252927 Avtomatik Transmissiya AL4 DPO Təzyiq Sensoru

1. Ümumi sensor səhv diaqnoz metodları

Elm və texnologiyanın inkişafı ilə sensor günah diaqnozu metodları daha çoxdur ki, bu da gündəlik istifadə ehtiyaclarına görə daha çoxdur. Xüsusilə, ümumi sensor səhv diaqnoz metodları əsasən aşağıdakıları əhatə edir:

1.1 Model əsaslı səhv diaqnozu

Ən erkən inkişaf etmiş model əsaslı sensor diaqnozu texnologiyası, əsas ideyası kimi fiziki ixtisar yerinə analitik olaraq ehtiyat alır və əsasən qiymətləndirilmiş dəyərlər nəticəsi ilə müqayisə edərək səhv məlumat əldə edir. Hazırda bu diaqnoz texnologiyası üç kateqoriyaya bölünə bilər: Parametr qiymətləndirmə əsaslı diaqnoz metodu, dövlət əsaslı diaqnoz metodu və ekvivalent kosmik diaqnoz metodu. Ümumiyyətlə, fiziki sistemi maddənin parametrləri kimi və idarəetmə sistemini modul parametrləri kimi təsvir edən diferensial və ya fərq tənlikləri olan komponentlərin xarakterik parametrlərini müəyyənləşdiririk. Sistemdəki bir sensor zərər, uğursuzluq və ya performans pozulması səbəbindən, maddi parametrlərin dəyişməsi kimi birbaşa görünə bilər, bu da öz növbəsində, bütün günah məlumatları olan modul parametrlərinin dəyişdirilməsinə səbəb olur. Əksinə, modul parametrləri məlum olduqda, sensor günahının ölçüsünü və dərəcəsini müəyyənləşdirmək üçün parametrin dəyişməsi hesablana bilər. Hazırda model əsaslı sensor diaqnoz texnologiyası geniş istifadə olunur və tədqiqat nəticələrinin xətti sistemlərə yönəldilmişdir, lakin qeyri-xətti sistemlərdəki tədqiqatlar gücləndirilməlidir.

1.2 Bilik əsaslı səhv diaqnozu

Yuxarıda göstərilən nöqsan diaqnozu metodlarından fərqli olaraq, bilik əsaslı günah diaqnozu, model əsaslı diaqnozun çatışmazlıqlarını və ya qüsurlarını dəf edən riyazi modelin qurulması lazım deyil, eyni zamanda yetkin nəzəri dəstəyi yoxdur. Onların arasında süni neyron şəbəkə üsulu bilik əsaslı günah diaqnozunun nümayəndəsidir. Süni neyron şəbəkəsi, beyin sinir şəbəkəsinin insan anlayışına əsaslanan və süni tikinti yolu ilə müəyyən bir funksiyanı həyata keçirən İngilis dilində Ann kimi qısaldılmışdır. Süni neyron şəbəkəsi məlumatları paylanmış bir şəkildə saxlaya bilər və şəbəkə topologiyası və çəki paylanmasının köməyi ilə qeyri-xətti çevrilməni və xəritələşdirilməsini həyata keçirə bilər. Bunun əksinə olaraq, süni neyron şəbəkə metodu, qeyri-xətti sistemlərdə model əsaslı səhv diaqnozunun çatışmazlığını təşkil edir. Bununla birlikdə, süni neyron şəbəkə üsulu mükəmməl deyil və yalnız xüsusi sahələrdə yığılmış təcrübədən effektiv istifadə etməyən və nümunə seçimindən asanlıqla təsirlənən bəzi praktik hallara güvənir, buna görə də onundan çəkilən diaqnostik nəticələr şərh edilə bilməz.