传感器组自诊断与自修复方法研究
光纤传感器自检方法_概述及解释说明
光纤传感器自检方法概述及解释说明1. 引言1.1 概述在现代科技发展的背景下，光纤传感器作为一种重要的检测手段，被广泛应用于各种领域。
然而，由于其特殊性和复杂性，光纤传感器的故障检测和自检方法成为了研究的热点问题。
本文旨在对光纤传感器的自检方法进行概述并对其进行详细解释说明。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分。
首先是引言部分，简要介绍了光纤传感器自检方法的研究背景和目的。
接下来，在第二部分中我们将介绍光纤传感器原理以及自检方法的概述和分类。
第三部分将详细讲解基于信号特征的自检方法，包括信号频谱分析法、时域反射技术法以及相位差测量技术法。
第四部分将讨论基于故障定位的自检方法，包括时间域反射技术法、阻抗测量技术法和光功率衰减技术法。
最后，在第五部分结束时我们将总结文章主要观点，并探讨未来光纤传感器自检方法的研究方向。
1.3 目的光纤传感器在工业生产、环境监测、医学诊断等领域发挥着重要作用。
然而，由于使用寿命和外界环境等因素的影响，光纤传感器容易出现故障或性能下降。
因此，开发有效的自检方法对确保光纤传感器的正常运行至关重要。
本文旨在介绍并解释各种光纤传感器的自检方法，并为相关研究提供参考和指导。
2. 自检方法介绍2.1 光纤传感器原理介绍光纤传感器是一种利用光纤作为传感元件的传感器。
其工作原理基于光纤对光信号的敏感性。
当受到外界物理量的影响时，如温度、压力、形变等，会导致光纤中的光信号发生改变，从而通过检测这些改变来实现对相应物理量的测量和监测。
2.2 自检方法概述自检方法是指利用光纤传感器本身的特性和信号分析技术来进行传感器状态和性能的自动检测。
通过自检方法可以及时发现并诊断出传感器存在的故障或异常，并采取相应措施进行修复或替换。
2.3 自检方法分类和应用场景根据不同的原理和技术手段，自检方法可以被分为基于信号特征和基于故障定位两类。
基于信号特征的自检方法主要通过分析光纤传感器输出信号的特征参数来判断传感器是否正常工作。
车辆自动控制系统中的故障诊断与修复方法
车辆自动控制系统中的故障诊断与修复方法车辆自动控制系统是现代汽车的关键部分，它包括引擎控制系统、变速器控制系统、制动控制系统、悬挂控制系统等多个子系统。
这些系统通过传感器、执行器和控制单元的协调工作，实现车辆的自动控制与调节。
然而，由于长期运行和环境影响，车辆自动控制系统可能会出现故障，影响汽车性能和安全。
因此，对于车辆自动控制系统中的故障诊断与修复方法的研究非常重要。
故障诊断是车辆自动控制系统维修的第一步。
它通过检测车辆系统的工作状态与目标状态之间的偏差，判断是否存在故障。
故障诊断通常可以使用故障码读取工具来实现。
这些工具会从车辆的故障码库中读取相应的标识码，并将其显示给维修人员。
这样，维修人员可以根据故障码来查找和修复相关的故障。
除了故障码读取工具，传感器和仪表板也提供了重要的故障诊断信息。
例如，传感器可以检测到引擎的工作温度、转速、氧气含量等参数，并将其转化成电信号输出。
仪表板上的指示灯和警报声也会向驾驶员提示可能存在的故障。
通过检查仪表板上的警告灯和听取警报声的类型和频率，维修人员可以初步判断故障类型和严重程度。
一旦故障被诊断出来，维修人员需要采取适当的修复方法。
在车辆自动控制系统中，故障修复通常包括以下几个方面：1. 检查和更换损坏的部件：维修人员应首先检查故障部件是否损坏或失效。
如果发现有损坏的部件，应及时更换。
例如，当感应器出现故障时，需要将其更换为新的传感器。
此外，维修人员还需确保更换的部件与原件相匹配，以确保系统的正常运行。
2. 重新编程或校正控制单元：在某些情况下，故障可能是由于控制单元的程序错误或参数设置错误导致的。
维修人员可以通过重新编程或校正控制单元来修复这些故障。
这通常需要使用专业的编程设备和相关的软件来实现。
3. 清洁和保养：车辆自动控制系统中的故障有时可能是由于脏污和积碳导致的。
维修人员可以通过清洁和保养来消除这些故障。
例如，清洗空气滤清器、进气道和油路，定期更换机油和滤清器，可以有效防止传感器堵塞和油污积累。
自动化生产线的故障诊断与修复论文素材
自动化生产线的故障诊断与修复论文素材自动化生产线的故障诊断与修复1. 引言自动化生产线在现代工业生产中扮演着重要的角色，它能够提高产品质量、降低成本、提高生产效率等。
然而，由于复杂性和高度集成的特点，自动化生产线在运行过程中难免会出现故障。
因此，故障诊断与修复成为了维持生产线正常运行的关键环节。
2. 故障诊断方法2.1 传统故障诊断方法传统的故障诊断方法主要依赖于经验和手动检查，这种方法耗时耗力且容易遗漏问题。
例如，工程师需要逐个检查设备连接、电缆连接、传感器工作状态等，进行排除故障的操作。
2.2 基于数据分析的故障诊断方法随着信息技术的快速发展，基于数据分析的故障诊断方法得到了广泛应用。
该方法通过收集生产线运行数据，利用数据分析技术来实现故障诊断。
例如，通过监测传感器数据和设备运行状态，通过机器学习算法来判断是否出现故障，从而提前进行维护和修复。
3. 故障修复流程3.1 故障报警与定位在自动化生产线中，当出现故障时，系统会通过报警装置发出警报。
通过实时监测报警信息，可以确定故障位置。
3.2 故障诊断一旦故障位置确定，需要进行故障诊断，找出导致故障的具体原因。
这可以通过查看历史数据、系统日志以及设备状态信息来实现。
3.3 故障修复根据故障诊断结果，进行相应的修复操作。
修复过程可能包括更换故障部件、重新配置设备参数等。
3.4 故障验证与测试修复完成后，需要进行故障验证和测试，确保故障得到彻底解决并且系统恢复正常运行。
4. 故障诊断与修复的挑战自动化生产线的故障诊断与修复虽然带来了许多好处，但也面临一些挑战。
其中包括以下几点：4.1 数据采集与分析故障诊断和修复需要大量的实时数据采集和分析。
