252927 Automatyske Transmission AL4 DPO Switch Pressure Sensor

1. Common sensor flater diagnoaze metoaden

Mei de ûntwikkeling fan wittenskip en technology binne de metoaden foar diagnoaze fan sensorfout mear en mear oerfloedich, dy't yn prinsipe kinne foldwaan oan 'e behoeften fan it deistich gebrûk. Spesifyk omfetsje de mienskiplike metoaden foar diagnoaze fan sensorfout benammen it folgjende:

1.1 Model-basearre skuld diagnoaze

De ierste ûntwikkele model-basearre sensor flater diagnoaze technology nimt analytyske redundânsje ynstee fan fysike oerstalling as syn kearn idee, en krijt fout ynformaasje benammen troch it te fergelykjen mei de mjitten wearden útfier troch it skatting systeem. Op it stuit kin dizze diagnoazetechnology wurde ferdield yn trije kategoryen: parameter-skattingsbasearre metoade foar diagnoaze, steatsbasearre metoade foar diagnoaze en lykweardige metoade foar romtediagnoaze. Yn 't algemien definiearje wy de karakteristike parameters fan' e komponinten dy't it fysike systeem foarmje as materieparameters, en de differinsjaal- of ferskilfergelikingen dy't it kontrôlesysteem beskriuwe as moduleparameters. As in sensor yn it systeem mislearret troch skea, mislearring of prestaasjesdegradaasje, kin it direkt werjûn wurde as de feroaring fan materiaalparameters, wat op syn beurt de feroaring fan modulusparameters feroarsaket, dy't alle foutynformaasje befettet. Krektoarsom, as de module parameters binne bekend, de feroaring fan de parameter kin wurde berekkene, om te bepalen de grutte en mjitte fan de sensor flater. Op it stuit is modelbasearre sensordiagnoazetechnology in protte brûkt, en har ûndersyksresultaten rjochtsje har op lineêre systemen, mar it ûndersyk nei net-lineêre systemen moat wurde fersterke.

1.2 Kennis-basearre skuld diagnoaze

Oars as de hjirboppe neamde metoaden foar skulddiagnoaze, hoecht kennisbasearre skulddiagnoaze net in wiskundige model te fêstigjen, dy't de tekoarten of defekten fan modelbasearre skulddiagnoaze oerwint, mar mist in set fan folwoeksen teoretyske stipe. Under harren, keunstmjittige neuronale netwurk metoade is de fertsjintwurdiger fan kennis-basearre fout diagnoaze. It saneamde artificial neural network wurdt yn it Ingelsk ôfkoarte as ANN, dat basearre is op minsklik begryp fan brain neural netwurk en in bepaalde funksje realisearret troch keunstmjittige konstruksje. Artificial neural netwurk kin opslaan ynformaasje op in ferspraat wize, en realisearje net-lineêre transformaasje en mapping mei help fan netwurk topology en gewicht distribúsje. Yn tsjinstelling, keunstmjittige neural netwurk metoade makket it tekoart oan model-basearre fout diagnoaze yn net-lineêre systemen. De metoade foar keunstmjittich neuronale netwurk is lykwols net perfekt, en it fertrout allinich op guon praktyske gefallen, dy't net effektyf gebrûk meitsje fan 'e opboude ûnderfining yn spesjale fjilden en maklik beynfloede wurdt troch stekproefseleksje, sadat de diagnoaze konklúzjes dêrút lutsen binne net ynterpretabel.