252927 Transmisi Automatik Al4 DPO Sensor Tekanan Tukar

1. Kaedah Diagnosis Kesalahan Sensor Biasa

Dengan perkembangan sains dan teknologi, kaedah diagnosis kesalahan sensor lebih banyak dan lebih banyak, yang pada dasarnya dapat memenuhi keperluan penggunaan harian. Khususnya, kaedah diagnosis kesalahan sensor umum terutamanya termasuk yang berikut:

1.1 Diagnosis kesalahan berasaskan model

Teknologi diagnosis kesilapan sensor berasaskan model yang paling awal dibangunkan mengambil redundansi analitik dan bukannya redundansi fizikal sebagai idea terasnya, dan memperoleh maklumat kesalahan terutamanya dengan membandingkannya dengan output nilai yang diukur oleh sistem anggaran. Pada masa ini, teknologi diagnosis ini boleh dibahagikan kepada tiga kategori: kaedah diagnosis kesalahan berasaskan parameter, kaedah diagnosis kesalahan berasaskan negeri dan kaedah diagnosis ruang yang setara. Secara umum, kita menentukan parameter ciri komponen yang membentuk sistem fizikal sebagai parameter perkara, dan persamaan perbezaan atau perbezaan yang menggambarkan sistem kawalan sebagai parameter modul. Apabila sensor dalam sistem gagal disebabkan oleh kerosakan, kegagalan atau kemerosotan prestasi, ia boleh dipaparkan secara langsung sebagai perubahan parameter bahan, yang seterusnya menyebabkan perubahan parameter modulus, yang mengandungi semua maklumat kesalahan. Sebaliknya, apabila parameter modul diketahui, perubahan parameter dapat dikira, untuk menentukan saiz dan tahap kesalahan sensor. Pada masa ini, teknologi diagnosis sensor berasaskan model telah digunakan secara meluas, dan hasil penyelidikannya memberi tumpuan kepada sistem linear, tetapi penyelidikan mengenai sistem tak linear perlu diperkuat.

1.2 Diagnosis kesalahan berasaskan pengetahuan

Berbeza dengan kaedah diagnosis kesalahan yang disebutkan di atas, diagnosis kesalahan berasaskan pengetahuan tidak perlu mewujudkan model matematik, yang mengatasi kekurangan atau kecacatan diagnosis kesalahan berasaskan model, tetapi tidak mempunyai satu set sokongan teoritis matang. Antaranya, kaedah rangkaian saraf buatan adalah wakil diagnosis kesalahan berasaskan pengetahuan. Rangkaian saraf buatan yang disebutkan disingkat sebagai ANN dalam bahasa Inggeris, yang berdasarkan pemahaman manusia tentang rangkaian saraf otak dan menyedari fungsi tertentu melalui pembinaan buatan. Rangkaian saraf buatan boleh menyimpan maklumat dengan cara yang diedarkan, dan menyedari transformasi dan pemetaan tak linear dengan bantuan topologi rangkaian dan pengagihan berat badan. Sebaliknya, kaedah rangkaian saraf buatan membentuk kekurangan diagnosis kesalahan berasaskan model dalam sistem tak linear. Walau bagaimanapun, kaedah rangkaian saraf buatan tidak sempurna, dan ia hanya bergantung pada beberapa kes praktikal, yang tidak menggunakan pengalaman terkumpul yang berkesan dalam bidang khas dan mudah dipengaruhi oleh pemilihan sampel, jadi kesimpulan diagnostik yang diambil daripadanya tidak dapat diterjemahkan.