如何高效地采集数据、存储数据和分析数据是一个挑战。
4.2 多因素影响自动化生产线的故障往往是由多种因素共同作用导致的，如设备故障、环境因素、人为错误等。
如何从多种因素中准确判断故障原因是一个技术难题。
4.3 实时性要求自动化生产线的故障修复需要尽快完成，以减少生产线的停机时间。
电气工程中的传感器网络研究
电气工程中的传感器网络研究在当今科技飞速发展的时代，电气工程领域的进步日新月异，其中传感器网络的应用正发挥着日益关键的作用。
传感器网络宛如电气工程系统的“神经末梢”，能够实时感知、采集和传递各种关键信息，为系统的高效运行、精确控制和智能化管理提供了坚实的基础。
传感器网络在电气工程中的应用范围极为广泛。
在电力系统中，它可以用于监测电网的运行状态，包括电压、电流、功率等参数的实时测量，以及对设备的温度、湿度等环境因素的监控。
这有助于及时发现潜在的故障隐患，提高电网的可靠性和稳定性。
在工业自动化领域，传感器网络可以实现对生产线上的各种设备和工艺参数的精确监测和控制，从而提高生产效率、产品质量和降低生产成本。
要理解传感器网络在电气工程中的重要性，首先需要了解传感器的工作原理。
传感器是一种能够将物理量、化学量或生物量等转换为电信号的装置。
例如，温度传感器通过热敏电阻或热电偶等元件，将温度的变化转化为电阻或电势的变化；压力传感器则利用应变片或电容式结构，将压力的作用转化为电信号的输出。
这些传感器所产生的电信号通常较为微弱且可能带有噪声，需要经过信号调理电路进行放大、滤波和线性化处理，以获得准确和可用的信号。
在构建传感器网络时，需要考虑多个关键因素。
网络拓扑结构的选择直接影响着数据传输的可靠性、实时性和能耗。
常见的拓扑结构包括星型、树型、网状等。
星型结构简单，易于管理，但中心节点的故障可能导致整个网络瘫痪；树型结构适用于分层控制的系统，但数据传输路径较长；网状结构则具有较高的可靠性和灵活性，但网络配置和管理相对复杂。
此外，通信协议的选择也至关重要。
常见的通信协议如 Zigbee、蓝牙、WiFi 等，各有其特点和适用场景。
Zigbee 具有低功耗、短距离传输的优势，适用于大规模的传感器网络；蓝牙则常用于短距离的点对点通信；WiFi 则适用于需要高速数据传输和与现有网络兼容的场合。
传感器网络中的节点通常由传感器、微处理器、无线通信模块和电源组成。
提高设备故障诊断与修复能力的关键技术与工具
提高设备故障诊断与修复能力的关键技术与工具提高设备故障诊断与修复能力的关键技术与工具设备故障诊断与修复是维护和保修工作中的重要环节，正确和迅速地诊断和修复设备故障，可以提高设备的可靠性、延长设备的使用寿命，以及最大程度地减少设备维修时间和成本。
为了提高设备故障诊断与修复能力，我们可以借助一些关键技术和工具来提高效率和准确性。
一、关键技术1. 智能检测和故障诊断技术智能检测和故障诊断技术采用传感器、无线通信、数据分析和人工智能等技术手段来实现对设备故障的自动检测和诊断。
这些技术可以通过实时监测设备运行状态和数据，进行故障预测和故障诊断，以减少故障发生和提高修复效率。
2. 远程监控和维修技术远程监控和维修技术可以通过互联网和远程连接方式，在不同地点实时监控设备的运行状态和进行维修操作。
这种技术可以节省大量的维修时间和成本，提高故障诊断和修复的效率。
3. 数据分析和模型预测技术数据分析和模型预测技术可以通过对设备运行数据进行分析和建模，来预测设备的故障和维修需求。
这些技术可以帮助维修人员在设备故障发生之前进行预先维护和修复，避免了设备停机和生产线的中断。
4. 多传感器融合和数据融合技术多传感器融合和数据融合技术可以将来自不同传感器和不同来源的数据进行整合和分析。
通过对多维度数据的融合，可以提高故障诊断的准确性和可靠性，帮助维修人员更好地理解设备故障的本质和原因。
5. 人机交互和知识库建设技术人机交互和知识库建设技术可以帮助维修人员更好地与设备互动和沟通，提供实时的故障诊断和维修指导。
知识库建设可以记录和整合设备故障与修复的经验和知识，为维修人员提供参考和支持。
二、关键工具1. 故障报警和监控系统故障报警和监控系统可以实现对设备故障的实时报警和监控。
这些系统可以通过传感器和数据采集器来监测设备的各项参数和指标，一旦发现异常，就会发送报警信号给维修人员，以便及时处理。
2. 远程维修工具远程维修工具可以通过远程连接方式实现对设备的远程控制和维修操作。
设备自动化故障诊断与修复
设备自动化故障诊断与修复设备自动化技术在现代工业生产中起着至关重要的作用，大大提高了生产效率和产品质量。
然而，设备自动化系统也会出现各种故障，严重影响生产进度和成本控制。
因此，设备自动化故障诊断与修复成为了一项重要的技术挑战和研究领域。
故障诊断与修复是设备自动化领域的核心内容，对于保障设备运行稳定性和效率至关重要。
设备的故障诊断是指通过对设备运行状态进行监测和分析，识别出设备发生故障的原因和位置。
而故障修复则是指根据故障诊断结果，有效地修复设备故障，恢复设备的正常运行状态。
在设备自动化故障诊断方面，现代工业已经广泛应用各种先进的传感器和监测设备，实时监测设备的运行状态和性能指标。
同时，利用大数据和人工智能技术，对设备数据进行分析和挖掘，可以快速准确地诊断出设备的故障原因。
例如，通过建立设备的运行状态模型和故障模式识别算法，可以实现对设备故障的自动诊断和预警，提高了故障诊断的效率和准确性。
针对故障修复，现代工业通常采用智能化的维修工具和设备，如维修机器人和远程维修系统，可以快速、精准地对设备故障进行修复。
同时，利用远程监控和协同维修技术，可以实现对设备的远程监控和实时响应，提高了故障修复的效率和可靠性。
此外，还可以通过建立设备维修知识库和专家系统，对设备故障进行知识管理和共享，提高了设备维修的水平和质量。
在设备自动化故障诊断与修复方面，还存在一些挑战和需要进一步研究的问题。
