传感器组自诊断与自修复方法研究

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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
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｓｆｏｒｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ｉｔｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｆｉｎｄｔｈｅｆａｕｌｔｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｉｔｓｅｌｆ．ＡｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＲＢＦｎｅｕｒａ１ｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｔｈｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｕｓｅｄｔＯｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｏｕｔｐｕｔｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ．Ｉｆｔｈｅｅｒｒｏｒｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅａｃｔｕａｌｏｕｔ — ｐｕｔｇｏｅｓｂｅｙｏｎｄｔｈｅｌｉｍｉｔ，ｉｔｉｓｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｏｒｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｂｅｉｎｇｍａｌｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｎｗｉｔｈｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｏｆ
ｓｉｏｒａｎｓｄｕｃｅｒｇｒｏｕｐ，ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ＲＢＦｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙＣｌａｓｓＮｕｍｂｅｒＵ２６４；ＴＰ７０６
ＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｆｏｒＩｎｓｐｅｃｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＦｉｘｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅＲｅｄｕｎｄａｎｔＴｒａｎｓｄｕｃｅｒＧｒｏｕｐ
ＬＩＵＭｉｎｌｉｎＬＩＵＢｏｙｕｎＬＩＮＲｕｉｌｉｎ（ｏｌＣｌｅｇｅｏｆＮａｖａｌＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＰｏｗｅｒ，ＮａｖａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｗｕｈａｎ４３００３３）
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２９３期２０１４年第３期
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ８ＬＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．４２Ｎｏ．３
３７５
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４３００３３）（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ＲＢＦ神经网络对其输出进行修正。运用三向加速度传感器进
ｔｈｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ，ｔｈｅｆａｕｌｔｉｓｊｕｄｇｅｄｍｏｒｅｅｘａｃｔｌｙ，ｔｈｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｓｔｒａｔｅｇｙｉｓｃａｍｅｉｎｔｏｂｅｉｎｇｉｎｓｕｃｃｅｓ —
行了理论和实验验证。
关键词
传感器组；故障诊断；ＲＢＦ神经网络；冗余性
Ｕ２６４；ＴＰ７０６ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ１６７２ — ９７２２．２０１４．０３．００６
中图分类号