Lỗi cảm biến bao gồm bốn loại chính: lỗi thất bại hoàn toàn, lỗi sai lệch cố định, lỗi độ lệch trôi và suy giảm độ chính xác.
Thất bại đề cập đến sự thất bại đột ngột của phép đo cảm biến, giá trị đo được là một hằng số; Thất bại độ lệch chủ yếu đề cập đến giá trị đo của cảm biến và giá trị thực của sự khác biệt không đổi giữa một lớp lỗi, như đã thấy trong hình, có một lỗi trong phép đo phép đo là song song với phép đo không có lỗi ;; các
Các lỗi trôi dạt là lỗi trong đó sự khác biệt giữa giá trị đo được của cảm biến và giá trị thực tăng theo thời gian.
Sự xuống cấp chính xác đề cập đến sự suy giảm khả năng đo của cảm biến và độ chính xác thấp. Khi mức độ chính xác giảm, giá trị trung bình của phép đo không thay đổi, nhưng phương sai của phép đo thay đổi.
Lỗi sai lệch cố định và lỗi trôi là các lỗi không dễ phát hiện và gây ra một loạt các vấn đề không lường trước được trong quá trình lỗi, khiến hệ thống điều khiển không thể hoạt động đúng trong một thời gian dài.
Cách phân loại lỗi cảm biến
1, theo mức độ phân loại lỗi cảm biến
Theo kích thước của mức độ thất bại cảm biến có thể được chia thành lỗi cứng và lỗi mềm.
Thất bại khó khăn đề cập đến cấu trúc của thiệt hại gây ra bởi sự thất bại, biên độ chung của những thay đổi lớn, đột ngột; Thất bại mềm đề cập đến các đặc điểm của biến thể, biên độ nhỏ, thay đổi chậm.
Thất bại khó khăn, còn được gọi là thất bại hoàn toàn, thất bại hoàn toàn khi giá trị đo không thay đổi với thay đổi thực tế, luôn duy trì một cách đọc nhất định. Thông thường giá trị không đổi này thường bằng 0 hoặc số đọc tối đa. Giá trị đo của lỗi là một đường thẳng nằm ngang.
Các lỗi mềm bao gồm độ lệch dữ liệu, trôi dạt và suy giảm mức độ chính xác. Các lỗi mềm tương đối nhỏ, khó tìm thấy, vì vậy, theo một nghĩa nào đó, các lỗi bị tổn thương mềm hơn so với tác hại của lỗi cứng là lớn hơn và tác hại của nó đã dần thu hút sự chú ý.
2, theo sự thất bại của phân loại hiệu suất
Theo hiệu suất của các lỗi có thể được chia thành các lỗi không liên tục và các lỗi vĩnh viễn.
Thất bại không liên tục là tốt hay xấu; Thất bại vĩnh viễn, không thể được khôi phục lại bình thường.
3, theo sự thất bại, sự phát triển của quá trình phân loại
Theo quá trình xảy ra lỗi, sự phát triển có thể được chia thành lỗi đột biến và lỗi thay đổi chậm.
Tỷ lệ tín hiệu lỗi đột biến là lớn; Tốc độ tín hiệu lỗi thay đổi chậm là nhỏ.
4, theo nguyên nhân phân loại lỗi
Theo nguyên nhân của lỗi có thể được chia thành các lỗi sai lệch, lỗi tác động, lỗi mạch mở, lỗi trôi, lỗi ngắn mạch, nhiễu định kỳ, lỗi vùng chết phi tuyến.
Các nguyên nhân của các lỗi sai lệch là: điện áp hiện tại hoặc điện áp sai lệch, v.v .; Và
Nguyên nhân lỗi của các lỗi Inrush là: Rối loạn ngẫu nhiên trong nguồn điện và mặt đất, tăng, xả tia lửa, các khối trong bộ chuyển đổi D/A, v.v .; Và
Nguyên nhân lỗi của lỗi mạch mở: Các đường tín hiệu bị hỏng, chân chip không được kết nối, v.v.
Nguyên nhân của lỗi trôi: nhiệt độ, v.v .; Lỗi ngắn mạch: ô nhiễm.
Nguyên nhân lỗi của các lỗi ngắn mạch: ăn mòn cầu gây ra bởi ô nhiễm, rút ngắn dòng, v.v.
Nguyên nhân thất bại nhiễu theo chu kỳ: Nguồn cung cấp điện 50 Hz, v.v. ;; Và
Nguyên nhân lỗi của các lỗi của băng không phi tuyến: Độ bão hòa bộ khuếch đại, chứa các liên kết phi tuyến, v.v.
Ngoài ra, từ quan điểm của mô hình hóa và mô phỏng, nó có thể được chia thành các lỗi nhân và phụ gia. Đối với các lỗi thiên vị, tín hiệu gốc cộng với tín hiệu nhỏ hoặc ngẫu nhiên không đổi; Đối với nhiễu sốc, có thể được đặt chồng lên tín hiệu ban đầu, tín hiệu xung; Đối với các lỗi ngắn mạch, tín hiệu gần bằng không; Các lỗi mạch mở, tín hiệu gần với tối đa đầu ra cảm biến; lỗi trôi, tín hiệu ở một tốc độ nhất định bù khỏi tín hiệu gốc; Các lỗi nhiễu theo chu kỳ, tín hiệu ban đầu được đặt chồng lên tín hiệu của một tần số nhất định.