首先，设备自动化系统通常由多个互连的子系统组成，如何实现对整个系统的综合故障诊断和修复是一个重要问题。
其次，不同类型的设备和故障可能需要不同的诊断和修复策略，如何实现对多样化设备和故障的智能化处理也是一个难点。
此外，随着工业互联网和智能制造的发展，设备自动化系统将变得越来越复杂和智能化，如何实现对复杂系统的故障诊断与修复是一个长期和艰巨的任务。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，设备自动化故障诊断与修复是一个重要的研究领域，对于提高设备的可靠性和效率具有重要意义。
物联网设备的智能故障诊断与修复研究
物联网设备的智能故障诊断与修复研究在当今科技飞速发展的时代，物联网已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从智能家居中的智能电器到工业生产线上的自动化设备，物联网设备的广泛应用极大地提高了效率和便利性。
然而，随着物联网设备数量的不断增加和其应用场景的日益复杂，设备故障也成为了一个不可忽视的问题。
因此，对物联网设备的智能故障诊断与修复进行研究具有重要的现实意义。
物联网设备的故障可能由多种原因引起。
首先，硬件方面的问题，如传感器损坏、电路板故障、电源供应不稳定等，都可能导致设备无法正常工作。
其次，软件方面的漏洞、错误的配置或者恶意软件的攻击也会影响设备的性能。
此外，网络连接的不稳定、信号干扰以及环境因素（如温度、湿度等）的变化也可能引发故障。
传统的故障诊断方法通常依赖于人工检测和经验判断，这种方式不仅效率低下，而且容易出现误判。
随着技术的发展，智能故障诊断方法逐渐崭露头角。
智能故障诊断主要依靠数据分析和机器学习技术，通过对设备产生的大量数据进行收集和分析，来识别潜在的故障模式。
在数据收集方面，物联网设备会产生各种各样的数据，包括设备的运行状态、性能指标、环境参数等。
这些数据通过传感器和网络传输到数据中心，为故障诊断提供了丰富的信息源。
然而，如何有效地从这些海量的数据中提取有用的信息是一个关键问题。
为了解决这个问题，数据预处理技术变得至关重要。
数据预处理包括数据清洗、去噪、特征提取等步骤。
通过数据清洗，可以去除无效和错误的数据；去噪能够减少数据中的干扰；而特征提取则可以从原始数据中提取出能够反映设备故障的关键特征。
在故障诊断模型的建立方面，常见的方法有基于规则的诊断、基于模型的诊断和基于数据驱动的诊断。
基于规则的诊断是根据专家经验和已知的故障模式制定一系列规则，当设备数据符合某些规则时，即可判断为相应的故障。
基于模型的诊断则是通过建立设备的数学模型，模拟设备的运行状态，当实际数据与模型预测结果出现偏差时，判断为故障。
电机传感器故障检测与诊断
电机传感器故障检测与诊断电机是工业生产中常用的动力设备，被广泛应用于各种机械设备中，如风机、水泵、压缩机等。
为了保证电机的正常运行，传感器被引入电机控制系统中，用于检测电机的运行状态和监测电机周围的环境参数。
然而，由于长期使用和环境条件的限制，电机传感器常常会出现故障，导致电机的性能下降甚至停机。
因此，电机传感器故障的检测与诊断显得尤为重要。
首先，我们需要了解电机传感器的基本原理和工作模式。
电机传感器是一种能够将电机的机械信号、电气信号或磁场信号转化为电信号输出的装置。
常用的电机传感器包括速度传感器、温度传感器、震动传感器等。
这些传感器可以通过测量电机旋转速度、温度或振动情况，来监测电机的运行状态是否正常。
当电机传感器发生故障时，我们需要通过检测与诊断来找出故障原因，并进行维修或更换。
接下来，我们将介绍一些常见的电机传感器故障及其检测与诊断方法。
首先是速度传感器故障的检测与诊断。
速度传感器是电机控制系统中常用的传感器之一，用于测量电机的转速。
如果速度传感器发生故障，电机的转速信号将无法正常获取，从而导致电机控制系统无法对电机进行准确的控制。
为了检测速度传感器是否正常工作，可以通过测量传感器输出的电压信号和电阻值，并与标准值进行比较，来判断传感器是否损坏。
同时，还可以借助电机控制系统中的自检功能，通过观察电机控制系统的故障代码和报警信号，来判断速度传感器是否存在故障。
其次是温度传感器故障的检测与诊断。
温度传感器用于监测电机的温度变化，当电机过热时，温度传感器将发出警报信号，以保护电机不过载损坏。
然而，温度传感器也可能由于长期使用而出现故障，导致无法准确测量电机的温度。
为了检测温度传感器是否正常工作，可以使用温度计等工具，对传感器所在位置进行温度测量，并与传感器显示的数值进行对比。
同时，还可以参考电机控制系统中的温度报警功能，观察报警信号是否与实际温度相符，来判断温度传感器是否有故障。
最后是震动传感器故障的检测与诊断。
飞行器故障监测与自动修复技术研究
飞行器故障监测与自动修复技术研究摘要：飞行器故障监测与自动修复技术是航空领域中的重要研究方向。
随着飞行器的规模和复杂性的不断增加，故障监测与修复的有效性显得尤为重要。
本文将介绍飞行器故障监测与自动修复技术的研究现状及其在提高飞行器安全性和可靠性方面的作用。
引言：在航空领域中，飞行器的安全性和可靠性是至关重要的。
飞行器在飞行过程中可能会面临各种各样的故障，如传感器故障、舵机故障、电气系统故障等。
这些故障如果得不到及时的监测和修复，可能对飞行器的飞行安全产生严重影响。
因此，研究飞行器故障监测与自动修复技术具有重要意义。
飞行器故障监测技术：飞行器故障监测技术是指通过传感器等设备实时收集和分析飞行器的参数数据，以识别出潜在的故障和问题。
常用的故障监测方法包括模型基础故障监测、统计分析故障监测以及机器学习故障监测等。
模型基础故障监测方法使用建立的模型来推断系统状态并检测故障。
这种方法需要准确的系统模型和先验知识。
统计分析故障监测方法则通过对历史数据进行统计分析，寻找异常和规律，从而判断是否存在故障。
