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位移传感器的故障分类与诊断方法
编辑:深圳市米朗科技有限公司   时间:2018-10-23

      位移传感器是位移、物位、角度、速度、加速度、压力等测控领域较为常见的测量元器件,但是在高低温、振动、潮湿、粉尘、腐蚀性环境长期工作极易发生故障。因此,自动化领域位移传感器的故障研究与诊断技术具有重要的意义。常规的诊断方法是直接分析出现故障问题的位移传感器输出信号,逐项排除各项可能的干扰因素,直至接触故障问题。此诊断方法有效性高,不过效率较低。对于传感器数量较多的系统及在线测控系统影响较为严重。如何建立快速、高效、科学、健全的位移传感器故障诊断体系对自动化技术深度发展与应用意义重大。


常用的位移传感器故障诊断方法有: 

1、基于数学模型的方法

    (1)参数估计诊断法

    (2)状态估计诊断法

    (3)等价空间诊断法

2、基于信号处理的方法

    (1)直接测量

    (2)小波变换    

    (3)输出信号处理

    (4)信息匹配

    (5)信息融合

    (6)信息模型

3、基于人工智能的故障诊断方法

    (1)基于专家系统的故障诊断方法

    (2)基于神经网络的故障诊断方法

    (3)基于图论的模型推理方法

    (4)基于模板的数学诊断方法

    (5)基于定性模型的方法


       位移传感器故障主要包括:完全失效故障、固定偏差故障、漂移偏差故障与精度下降。完全失效故障是指位移传感器在正常使用中突然失灵;偏差故障主要是指位移传感器的测量值与真实值相差某一恒定常数;漂移故障是指位移传感器的测量值与真实值的差值随时间的增加而规律性递增;精度下降则是指位移传感器测控性能下降,测量精度下降。完全失效故障通常是传感器硬件遭到严重损坏,或者传感器供电电路、信号输出电路、采集系统异常,无法正常转换、输出数据。完全失效故障对集中测控系统影响最大,技术方面修复也比较困难。固定偏差故障与漂移故障比较常见,测量的误差规律性较强,往往可通过系统补偿与电路补偿减小或者消除对系统测量的影响。测量精度下降主要是指位移传感器(如:电阻式直线位移传感器)在使用过程中内部测量元件磨损造成的测量误差增大。从某种意义上讲,位移传感器结构损坏导致的硬故障通常变化幅度较大,时间短促,比较容易发现并及时处理。由固定偏差故障、漂移偏差故障与精度下降导致的软故障变化幅度较小,变化缓慢,很难被发现。在故障发生过程中常会引起一系列无法预计的问题,使控制系统长期不能正常发挥作用。因此软故障的危害比应故障危害更大,在自动化领域也越来越受到人们的重视。


根据引发故障的原因分类,主要分为:

      偏差故障的故障原因为:偏置电流或偏置电压等;

      冲击故障的故障原因是:电源和地线中的随机干扰、浪涌、电火花放电、、变换器中的毛刺等;

      开路故障的故障原因:信号线断、芯片针脚焊接不良等;

      漂移故障的故障原因:温升过大等;

      短路故障的故障原因:污染引起的桥路腐蚀、线路短接等;

      周期性干扰的故障原因:电源谐波干扰等;

      非线性死区故障的故障原因:放大器饱和、含有非线性环节等。

      位移传感器故障诊断方法从不同角度出发,诊断方法也不完全相同。现简单地将故障诊断方法分为:基于解析数学模型的方法和不依赖于数学模型的方法。


1、基于解析数学模型的方法

     基于模型的故障诊断方法,是一种最早发展起来的诊断方法,同时也是一种研究、应用最广泛的诊断方法。此诊断方法模型机理清楚,结构简单,易实现,易分析,可实时诊断。在故障诊断领域具有重要的地位,在今后的发展中依然会是传感器故障诊断方法的主要研究方向。不过存在计算量大,系统复杂;存在建模误差,模型的适应性差;可靠性差,容易出现误报、漏报等现象;外部扰动的鲁棒性,系统的噪声和干扰不敏感等缺点。目前,基于解析数学模型的诊断方法的研究成果仍然主要集中于线性系统,对深入研究非线性系统的通用故障诊断技术具有重要的意义。


2、不依赖于数学模型的故障诊断方法

     当前,控制系统变得越来越复杂,由于实际中很难建立控制系统的精确解析数学模型,当存在建模误差时,基于模型的故障诊断方法将出现误报、漏报等现象,不依赖数学模型的故障诊断方法不需要对象的准确模型,并且适应性强。因此不依赖于模型的故障诊断方法受到了人们的高度重视。可分为基于数据驱动的方法的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于离散事件的方法等。不依赖于数学模型的故障诊断方法是后期发展起来的新型故障诊断方法,常通过神经网络算法等人工智能算法实现对系统故障的检测与评定。

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