Phương pháp chẩn đoán lỗi cảm biến
Từ các quan điểm khác nhau, việc phân loại các phương pháp chẩn đoán lỗi không giống hệt nhau. Phương pháp chẩn đoán lỗi chỉ đơn giản được chia thành: các phương pháp dựa trên các mô hình toán học phân tích và phương pháp không dựa vào các mô hình toán học.
1. Phương pháp dựa trên các mô hình toán học phân tích
Theo các hình thức dư khác nhau, các phương pháp dựa trên các mô hình toán học phân tích có thể được chia thành: Phương pháp ước tính tham số, phương pháp ước tính trạng thái và phương pháp không gian tương đương.
Phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên mô hình là một trong những phương pháp chẩn đoán sớm nhất được phát triển, nhưng cũng là một trong những phương pháp chẩn đoán được nghiên cứu rộng rãi và được nghiên cứu rộng rãi nhất.
Ưu điểm là cơ chế mô hình rõ ràng, cấu trúc rất đơn giản, dễ nhận ra, dễ phân tích và có thể được chẩn đoán trong thời gian thực. Nó có một vị trí quan trọng trong lĩnh vực chẩn đoán lỗi, và vẫn sẽ là hướng nghiên cứu chính của các phương pháp chẩn đoán lỗi cảm biến trong sự phát triển trong tương lai.
Nhược điểm là lượng lớn tính toán, độ phức tạp của hệ thống; sự tồn tại của các lỗi mô hình hóa, khả năng thích ứng kém của mô hình; Độ tin cậy kém, dễ bị báo động sai, thiếu sót và các hiện tượng khác; Sự mạnh mẽ của nhiễu loạn bên ngoài, hệ thống không nhạy cảm với tiếng ồn và nhiễu.
Hiện tại, kết quả nghiên cứu của phương pháp chẩn đoán này vẫn chủ yếu tập trung vào các hệ thống tuyến tính, có ý nghĩa lớn đối với nghiên cứu chuyên sâu về các kỹ thuật chẩn đoán lỗi chung cho các hệ thống phi tuyến, đồng thời, vấn đề về sự mạnh mẽ cũng là có giá trị nghiên cứu cao. Bảng L mô tả những ưu điểm và nhược điểm của một số phương pháp chẩn đoán lỗi trong phương pháp mô hình hóa.
2. Phương pháp chẩn đoán lỗi không phụ thuộc vào các mô hình toán học
Hiện tại, hệ thống điều khiển ngày càng trở nên phức tạp hơn, do thực tế là khó thiết lập một mô hình toán học phân tích chính xác của hệ thống điều khiển trong thực tế, khi có lỗi mô hình hóa, các phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên mô hình sẽ sai Báo động, thiếu sót và các hiện tượng khác, vì vậy các phương pháp chẩn đoán lỗi độc lập với mô hình đã được đánh giá cao.
Ưu điểm của các phương pháp độc lập với mô hình toán học là chúng không yêu cầu một mô hình chính xác của đối tượng và có khả năng thích ứng cao. Nhược điểm là cấu trúc rất phức tạp và khó nhận ra.
Các phương pháp chẩn đoán lỗi độc lập với mô hình hệ thống có thể được phân loại thành các phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên các phương pháp dựa trên dữ liệu, phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên kiến thức và các phương pháp dựa trên sự kiện riêng biệt.
2.1 Phương pháp dựa trên dữ liệu
Có hai loại chính của các phương pháp dựa trên dữ liệu: phương pháp xử lý tín hiệu và phương pháp thống kê.
Một số phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên xử lý tín hiệu thường được sử dụng là: Kiểm tra giá trị tuyệt đối và kiểm tra xu hướng, phát hiện lỗi bằng tiêu chí thông tin Kullb ACK, phương pháp phát hiện lỗi dựa trên bộ lọc mạng trượt thích ứng, phương pháp phát hiện lỗi dựa trên phương pháp phân tích tương quan phương thức tín hiệu, phân tích wavelet Phương pháp và phương pháp hợp nhất thông tin.
2.2 Phương pháp dựa trên kiến thức
Phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên kiến thức có thể được phân loại thành hai loại: phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên triệu chứng và phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên mô hình định tính.
2.3 Phương pháp dựa trên sự kiện riêng biệt
Phương pháp chẩn đoán lỗi dựa trên sự kiện rời rạc là một loại phương pháp chẩn đoán lỗi mới được phát triển trong những năm gần đây. Ý tưởng cơ bản là trạng thái của mô hình sự kiện riêng biệt phản ánh cả trạng thái bình thường và trạng thái lỗi của hệ thống.
Với sự tiến bộ của nghiên cứu lý thuyết và cải tiến liên tục cấp độ kỹ thuật, nghiên cứu chẩn đoán lỗi cảm biến sẽ có xu hướng thực tế hơn và một số vấn đề gặp phải trong thực tế sẽ dần được giải quyết.