机器学习故障监测方法则通过训练算法和模型来学习故障的特征，从而进行故障的监测和诊断。
飞行器故障自动修复技术：当故障被检测到后，飞行器需要采取相应的措施来修复故障或降低故障对飞行安全的影响。
飞行器故障自动修复技术是指通过自动化系统对飞行器进行修复和调整，以确保飞行器的正常运行。
常用的自动修复技术包括故障决策和故障补偿两个方面。
故障决策技术是指通过分析故障信息和系统状态，确定应采取的修复措施。
故障补偿技术是指通过调整可用系统资源和重新分配任务，来减轻或消除故障带来的影响。
飞行器故障监测与自动修复的研究现状：目前，飞行器故障监测与自动修复技术的研究已经取得了一定的进展。
不同的学术界和工业界都在进行相关的研究和实践。
在故障监测方面，许多研究人员提出了各种各样的方法和算法。
例如，利用神经网络和深度学习的方法可以更好地识别和分类飞行器故障。
无限传感器的名词解释
无限传感器的名词解释无限传感器，是指一种能够感知无尽事物的装置或系统。
它利用先进的技术和算法，能够感知和收集来自各种来源的数据，并将这些数据转化为有用的信息。
无限传感器的发展，为我们提供了更加全面和精确的信息，对于科学研究、工业生产、环境保护等领域都具有重要的意义。
一、无限传感器的原理和作用无限传感器的原理基于物理、化学、生物等学科的知识，利用传感器感知各种信号或能量的变化。
它可以感知光、声音、温度、湿度、压力、电流、电压等各种物理量，同时还能感知环境中的微生物、气味、颜色等。
这些数据通过传感器内部的转换和处理，最终输出成为我们能够理解和利用的信息。
无限传感器的作用非常广泛。
在科学研究领域，它可以帮助科学家收集更加准确的实验数据，提高实验的可重复性和可验证性。
在工业生产领域，无限传感器可以监测设备状态、预测故障，提高生产效率和产品质量。
在农业和环境保护领域，无限传感器可以感知土壤的湿度、气象变化、水质等信息，为灌溉、气象预警和环境监测提供依据。
二、无限传感器的技术特点无限传感器的发展离不开技术方面的突破和创新。
现代无限传感器具有以下几个技术特点：1. 多模态感知：无限传感器可以同时感知多种不同的物理量和信号，比如同时感知温度、湿度、光线等。
这为我们提供了更加全面的信息基础，可以从多个角度分析和理解事物。
2. 远程监测：无限传感器可以通过无线通信技术与远程终端进行数据传输和控制。
这意味着我们可以在不同地点进行实时监测和操作，大大提高了工作效率和便捷性。
3. 自组织网络：无限传感器可以形成自组织的网络，使得传感器之间可以互相协同工作，共同完成任务。
这种网络结构可以自动调整和优化，具有很强的容错性和可扩展性。
4. 自我诊断与修复：现代无限传感器具有一定的自我诊断和修复能力。
当传感器出现故障时，它可以自动检测并尝试修复问题。
这大大降低了维护成本和人工干预的需求。
三、无限传感器的应用领域无限传感器的应用领域非常广泛，并且不断扩展和深化。
自修复材料应用研究进展
自修复材料应用研究进展牛丽红;邓利【摘要】This paper reviews the research progress of self-healing polymer materials which include microcapsule,liquid core fiber,molecular interaction and reaction type. Microcapsule type self-healing polymer materials show poor reversibility. The liquid core fiber type materials perform well in reversibility,while its healing efficiency decreases after several repairing. The reversibility of the molecular interaction and reaction type materials is promising,and the healing efficiency keeps constant even after multiple repairs. The healing efficiency of the self-healing polymer materials is up to 70% under appropriate conditions,and some intrinsic self-healing polymer materials can achieve the efficiency of 100%.%综述了微胶囊型自修复高分子材料、液芯纤维型自修复高分子材料、分子间相互作用力型自修复高分子材料以及反应型自修复高分子材料的发展现状.微胶囊型自修复材料的修复行为可逆性较差,液芯纤维型自修复材料具有可逆性,但多次修复后修复效率有所降低,而分子间相互作用力型以及反应型自修复材料具有极高的可逆性,并且多次修复后修复效率不会降低.目前,自修复高分子材料在适当的修复条件下,修复效率均可达70%以上,甚至有些本征型自修复高分子材料的修复效率可达100%.【期刊名称】《合成树脂及塑料》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】5页(P85-89)【关键词】高分子材料;自修复;微胶囊型;液芯纤维型;分子间作用力型;反应型【作者】牛丽红;邓利【作者单位】燕京理工学院,河北省廊坊市 065201;北京化工大学,北京市 100029【正文语种】中文【中图分类】TQ32高分子材料具有质轻、易加工、力学性能优异、耐化学药品腐蚀、耐热耐寒等特点，一些特种高分子材料还具有优异的光电性能、热性能等，广泛应用于建筑工程等领域。
BLDCM控制系统霍尔位置传感器故障诊断与保护研究
