252927 Автоматты беріліс қорабы AL4 DPO қосқыш қысым сенсоры

1. Датчиктердің ақауларын анықтаудың жалпы әдістері

Ғылым мен техниканың дамуымен сенсордың ақауларын диагностикалау әдістері күнделікті пайдалану қажеттіліктерін қанағаттандыра алатын күннен күнге кеңейді. Атап айтқанда, сенсор ақауларын диагностикалаудың жалпы әдістеріне негізінен мыналар кіреді:

1.1 Үлгіге негізделген ақаулық диагностикасы

Ең ерте әзірленген модельге негізделген сенсор ақауларын диагностикалау технологиясы өзінің негізгі идеясы ретінде физикалық артықшылықтың орнына аналитикалық резервтілікті алады және қате туралы ақпаратты негізінен бағалау жүйесі шығаратын өлшенген мәндермен салыстыру арқылы алады. Қазіргі уақытта бұл диагностика технологиясын үш санатқа бөлуге болады: параметрді бағалауға негізделген ақауларды диагностикалау әдісі, күйге негізделген ақауларды диагностикалау әдісі және эквивалентті ғарыштық диагностика әдісі. Жалпы алғанда физикалық жүйені құрайтын компоненттердің сипаттамалық параметрлерін материялық параметрлер ретінде, ал басқару жүйесін сипаттайтын дифференциалдық немесе айырымдық теңдеулерді модуль параметрлері ретінде анықтаймыз. Жүйедегі сенсор зақымданудың, істен шығудың немесе өнімділіктің төмендеуіне байланысты істен шыққанда, оны материал параметрлерінің өзгеруі ретінде тікелей көрсетуге болады, бұл өз кезегінде барлық ақаулық ақпаратты қамтитын модуль параметрлерінің өзгеруін тудырады. Керісінше, модуль параметрлері белгілі болған кезде, сенсор ақаулығының өлшемі мен дәрежесін анықтау үшін параметрдің өзгеруін есептеуге болады. Қазіргі уақытта модельге негізделген сенсорды диагностикалау технологиясы кеңінен қолданылады және оның зерттеу нәтижелері сызықтық жүйелерге бағытталған, бірақ сызықты емес жүйелер бойынша зерттеулерді күшейту қажет.

1.2 Білімге негізделген ақаулық диагностикасы

Жоғарыда аталған ақауларды диагностикалау әдістерінен айырмашылығы, білімге негізделген ақаулық диагностикасы модельге негізделген ақаулық диагностикасының кемшіліктерін немесе ақауларын жеңетін математикалық модельді құруды қажет етпейді, бірақ жетілген теориялық қолдаудың жиынтығы жоқ. Олардың ішінде жасанды нейрондық желі әдісі білімге негізделген ақаулық диагностикасының өкілі болып табылады. Жасанды нейрондық желі деп аталатын ағылшын тілінде ANN деп қысқартылған, ол адамның мидың нейрондық желісін түсінуіне негізделген және жасанды құрылыс арқылы белгілі бір функцияны жүзеге асырады. Жасанды нейрондық желі ақпаратты үлестірілген түрде сақтай алады және желі топологиясы мен салмақты үлестіру көмегімен сызықты емес түрлендіру мен карталауды жүзеге асыра алады. Керісінше, жасанды нейрондық желі әдісі сызықты емес жүйелердегі модельге негізделген ақаулық диагностикасының жетіспеушілігін толтырады. Дегенмен, жасанды нейрондық желі әдісі кемелді емес және ол арнайы салаларда жинақталған тәжірибені тиімді пайдаланбайтын және үлгіні таңдау арқылы оңай әсер ететін кейбір практикалық жағдайларға ғана сүйенеді, сондықтан одан жасалған диагностикалық қорытындылар дұрыс емес. түсіндіруге болады.