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  基于數(shù)學(xué)模型的方法來診斷傳感器故障？當(dāng)出現(xiàn)故障時第一時間就是要診斷，看看是哪里出了問題，好方便解決，從不同的角度出發(fā)，我們在診斷故障時采用的方法不止一種，如果為此分類的話，可分為兩種，一種是基于解析數(shù)學(xué)模型的方法，另一種是不依賴于數(shù)學(xué)模型的方法。今天我們來講講其中的一個，基于解析數(shù)學(xué)模型的方法。下面一起來認識一下吧。

基于解析數(shù)學(xué)模型的方法來診斷故障真的好嗎？有什么優(yōu)點和缺點？

  根據(jù)殘差產(chǎn)生的形式不同，基于解析數(shù)學(xué)模型的方法可以進一步分為：參數(shù)估計法、狀態(tài)估計法和等價空間法。

  基于模型的故障診斷方法，是一種最早發(fā)展起來的診斷方法，同時也是一種研究、應(yīng)用最廣泛的診斷方法。

  優(yōu)點是模型機理清楚，結(jié)構(gòu)簡單，易實現(xiàn)，易分析，可實時診斷。在故障診斷領(lǐng)域具有重要的地位，在今后的發(fā)展中依然會是傳感器故障診斷方法的主要研究方向。

  缺點是計算量大，系統(tǒng)復(fù)雜，存在建模誤差，模型的適應(yīng)性差;可靠性差，容易出現(xiàn)誤報、漏報等現(xiàn)象，外部擾動的魯棒性，系統(tǒng)的噪聲和干擾不敏感。

  目前，這種診斷方法的研究成果仍然主要集中于線性系統(tǒng)，對深入研究非線性系統(tǒng)的通用故障診斷技術(shù)具有重要的意義，同時，魯棒性問題也具有很高的研究價值。

以上方法你get了嗎？看起來是不是有點復(fù)雜難懂呢？畢竟傳感器真的出現(xiàn)故障了，很多人也不會修，只能交給專業(yè)人士去搗鼓了。

2018-09-01 259