Telecom Power Technology电力技术应用控制系统霍尔位置传感器故障诊断与保护研究刘少龙，张煜辰，李仑升（中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，陕西文章针对无刷直流电机（Brushless Direct Current Motor，BLDCM）控制系统霍尔位置传感器故障中常见的单霍尔故障，分别分析了霍尔对电源短路故障和霍尔开路故障2种故障模式，并提出了采用霍尔状态编码值对单霍尔故障进行诊断和定位的方法。
同时，提出一种实用的霍尔故障修复方法。
经过仿真验证和分析证实，文章所提无刷电机；霍尔位置传感器；故障定位；故障修复Research on Fault Diagnosis and Protection of Hall Position Sensor inBLDCM Control SystemLIU Shaolong, ZHANG Yuchen, LI Lunshengan Institute of Aeronautical Computing Technology, Xisingle Hall fault in Hall position(BLDCM) control system, this paper analyzes two fault modes, namely Hall short 2024年2月10日第41卷第3期47 Telecom Power TechnologyFeb. 10, 2024, Vol.41 No.3刘少龙，等：BLDCM 控制系统霍尔位置传感器故障诊断与保护研究成一次换相，此时转子转过一个完整的电周期。
HAHB HC 060 120 180 240 300 360开通管绕组电流VT1VT6AB ↓B A →11100←上桥臂←下桥臂故障点12VT VT 34VT VT A C→B A →i ai b i c32VT VT B C →34VT VT 无无12VT VT A C →12VT VT A C→图1 HA 短路故障换相波形由三相绕组电流波形可知，HA 开路故障后的一个电周期内，在一定时间内出现6个功率管全部关断的状态。
传感器自诊断的原理
传感器自诊断的原理一、引言在当今的智能化时代，传感器已经广泛应用于各个领域，从工业自动化到医疗设备，再到智能家居。
为了确保这些设备的正常运行，传感器的可靠性至关重要。
其中，传感器自诊断功能成为了保障其可靠性的关键。
本文将深入探讨传感器自诊断的原理，以期为相关领域的技术人员和研究者提供有益的参考。
二、传感器自诊断的原理传感器自诊断的原理基于对自身性能和状态的实时监测与评估。
通过集成在传感器中的诊断系统，可实时监测传感器的关键参数，如温度、压力、湿度等，以确保其正常工作。
具体而言，传感器自诊断的工作流程如下：1.数据采集：传感器自诊断系统首先通过内部的传感器元件，实时采集与设备性能相关的数据，如温度、压力、湿度等。
2.数据分析：采集的数据随后被传输至内置的微处理器或专用集成电路（ASIC）进行分析。
通过与预设的阈值或标准进行比较，诊断系统可初步判断传感器的性能状态。
3.故障检测：基于预设的故障检测算法，诊断系统能够在早期阶段识别出潜在的故障或异常。
这些算法通常基于对设备性能的历史数据和模式识别技术，能够预测潜在的故障或失效。
4.故障隔离：一旦检测到故障，诊断系统将启动相应的机制，将故障部分隔离，以防止对整个系统造成更大的影响。
这有助于保持设备的其余部分继续运行，降低停机时间。
5.预警与通知：诊断系统通过内部通讯接口，将故障信息上传至主控制系统或监控中心。
通过声、光或其他形式的预警，操作人员能够迅速得知传感器存在的问题，从而及时进行维护和更换。
6.自我修复：部分先进的传感器还具备自我修复功能。
当检测到轻微故障时，系统会自动执行修复指令，如重置参数或修复软件错误。
以智能压力传感器的自诊断为例，当传感器检测到所处环境的压力超过预设范围时，其自诊断系统会立即启动。
首先进行内部数据分析，判断是否为误报或真实故障。
若是真实故障，则会触发预警通知操作人员，并自动调整传感器的参数以恢复至正常工作状态。
若调整无效，则将故障部分隔离，保证整体设备的正常运行。
汽车发动机故障诊断与维修 9-6 学习任务九 子任务6 氧传感器故障诊断与修复
知识准备
2．普通氧化锆式氧传感器工作原理
《汽车发动机故障诊断与修复》
氧化锆在温度超过300℃后，才能进行正常工作。早期使用的氧传感器靠排气加热，这种 传感器必须在发动机起动运转数分钟后才能开始工作。现在，大部分汽车使用带加热器的氧传 感器。这种传感器内有一个电加热元件，可在发动机起动后的20～30s内迅速将氧传感器加热 至工作温度。 锆管的陶瓷体是多孔的，渗入其中的氧气，在温度较高时发生电离。由于锆管内、外侧氧 含量不一致，存在浓差，因而氧离子从大气侧向排气一侧扩散，从而使锆管成为一个微电池 ，在两铂极间产生电压。 当混合气的实际空燃比小于理论空燃比，即发动机以较浓的混合气运转时，排气中氧含 量少，但CO、HC、H2等较多。这些气体在锆管外表面的铂催化功用下与氧发生反应，将 耗尽排气中残余的氧，使锆管外表面氧气浓度变为零，这就使得锆管内、外侧氧浓度差加 大，两铂极间电压陡增。因此，锆管传感器产生的电压将在理论空燃比时发生突变：稀混 合气时，输出电压几乎为零；浓混合气时，输出电压接近1V。
知识准备
《汽车发动机故障诊断与修复》
氧传感器安装在排气管上，在使用三元催化转化器降低排放污染的发动机上，氧传感器是必 不可少的。三元催化转化器安装在排气管的中段，它能净化排气中CO、HC和NOx三种主要的有 害成分，但只在混合气的空燃比处于接近理论空燃比的一个窄小范围内，三元催化转化器才能有 效地起到净化功用。故在排气管中插入氧传感器，借检测废气中的氧浓度测定空燃比。并将其转 换成电压信号或电阻信号，反馈给ECU。ECU控制空燃比收敛于理论值附近。
《汽车发动机故障诊断与修复》
