252927 Transmisio automatikoa AL4 DPO Switch Presio-sentsorea

1. Sentsorearen matxurak diagnostikatzeko metodo arruntak

Zientzia eta teknologiaren garapenarekin, sentsoreen matxurak diagnostikatzeko metodoak gero eta ugariagoak dira, eta horrek, funtsean, eguneroko erabileraren beharrak ase ditzake. Zehazki, sentsorearen matxurak diagnostikatzeko metodo arruntak honako hauek dira nagusiki:

1.1 Ereduetan oinarritutako matxuren diagnostikoa

Ereduetan oinarritutako sentsoreen matxurak diagnostikatzeko teknologiak garatutako lehen ideiak erredundantzia analitikoa hartzen du erredundantzia fisikoaren ordez, eta matxuren informazioa lortzen du, batez ere, zenbatespen-sistemak ateratzen dituen neurtutako balioekin alderatuz. Gaur egun, diagnostiko-teknologia hau hiru kategoriatan bana daiteke: parametroen estimazioan oinarritutako matxurak diagnostikatzeko metodoa, egoeran oinarritutako matxurak diagnostikatzeko metodoa eta espazioaren diagnostiko baliokidea. Oro har, sistema fisikoa osatzen duten osagaien parametro ezaugarriak materia-parametro gisa definitzen ditugu, eta kontrol-sistema modulu-parametro gisa deskribatzen duten ekuazio diferentzial edo diferentzialak. Sistemako sentsore batek kalte, hutsegite edo errendimenduaren hondatzearen ondorioz huts egiten duenean, materialaren parametroen aldaketa gisa zuzenean bistaratu daiteke, eta horrek modulu-parametroen aldaketa eragiten du, akatsen informazio guztia biltzen duena. Aitzitik, moduluaren parametroak ezagutzen direnean, parametroaren aldaketa kalkula daiteke, sentsorearen akatsaren tamaina eta maila zehazteko. Gaur egun, ereduetan oinarritutako sentsoreen diagnostikorako teknologia oso erabilia izan da, eta bere ikerketen emaitzak sistema linealetan oinarritzen dira, baina sistema ez-linealei buruzko ikerketa indartu behar da.

1.2 Matxuren diagnostikoa ezagutzan oinarrituta

Aipatutako matxurak diagnostikatzeko metodoen aldean, ezagutzan oinarritutako akatsen diagnostikoak ez du eredu matematikorik ezarri behar, ereduetan oinarritutako matxurak diagnostikatzeko dituen gabeziak edo akatsak gainditzen dituena, baina euskarri teoriko heldurik ez du. Horien artean, neurona-sare artifizialaren metodoa ezagutzan oinarritutako akatsen diagnostikoaren ordezkaria da. Neurona-sare artifiziala izenekoa ingelesez ANN gisa laburtzen da, hau da, garuneko neurona-sarearen giza ulerketan oinarritzen dena eta eraikuntza artifizialaren bidez funtzio jakin bat gauzatzen du. Neurona-sare artifizialak informazioa modu banatuan gorde dezake eta sarearen topologia eta pisu banaketaren laguntzaz eraldaketa eta mapa ez-lineala gauzatu. Aitzitik, neurona-sare artifizialeko metodoak sistema ez-linealetan ereduetan oinarritutako matxuren diagnostikoaren gabezia osatzen du. Hala ere, neurona-sare artifizialaren metodoa ez da perfektua, eta kasu praktiko batzuetan bakarrik oinarritzen da, eremu berezietan pilatutako esperientzia modu eraginkorrean erabiltzen ez duena eta laginak hautatzean erraz eragiten duena, beraz, bertatik ateratako diagnostiko-ondorioak ez dira. interpretagarria.