252927 Transmisio automatikoa AL4 DPO Switch Presio sentsorea

1. Sentsoreen akats arruntaren diagnostiko metodoak

Zientzia eta teknologiaren garapenarekin, sentsoreen akatsaren diagnostikoa gero eta ugariagoa da, funtsean eguneroko erabileraren beharrak asetzeko. Zehazki, sentsoreen akats arruntak diagnostiko metodoak honako hauek dira batez ere:

1.1 Ereduan oinarritutako akats diagnostikoa

Eredu oinarritutako sentsoreen akats diagnostikoko teknologiak erredundantzia analitikoa hartzen du erredundantzia fisikoaren ordez, bere ideia nagusi gisa, eta errua informazioa lortzen du batez ere, neurtutako balioen irteerarekin konparatuz estimazio sistemaren arabera. Gaur egun, diagnostiko teknologia hau hiru kategoriatan banatu daiteke: parametroaren estimazioan oinarritutako akatsak diagnostiko metodoa, estatuan oinarritutako akatsak diagnostiko metodoa eta espazioaren diagnostiko metodo baliokidea. Oro har, sistema fisikoa osatzen duten osagaien parametro bereizgarriak definitzen ditugu materia parametro gisa, eta kontrol-sistema moduluko parametro gisa deskribatzen duten ekuazio diferentzialak edo desberdintasunak. Sentsorearen sentsoreak kalteak, porrota edo errendimendua degradatzea huts egiten duenean, material parametroen aldaketa bezala bistaratu daiteke, eta horrek, era berean, momentuko parametroak aldatzea eragiten du, akats informazio guztia biltzen duena. Aitzitik, moduluen parametroak ezagutzen direnean, parametroaren aldaketa kalkulatu daiteke, sentsoreen erruaren tamaina eta maila zehazteko. Gaur egun, eredu oinarritutako sentsoreen diagnostiko teknologia oso erabilia izan da eta bere ikerketaren emaitzak sistema linealetan oinarritzen dira, baina lineal ez diren sistemei buruzko ikerketak indartu egin behar du.

1.2 Ezagutzan oinarritutako akats diagnostikoa

Aipatutako akatsen diagnostiko metodoetatik ezberdinak ez dira ezagutzan oinarritutako akats diagnostikoak ez du eredu matematikoa ezarri behar, eta horrek ereduan oinarritutako matxuraren diagnostikoaren gabeziak edo akatsak gainditzen ditu, baina laguntza teoriko heldua ez du. Horien artean, sare neuronalen metodoa da ezagutzan oinarritutako akats diagnostikoaren ordezkaria. Neurri artifizialeko sare deiturikoa Ann ingelesez laburtua da, garuneko sare neuronalen giza ulermenean oinarritzen dena eta eraikuntza artifizialaren bidez funtzio jakin bat gauzatzen da. Sare neuronal artifizialak informazioa modu banatuan gorde dezake eta eraldaketa eta mapak ez direnak gauzatu sareko topologiaren eta pisuaren banaketaren laguntzarekin. Aitzitik, sare neuronalen metodo artifizialak eredu gabeko sistemetan oinarritutako akats diagnostikoaren gabezia osatzen du. Hala ere, sare neuronalaren metodoa ez da perfektua, eta kasu praktiko batzuetan oinarritzen da, eta horrek ez du arlo berezietan metatutako esperientzia eraginkorra erabiltzen eta laginaren hautaketaren arabera erraz eragiten du, beraz, ez dira interpretagarriak diren ondorio diagnostikoak.