子任务6 氧传感器故障诊断与修复
2
任务概述
《汽车发动机故障诊断与修复》
一辆2012款迈腾B7L 1.8T轿车，装备CEA发动机，客户提车后不久，客户李先生反映该车发动机故 障指示灯点亮，但动力性能并没有什么变化。 能引起此故障灯点亮的因素有多个，可能是进气系统故障、燃油供给系统故障、点火系统故障或者 发动机电控系统故障。氧传感器失效会导致混合气过浓或过稀，产生怠速不稳、油耗过大、排放过高等 故障，此时发动机自诊断系统将点亮汽车仪表板上的发动机故障报警灯，提示要立即检修。若判断故障 在氧传感器，则需要对氧传感器进行检修。
自动化仪表的故障诊断与维修研究
自动化仪表的故障诊断与维修研究自动化仪表在现代工业生产中起着重要的作用。
然而，由于长时间的使用和复杂的工作环境，仪表设备难免会出现各种故障。
故障的及时诊断与维修是确保自动化仪表正常运行的关键。
本文将针对自动化仪表的故障诊断与维修进行研究，以解决故障对生产效率的影响。
一、故障诊断的重要性故障诊断是指对自动化仪表出现问题时进行准确分析和判断，找出故障产生的原因和位置。
及时进行故障诊断，可以缩短停机时间，减少生产损失，提高生产效率。
因此，故障诊断在实际生产中具有重要意义。
二、故障诊断的方法1. 观察法观察法是最简单直接的方法。
通过观察仪表的外观、显示情况等，可以初步了解仪表是否正常工作。
然而，观察法只能对表面问题进行判断，不能深入分析故障的原因。
2. 测试法测试法是常用的故障诊断方法之一。
通过借助测试仪器对仪表的各项指标进行测量，可以更为准确地判断故障原因。
例如，通过测量电压、电流等参数，可以确定电路是否存在问题。
测试法需要专业的仪器和技术支持，在实践中得到广泛应用。
3. 经验法经验法是基于从实际经验中积累的故障判断方法。
从过往的维修案例中总结故障表现和解决方案，形成一套规范化的故障判断流程，有助于加快故障诊断的速度和准确性。
然而，经验法也存在局限性，对于新型故障或特殊情况的判断可能不准确。
三、故障维修的方法1. 更换部件对于一些易损耗的部件或明确出现故障的部件，可以进行更换。
例如，老化的电线、损坏的传感器等。
更换部件必须选择相同型号和规格，避免进一步损坏和兼容性问题。
2. 修理部件对于一些可修复的部件，可以进行维修。
例如，清洁部件、修复焊点等。
修理部件需要专业的技术和维修设备，且需注意安全操作。
3. 调整参数有些故障是由于参数设置错误或不合理导致的，可以通过调整参数来解决。
例如，调整参数范围、校准刻度等。
调整参数要慎重，避免误操作造成更大问题。
四、故障诊断与维修的挑战自动化仪表的故障诊断与维修是一个复杂的过程，存在以下挑战：1. 多样化的故障类型：自动化仪表存在多种不同类型的故障，需要维修人员具备广泛的知识和技能，以应对各种情况。
自动化控制系统的故障诊断与修复
自动化控制系统的故障诊断与修复在现代工业生产中，自动化控制系统起到了至关重要的作用。
然而，由于各种因素的影响，这些系统在长时间运行中难免会遇到故障。
因此，对自动化控制系统进行故障诊断与修复显得尤为重要。
本文将探讨自动化控制系统的故障诊断与修复方法，以及相关的技术手段。
一、故障诊断在自动化控制系统中，故障诊断是指通过各种手段和方法，确定系统故障的发生位置、原因以及严重程度的过程。
常见的故障诊断方法包括：故障现象观察法、故障信息分析法、测试仪器法、故障模式识别法等。
1. 故障现象观察法故障现象观察法是最简单且最基础的故障诊断方法。
它主要通过对自动化控制系统的工作状态、现象和信号进行观察和记录，从而推断出可能的故障原因。
例如，当发现自动化控制系统输出异常或无法正常工作时，可以通过观察系统是否存在电源异常、控制信号异常等来判断故障原因。
2. 故障信息分析法故障信息分析法则是通过对系统的故障信息进行采集、分析和处理，以确定故障的发生位置和原因。
这通常需要借助于传感器、数据采集器等设备，将系统的故障信息进行实时监测和记录。
通过对故障信息进行分析和对比，可以确定故障发生的原因，并进一步进行修复。
二、故障修复故障修复是在确定故障原因后，采取相应的措施进行修复或者更换故障部件的过程。
常见的故障修复方法包括：维修、更换和调整。
1. 维修维修是指对损坏或失效的部件进行修复和恢复原有功能的过程。
在自动化控制系统中，维修往往需要技术人员具备一定的专业知识和技能。
维修包括对故障的彻底检查与修复，以确保系统能够恢复正常工作。
2. 更换当故障部件无法修复时，更换是一种常见的故障修复方法。
更换可以是单纯的替换故障部件，也可以是升级或更换整个系统。
在更换故障部件时，需要注意部件的兼容性和适配性，以确保系统的长期稳定运行。
3. 调整调整是指通过对系统参数和控制策略的调整，来修复故障的方法。
在自动化控制系统中，通过对PID参数、控制策略等进行调整，可以解决一些由于系统参数设置不当导致的故障。
汽车发动机故障诊断与维修 9-2 学习任务九 子任务2 进气压力传感器故障诊断与修复
学习目标
《汽车发动机故障诊断与修复》
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能叙述进气压力传感器的功用。 了解进气压力传感器的类型。 能在实车上找到进气压力传感器的安装位置。 能叙述进气压力传感器的组成结构、工作原理及信号特性。 能运用检测和诊断设备进行进气压力传感器的检测与诊断。 能参阅维修手册进行进气压力传感器的更换。 具备信息查询和维修手册使用的基本能力。 能够按照企业5S要求和安全生产规范进行操作。 能与同学密切合作，规范安全的完成学习活动。 能养成自主学习、操作规范的工作作风及环保意识。
任务实施
1. 读取进气压力传感器数据流
《汽车发动机故障诊断与修复》
将故障诊断仪连接到诊断座DLC3，打开点火开关并起动发动机，打开诊断仪，测量数据流，发动机转 速在700～860rpm，读取进气压力传感器的怠速时数据流。
任务实施
