252927 Автоматски менувач AL4 DPO сензор за притисок на прекинувачот

1.

Со развојот на науката и технологијата, методите на дијагностицирање на дефект на сензорите се сè пообилни, што во основа може да ги задоволи потребите на дневна употреба. Поточно, методите за дијагностицирање на дефект на вообичаените сензори главно го вклучуваат следново:

1.1 Дијагноза на дефект базирана на модел

Најраната развиена технологија за дијагностицирање на дефект на сензори заснована на модели, зема аналитичка вишок наместо физичка вишок како нејзина основна идеја и добива информации за дефекти, главно со споредување со измерените вредности на излезот од системот за проценка. Во моментов, оваа технологија за дијагностицирање може да се подели во три категории: метод за дијагностицирање на дефект заснована на проценка на параметарот, метод за дијагностицирање на дефекти заснована на државата и еквивалентен метод на дијагностицирање на вселената. Општо, ги дефинираме карактеристичните параметри на компонентите што го сочинуваат физичкиот систем како параметри на материја, и диференцијалните или равенките за разлика што го опишуваат контролниот систем како параметри на модулот. Кога сензорот во системот не успее како резултат на оштетување, неуспех или деградација на перформансите, тој може директно да се прикаже како промена на параметрите на материјалот, што пак предизвикува промена на параметрите на модулот, кои ги содржат сите информации за дефекти. Напротив, кога се познати параметрите на модулот, може да се пресмета промената на параметарот, за да се утврди големината и степенот на дефектот на сензорот. Во моментов, технологијата за дијагностицирање на сензори заснована на модели е широко користена, а резултатите од истражувањето се фокусираат на линеарните системи, но истражувањето за нелинеарни системи треба да се зајакне.

1.2 Дијагноза на дефект заснована на знаење заснована на знаење

Различни од горенаведените методи за дијагностицирање на дефекти, дијагностицирање на дефекти засновани на знаење не треба да воспостави математички модел, кој ги надминува недостатоците или дефектите на дијагностицирање на дефект заснована на модел, но нема збир на зрела теоретска поддршка. Меѓу нив, методот на вештачка нервна мрежа е претставник на дијагностицирање на дефекти засновани на знаење. Т. Вештачката нервна мрежа може да чува информации на дистрибуиран начин и да реализира нелинеарна трансформација и мапирање со помош на мрежна топологија и дистрибуција на тежина. Спротивно на тоа, методот на вештачка нервна мрежа го сочинува недостаток на дијагностицирање на дефект базирана на модели во нелинеарни системи. Како и да е, методот на вештачка нервна мрежа не е совршен, и се потпира само на некои практични случаи, што не користи ефикасно користење на акумулираното искуство во специјални полиња и лесно е под влијание на изборот на примероци, така што дијагностичките заклучоци извлечени од него не се толкувачки.