传感器故障的诊断方法

传感器故障的诊断方法

徽科特从不相同角度启航，缺点确诊方法的分类不全相同。现简略地将缺点确诊方法分为：根据解析数学模型的方法和不依赖于数学模型的方法。

 1、根据解析数学模型的方法

 根据残差发生的方法不相同，根据解析数学模型的方法可以将传感器故障诊断分为：参数估计法、情况估计法和等价空间法。

 根据模型的缺点确诊方法，是一种早发展起来的确诊方法，一同也是一种研讨、运用广泛的确诊方法。

 利益是模型机理理解，结构简略，易完结，易分析，可实时确诊。在缺点确诊领域具有的方位，在往后的发展中仍然会是传感器缺点确诊方法的研讨方向。

 缺点是核算量大，系统凌乱;存在建模过失，模型的适应性差;简略出现误报、漏报等现象;外部扰动的鲁棒性，系统的噪声和烦扰不灵敏。

 如今，这种确诊方法的研讨成果仍然要集中于线性系统，对深入研讨非线性系统的通用缺点确诊技能具有含义，一同，鲁棒性问题也具有很高的研讨价值。表l介绍了模型法中一些缺点确诊方法的利益和缺点。

 表1 模型法中一些缺点确诊方法的利益和缺点的比照

 2、传感器不依赖于数学模型的缺点确诊方法

 其时，操控系统变得越来越凌乱，由于实践中很难建立操控系统的解析数学模型，当存在建模过失时，根据模型的缺点确诊方法将出现误报、漏报等现象，因此不依赖于模型的缺点确诊方法受到了大家的重视。

 不依赖数学模型的方法的利益是不需要目标的模型，并且适应性强。其缺点是结构凌乱，难于完结。