2. 检测进气压力传感器线路
《汽车发动机故障诊断与修复》
首先仔细检查进气压力传感器的连接情况，如连接不良或漏气，就会影响传感器性能并 直接影响发动机工作，可按照标准力矩将进气压力传感器安装好。 1）检测进气压力传感器电源电压 当点火开关接通时，检测传感器端子3上的电压应为4.5～5.5V。如电压为零，再检测 ECU线束插头端子29上的电压，如电压为4.5～5.5V，说明传感器电源线断路或插头松 动。
（2）遵守场地安全规定，注意用电安全。
（3）插拔诊断仪时一定要关闭点火开关。 （4）正确使用万用表、示波器等工量具。 （5）在检测进气压力传感器时，严禁用力拉扯线束。
任务实施
《汽车发动机故障诊断与修复》
下面以大众迈腾1.4T CFB发动机为例，介绍进气压力传感器故障的检测方法。 迈腾1.4T发动机进气压力传感器G71安装在进气管上。该进气压力传感器和进气温度传感器G42 集成在一起。该传感器有4个端子，端子T4bl/1为搭铁端子，端子T4bl/2为进气温度信号端子， 端子T4bl/3为5V电源，端子T4bl/4为进气压力信号端子。
智能材料在嵌入式传感器上的应用研究
智能材料在嵌入式传感器上的应用研究近年来，随着科技的不断发展，智能材料作为一种新兴材料，已经逐渐应用于各个领域。
其中，其在嵌入式传感器上的应用研究备受关注。
本文将重点讨论智能材料在嵌入式传感器方面的应用，并探讨其在提升传感器性能和实现创新能力方面的潜力。
一、智能材料与嵌入式传感器的结合传统的嵌入式传感器主要由硬件和软件构成，其功能主要依赖于预先设定的参数和繁琐的编译过程。
而智能材料则具备自感知、自感应和自修复的能力，能够实现高度自适应的工作状态。
因此，将智能材料与嵌入式传感器结合，不仅可以提高传感器的灵敏度和反应速度，还可以增加其自适应能力。
二、智能材料在嵌入式传感器中的应用1. 智能材料的改善传感器灵敏度智能材料具有自感知能力，能够根据外界环境的变化自主调整自身的属性。
在传感器中，智能材料可以根据不同的测量需要，改变自身的感知方式和响应特性，以提高传感器的灵敏度。
例如，通过使用具有可调节形状记忆特性的智能材料，可以实现对目标物体形状变化的精确感知，进而提高传感器的测量准确性。
2. 智能材料的提高传感器反应速度智能材料具备自感应能力，能够在外界刺激下自动产生响应。
在传感器中，智能材料可以快速感知外界信号并迅速传递给传感器，从而提高传感器的反应速度。
例如，利用智能材料中的形状记忆合金，可以实现对温度变化的快速感知和反应，加快传感器的响应速度，提高实时性和准确性。
3. 智能材料的增强传感器自适应能力智能材料具有自修复能力，可以根据外界环境的变化自动修复自身的损伤。
在传感器中，智能材料可以自动修复传感器组件的疲劳和损坏，延长传感器的使用寿命。
此外，智能材料还可以根据外界环境的变化自主调整自身的工作状态，以适应不同的工作环境。
这样可以使传感器更加稳定和可靠，从而提高传感器的自适应能力和长期稳定性。
三、智能材料在嵌入式传感器上的未来发展当前，智能材料在嵌入式传感器领域的应用仍处于初级阶段，尚存在许多问题和挑战。
智能电机的自诊断与自修复机制研究
智能电机的自诊断与自修复机制研究哎呀，说起智能电机的自诊断与自修复机制，这可真是个有趣又实用的话题！先给您讲讲我前段时间遇到的一件事儿。
我家附近有个小工厂，里面的机器经常出故障，工人们总是忙得焦头烂额。
有一次我路过，正好碰到一台电机罢工了，整个生产线都停了下来，那叫一个着急呀！老板和工人们围着电机团团转，却找不到问题出在哪儿。
这就让我想到了智能电机的自诊断与自修复机制的重要性。
您想啊，如果电机能够自己诊断出问题所在，并且还能自己修复，那得节省多少时间和人力成本啊！那到底啥是智能电机的自诊断呢？简单来说，就是电机自己能察觉到自己哪里不对劲。
这就好像我们人感觉到头疼脑热，知道自己可能生病了一样。
智能电机会通过各种传感器和监测设备，时刻留意自己的运行状态。
比如说，温度是不是过高啦，电流电压是不是稳定啦，振动是不是异常啦等等。
打个比方，就像我们的手机能监测电池的健康状况一样，智能电机也能对自己的“身体”状况了如指掌。
它会把这些监测到的数据和正常的标准数据进行对比，如果发现有偏差，就会发出警报，告诉我们：“嘿，主人，我可能有点小毛病啦！”而自修复机制呢，就更厉害了！当智能电机诊断出问题之后，它能够自动采取一些措施来修复自己。
比如说，如果是因为温度过高导致的故障，它可能会自动启动散热系统，让自己降降温；如果是电流不稳定，它可能会调整内部的电路参数，让电流恢复正常。
这就好比我们不小心擦伤了，身体会自动启动凝血机制来止血一样，智能电机也有自己的“自愈能力”。
为了实现智能电机的自诊断与自修复，那可是需要不少高科技的支持。
比如说，先进的传感器技术，得足够灵敏，才能准确地捕捉到电机的各种微小变化；还有强大的数据分析算法，能够从海量的数据中找出问题的关键所在；再加上高效的控制策略，让电机能够迅速做出修复的动作。
不过，这其中也有一些挑战。
比如说，有时候故障可能很复杂，不是一下子就能诊断出来和修复好的；还有就是成本问题，要实现这些先进的功能，可能需要投入不少的资金。
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析冗余法 ［ １ ］ ， 硬件 冗 余 法 不需 要 被 控 对 象 的数 学
模型， 具有较强的鲁棒性 ， 但这种传感器硬件冗余技
术要求所 有 参 与 冗 余 的 传 感 器 具 有 相 同 的参 数 特 性， 并且设 备 的体 积 、 成 本 增加 了 ； 解 析冗 余 法 利用 系统静动 态数学模 型所 提供 的系统 不 同输 出量 之 间 的解析关 系产 生输 出量 的冗 余 信 息 ， 不 需要 增 加硬
