके, तरंग विश्लेषण तरीके और सूचना संलयन विधियाँ।

2.2 ज्ञान-आधारित विधियाँ

ज्ञान-आधारित दोष निदान विधियों को समवर्ती रूप से दो प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: लक्षण-आधारित दोष निदान विधियों और गुणात्मक मॉडल-आधारित दोष निदान विधियों।

2.3 असतत घटना-आधारित विधियाँ

असतत घटना-आधारित दोष निदान विधि हाल के वर्षों में विकसित एक नए प्रकार की गलती निदान विधि है। मूल विचार यह है कि असतत घटना मॉडल की स्थिति सामान्य स्थिति और प्रणाली की गलती स्थिति दोनों को दर्शाती है।

सैद्धांतिक अनुसंधान की प्रगति और तकनीकी स्तर के निरंतर सुधार के साथ, सेंसर दोष निदान का अध्ययन अधिक व्यावहारिक होगा, और व्यवहार में आने वाली कुछ समस्याओं को धीरे -धीरे हल किया जाएगा।