252927 Automatic Transmission AL4 DPO Switch Pressure Sensor

1. Kasagaran nga mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup sa sensor

Sa pag-uswag sa syensya ug teknolohiya, ang mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup sa sensor labi ka daghan, nga mahimo’g matubag ang mga panginahanglanon sa adlaw-adlaw nga paggamit. Sa piho, ang kasagaran nga mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup sa sensor nag-una naglakip sa mga musunud:

1.1 Gibase sa modelo nga pagsusi sa sayup

Ang pinakaunang naugmad nga modelo nga gibase sa sensor fault diagnosis nga teknolohiya nagkuha ug analytical redundancy imbes sa pisikal nga redundancy isip kinauyokan nga ideya niini, ug nagkuha og impormasyon sa sayup pinaagi sa pagtandi niini sa gisukod nga mga bili nga output sa sistema sa pagbanabana. Sa pagkakaron, kini nga teknolohiya sa pagdayagnos mahimong bahinon ngadto sa tulo ka mga kategoriya: parameter estimation-based fault diagnosis method, state-based fault diagnosis method ug katumbas nga space diagnosis method. Sa kinatibuk-an, among gihubit ang mga kinaiya nga mga parameter sa mga sangkap nga naglangkob sa pisikal nga sistema isip mga parameter sa butang, ug ang mga equation sa differential o difference nga naghulagway sa control system isip mga parameter sa module. Kung ang usa ka sensor sa sistema mapakyas tungod sa kadaot, kapakyasan o pagkadaot sa pasundayag, mahimo kini nga direkta nga gipakita ingon pagbag-o sa mga parameter sa materyal, nga sa baylo hinungdan sa pagbag-o sa mga parameter sa modulus, nga adunay tanan nga kasayuran sa sayup. Sa kasukwahi, kung nahibal-an ang mga parameter sa module, ang pagbag-o sa parameter mahimong makalkula, aron mahibal-an ang gidak-on ug ang-ang sa sayup sa sensor. Sa pagkakaron, ang teknolohiya sa pagdayagnos sa sensor nga gibase sa modelo kaylap nga gigamit, ug ang mga resulta sa panukiduki niini nagpunting sa mga linear nga sistema, apan ang panukiduki sa mga nonlinear nga sistema kinahanglan nga palig-onon.

1.2 Gibase sa kahibalo sa sayop nga diagnosis

Lahi gikan sa gihisgutan sa ibabaw nga mga pamaagi sa pagdayagnos sa sayup, ang kahibalo nga nakabase sa sayup nga pagdayagnos dili kinahanglan nga magtukod usa ka modelo sa matematika, nga nakabuntog sa mga kakulangan o mga depekto sa pagdayagnos sa sayup nga gibase sa modelo, apan kulang ang usa ka hugpong sa hamtong nga suporta sa teoretikal. Lakip kanila, ang artipisyal nga neural network nga pamaagi mao ang representante sa kahibalo nga nakabase sa sayup nga diagnosis. Ang gitawag nga artificial neural network gipamubo nga ANN sa English, nga gibase sa pagsabot sa tawo sa brain neural network ug nakaamgo sa usa ka function pinaagi sa artipisyal nga pagtukod. Ang artipisyal nga neural network mahimong magtipig sa impormasyon sa usa ka paagi nga gipang-apod-apod, ug makaamgo sa nonlinear nga pagbag-o ug pagmapa sa tabang sa topology sa network ug pag-apod-apod sa gibug-aton. Sa kasukwahi, ang artipisyal nga neural network nga pamaagi naghimo alang sa kakulangan sa model-based fault diagnosis sa nonlinear system. Bisan pa, ang artipisyal nga neural network nga pamaagi dili perpekto, ug kini nagsalig lamang sa pipila ka praktikal nga mga kaso, nga dili epektibo nga gigamit ang natipon nga kasinatian sa mga espesyal nga natad ug dali nga maimpluwensyahan sa pagpili sa sample, mao nga ang mga konklusyon sa diagnostic nga nakuha gikan niini dili. mahubad.