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ａｓ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｉ ｎ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ，ｉ ｔ ｉ ｓ ｖ ｅ ｒ ｙ ｉ ｍｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｎ ｔ ｔ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ｉ ｔ ｓ ｅ ｌ ｆ ． Ａ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ＲＢＦ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ １ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ａ ｎ ｃ ｙ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ．Ｆ ｉ ｒ ｓ ｔ ｌ ｙ， ｔ ｈ ｅ ＲＢＦ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ．Ｉ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｒ ｒ ｏ ｒ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｔ ｕ ａ ｌ ｏ ｕ ｔ — ｐ ｕ ｔ ｇ ｏ ｅ ｓ ｂ ｅ ｙ ｏ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｔ ，ｉ ｔ ｉ ｓ ｐ ｏ ｓ ｓ ｉ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｓ ｍ ｂ ｅ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｌ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｔｈ ｅ ｎ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ
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Ｆａ ｕｌ ｔ Ｄｉ ａｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｆ ｏ ｒ Ｉ ｎｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ Ｆｉ ｘ ｉ ｎｇ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ Ｒｅ ｄ ｕｎ ｄａ ｎ ｔ Ｔｒ ａ ｎｓ ｄｕ ｃ ｅ ｒ Ｇｒ ｏ ｕｐ
ＬＩ Ｕ Ｍｉ ｎ ｌ ｉ ｎ ＬＩ Ｕ Ｂｏ ｙ ｕ ｎ ＬＩ Ｎ Ｒｕ ｉ ｌ ｉ ｎ （ ｏ ｌ Ｃ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｎａ ｖ ａ ｌ Ａｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ Ｐ ｏ ｗｅ ｒ ，Ｎａ ｖ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ３ ３ ）
１ 引 言
传 感器 是机 电设 备 状 态 监 测 与故 障诊 断 系统 中不可 或缺 的部 件 ， 其工 作状 态直 接 决 定 了诊 断结 果， 但 在实 际应 用 过 程 中 ， 传 感 器 由于 干 扰 、 增益 、
偏 差等 原 因引 起 的 测 量误 差 有 可 能 和 系统 真实 故
总第 ２ ９ ３期 ２ ０ １ ４年 第 ３期
计算机与数字工程
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ８ Ｌ Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
Ｖｏ １ ． ４ ２ Ｎｏ ． ３
３ ７５
传 感 器 组 自诊 断 与 自修 复 方 法研 究
刘敏 林 刘伯 运 林瑞 霖
武汉 ４ ３ ０ ０ ３ ３ ） （ 海军工程大学动力工程学 院
摘
要
提出 了一种具有传感器组 自诊 断与 自修复功能的监测框架 。针对 同一类型传感器组 的构成特 点 ， 先根据传感
器之 间的冗余 率 ， 判 断传感 器是否发生故障 ； 对故 障传感 器用 Ｒ Ｂ Ｆ神经 网络对 其输 出进行修正 。运用三向加速度传感 器进
ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｎ ｄ ａ ｎ ｃ ｙ ｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｉ ｓ ｊ ｕ ｄ ｇ ｅ ｄ ｍｏ ｒ ｅ ｅ ｘ ａ ｃ ｔ ｌ ｙ ， ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｉ ｓ ｃ ａ ｍｅ ｉ ｎ ｔ ｏ ｂ ｅ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｓ —
行 了理论 和实验验证 。
关键词
传感器组 ；故障诊断 ； Ｒ Ｂ Ｆ神经网络 ； 冗余性
Ｕ２ ６ ４ ； ＴＰ ７ ０ ６ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ — ９ ７ ２ ２ ． ２ ０ １ ４ ． ０ ３ ． ０ ０ ６
中图分类号