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      传感器的毛病分类及其确诊办法

      2016-06-01 202
       
       
      传感器毛病首要包含:彻底失效毛病、固定误差毛病、漂移误差毛病和精度下降四类。
       
      传感器的毛病类型
       
      失效毛病是指传感器丈量的俄然失灵,丈量值一向为某一常数;误差毛病首要是指传感器的丈量值与实在值相差某一稳定常数的一类毛病,从图中可见,有毛病的丈量与无毛病的丈量是平行的;
       
      漂移毛病是指传感器丈量值与实在值的差值随时问的添加而发作化的一类毛病;
       
      精度下降是指传感器的丈量才能变差,精度变低。精度等级下降时,丈量的平均值并没有发作改变,而是丈量的方差发作改变。
       
      固定误差毛病和漂移毛病都是不简单发现的毛病,在毛病发作的过程中会导致一系列的无法估量的疑问,使控制体系长时间不能正常发挥作用。
       
      传感器的毛病分类方式
       
      1、按传感器毛病程度分类
      按传感器毛病程度的大小可分为硬毛病和软毛病。
       
      硬毛病泛指构造损坏致使的毛病,通常幅值较大,改变俄然;软毛病泛指特性的变异,幅值较小,改变缓慢。
       
      硬毛病也称彻底毛病,彻底毛病时丈量值不随实践改变而改变,始终保持某一读数。通常这一稳定值通常是零或者最大读数。毛病丈量值大致是一条水平直线。
       
      软毛病包含数据误差、漂移、精度等级下降等。软毛病相对较小,难于被发现,因而,从某种含义上来讲,软毛病损害比硬毛病损害更大,其损害逐渐导致了大家的注重。
       
      2、按毛病存在的体现分类
      按毛病存在的体现可分为间歇性毛病和永久性毛病。
       
      间歇性毛病时好时坏;永久性毛病失效后,不能再康复正常。
       
      3、依据毛病发作、开展的进程分类
      依据毛病发作、开展的进程可分为突变毛病弛缓变毛病。
       
      突变毛病信号改变速率大;缓变毛病信号改变速率小。
       
      4、按毛病的因素分类
      按毛病因素可分为误差毛病,冲击毛病,开路毛病,漂移毛病,短路毛病,周期性搅扰,非线性死区毛病。
       
      误差毛病的毛病因素为:偏置电流或偏置电压等;
       
      冲击毛病的毛病因素是:电源和地线中的随机搅扰,浪涌、电火花放电,D/A变换器中的毛刺等;
       
      开路毛病的毛病因素:信号线断、芯片管脚没连上等;
       
      漂移毛病的毛病因素:温等;
       
      短路毛病的毛病因素:污染导致的桥路腐蚀、线路短接等;
       
      周期性搅扰的毛病因素:电源50 Hz搅扰等;
       
      非线性死区毛病的毛病因素:放大器饱和、富含非线性环节等。
       
      别的,从建模、仿真的视点动身,可分为乘性毛病和加性毛病。关于偏置毛病,在原信号上加上一个稳定或随机的小信号;关于冲击搅扰,可在原信号上叠加一个脉冲信号;关于短路毛病,信号挨近于零;开路毛病,信号挨近传感器输出最大值;漂移毛病,信号以某一速率偏移原信号;周期性搅扰毛病,原信号上叠加某一频率的信号。
       
      传感器毛病的确诊办法
      从不一样视点动身,毛病确诊办法的分类不彻底一样。现简略地将毛病确诊办法分为:根据解析数学模型的办法和不依赖于数学模型的办法。
       
      1、根据解析数学模型的办法
      依据残差发生的方式不一样,根据解析数学模型的办法可以进一步分为:参数估量法、状况估量法和等价空间法。
       
      根据模型的毛病确诊办法,是一种最早开展起来的确诊办法,一起也是一种研讨、使用最广泛的确诊办法。
       
      长处是模型机理清楚,构造简略,易完成,易剖析,可实时确诊。在毛病确诊范畴具有首要的位置,在往后的开展中依然会是传感器毛病确诊办法的首要研讨方向。
       
      缺陷是计算量大,体系杂乱;存在建模误差,模型的适应性差;可靠性差,简单呈现误报、漏报等景象;外部扰动的鲁棒性,体系的噪声和搅扰不灵敏。
       
      现在,这种确诊办法的研讨成果依然首要集中于线性体系,对深入研讨非线性体系的通用毛病确诊技术具有首要的含义,一起,鲁棒性疑问也具有很高的研讨价值。表l介绍了模型法中一些毛病确诊办法的长处和缺陷。
        
       
      表1模型法中一些毛病确诊办法的长处和缺陷的对比
       
      2、不依赖于数学模型的毛病确诊办法
      当时,控制体系变得越来越杂乱,因为实践中很难树立控制体系的精确解析数学模型,当存在建模误差时,根据模型的毛病确诊办法将呈现误报、漏报等景象,因而不依赖于模型的毛病确诊办法受到了大家的高度注重。
       
      不依赖数学模型的办法的长处是不需要目标的精确模型,而且适应性强。其缺陷是构造杂乱,难于完成。
       
      这种不依赖于体系模型的毛病确诊办法可分为根据数据驱动的办法的毛病确诊办法、根据常识的毛病确诊办法和根据离散事情的办法等。
       
      2.1 根据数据驱动的办法
      根据数据驱动的办法有两大类:信号处理办法和计算办法。
       
      常用的一些根据信号处理的毛病确诊办法有:绝对值查验和趋势查验,使用Kullb ack信息准则的毛病检查,根据自适应滑动Lattice滤波器的毛病检查办法,根据信号模态估量的毛病检查办法有关剖析法、小波剖析办法和信息交融办法等。
       
      2.2 根据常识的办法
      根据常识的毛病确诊办法协可分为根据症状的毛病确诊办法和根据定性模型的毛病确诊办法两种。
       
      2.3 根据离散事情的办法
      根据离散事情的毛病确诊办法是近年来开展起来的一种新式毛病确诊办法。其基本思想是:离散事情模型的状况既反映正常状况,又反映体系的毛病状况。
       
       
       表2给出了一些毛病确诊办法的长处和缺陷
       
      跟着理论研讨的发展和技术水平的不断提高,传感器毛病确诊的研讨会更趋于实用化,一些在实践中遇到的疑问会逐渐得到解决。
       
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