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傳感器的故障分類及其診斷方法
來源:賽斯維傳感器網(wǎng) 發(fā)表于 2016/5/31

  傳感器故障主要包括:完全失效故障、固定偏差故障、漂移偏差故障和精度下降四類。如圖1所示。


  圖1 傳感器的故障類型


  其中,失效故障是指傳感器測量的突然失靈,測量值一直為某一常數(shù);偏差故障主要是指傳感器的測量值與真實值相差某一恒定常數(shù)的一類故障,從圖中可見,有故障的測量與無故障的測量是平行的;


  漂移故障是指傳感器測量值與真實值的差值隨時問的增加而發(fā)生化的一類故障;


  精度下降是指傳感器的測量能力變差,精度變低。精度等級降低時,測量的平均值并沒有發(fā)生變化,而是測量的方差發(fā)生變化。


  固定偏差故障和漂移故障都是不容易發(fā)現(xiàn)的故障,在故障發(fā)生的過程中會引起一系列的無法預計的問題,使控制系統(tǒng)長期不能正常發(fā)揮作用。


  傳感器的故障分類方式


  1、按傳感器故障程度分類


  按傳感器故障程度的大小可分為硬故障和軟故障。


  硬故障泛指結構損壞導致的故障,一般幅值較大,變化突然;軟故障泛指特性的變異,幅值較小,變化緩慢。


  硬故障也稱完全故障,完全故障時測量值不隨實際變化而變化,始終保持某一讀數(shù)。通常這一恒定值一般是零或者最大讀數(shù)。故障測量值大致是一條水平直線。


  軟故障包括數(shù)據(jù)偏差、漂移、精度等級下降等。軟故障相對較小,難于被發(fā)現(xiàn),因此,從某種意義上來講,軟故障危害比硬故障危害更大,其危害逐漸引起了人們的重視。


  2、按故障存在的表現(xiàn)分類


  按故障存在的表現(xiàn)可分為間歇性故障和永久性故障。


  間歇性故障時好時壞;永久性故障失效后,不能再恢復正常。


  3、根據(jù)故障發(fā)生、發(fā)展的進程分類

  
  根據(jù)故障發(fā)生、發(fā)展的進程可分為突變故障和緩變故障。


  突變故障信號變化速率大;緩變故障信號變化速率小。


  4、按故障的原因分類


  按故障原因可分為偏差故障,沖擊故障,開路故障,漂移故障,短路故障,周期性干擾,非線性死區(qū)故障。


  偏差故障的故障原因為:偏置電流或偏置電壓等;


  沖擊故障的故障原因是:電源和地線中的隨機干擾,浪涌、電火花放電,D/A變換器中的毛刺等;


  開路故障的故障原因:信號線斷、芯片管腳沒連上等;


  漂移故障的故障原因:溫等;


  短路故障的故障原因:污染引起的橋路腐蝕、線路短接等;


  周期性干擾的故障原因:電源50 Hz干擾等;


  非線性死區(qū)故障的故障原因:放大器飽和、含有非線性環(huán)節(jié)等。


  另外,從建模、仿真的角度出發(fā),可分為乘性故障和加性故障。對于偏置故障,在原信號上加上一個恒定或隨機的小信號;對于沖擊干擾,可在原信號上疊加一個脈沖信號;對于短路故障,信號接近于零;開路故障,信號接近傳感器輸出最大值;漂移故障,信號以某一速率偏移原信號;周期性干擾故障,原信號上疊加某一頻率的信號。


  傳感器故障的診斷方法


  從不同角度出發(fā),故障診斷方法的分類不完全相同,F(xiàn)簡單地將故障診斷方法分為:基于解析數(shù)學模型的方法和不依賴于數(shù)學模型的方法。


  1、基于解析數(shù)學模型的方法


  根據(jù)殘差產(chǎn)生的形式不同,基于解析數(shù)學模型的方法可以進一步分為:參數(shù)估計法、狀態(tài)估計法和等價空間法。


  基于模型的故障診斷方法,是一種最早發(fā)展起來的診斷方法,同時也是一種研究、應用最廣泛的診斷方法。


  優(yōu)點是模型機理清楚,結構簡單,易實現(xiàn),易分析,可實時診斷。在故障診斷領域具有重要的地位,在今后的發(fā)展中依然會是傳感器故障診斷方法的主要研究方向。


  缺點是計算量大,系統(tǒng)復雜;存在建模誤差,模型的適應性差;可靠性差,容易出現(xiàn)誤報、漏報等現(xiàn)象;外部擾動的魯棒性,系統(tǒng)的噪聲和干擾不敏感。


  目前,這種診斷方法的研究成果仍然主要集中于線性系統(tǒng),對深入研究非線性系統(tǒng)的通用故障診斷技術具有重要的意義,同時,魯棒性問題也具有很高的研究價值。表l介紹了模



  表1模型法中一些故障診斷方法的優(yōu)點和缺點的比較



  2、不依賴于數(shù)學模型的故障診斷方法


  當前,控制系統(tǒng)變得越來越復雜,由于實際中很難建立控制系統(tǒng)的精確解析數(shù)學模型,當存在建模誤差時,基于模型的故障診斷方法將出現(xiàn)誤報、漏報等現(xiàn)象,因此不依賴于模型的故障診斷方法受到了人們的高度重視。


  不依賴數(shù)學模型的方法的優(yōu)點是不需要對象的準確模型,并且適應性強。其缺點是結構復雜,難于實現(xiàn)。


  這種不依賴于系統(tǒng)模型的故障診斷方法可分為基于數(shù)據(jù)驅動的方法的故障診斷方法、基于知識的故障診斷方法和基于離散事件的方法等。


  2.1 基于數(shù)據(jù)驅動的方法


  基于數(shù)據(jù)驅動的方法有兩大類:信號處理方法和統(tǒng)計方法。


  常用的一些基于信號處理的故障診斷方法有:絕對值檢驗和趨勢檢驗,利用Kullb ack信息準則的故障檢測,基于自適應滑動Lattice濾波器的故障檢測方法,基于信號模態(tài)估計的故障檢測方法相關分析法、小波分析方法和信息融合方法等。


  2.2 基于知識的方法


  基于知識的故障診斷方法協(xié)可分為基于癥狀的故障診斷方法和基于定性模型的故障診斷方法兩種。


  2.3 基于離散事件的方法


  基于離散事件的故障診斷方法是近年來發(fā)展起來的一種新型故障診斷方法。其基本思想是:離散事件模型的狀態(tài)既反映正常狀態(tài),又反映系統(tǒng)的故障狀態(tài)。


  表2給出了一些故障診斷方法的優(yōu)點和缺點


  隨著理論研究的進展和技術水平的不斷提高,傳感器故障診斷的研究會更趨于實用化,一些在實際中遇到的問題會逐步得到解決。


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