基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的氣體傳感器故障診斷方法研究.pdf

1、如今，傳感器已經(jīng)普遍應(yīng)用于各大領(lǐng)域，其可靠性日益?zhèn)涫荜P(guān)注，故障診斷技術(shù)的研究是傳感器能夠得到應(yīng)用的重要保證。自確認(rèn)傳感器是一種不僅可以輸出測量值，而且可以在線檢測其運(yùn)行能力和狀況的新一代檢測裝置。其研究內(nèi)容包含測量理論、故障檢測以及數(shù)字通信技術(shù)在內(nèi)的智能檢測單元。重點(diǎn)研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自確認(rèn)氣體傳感器中的故障檢測技術(shù)，包括故障特征提取算法和故障分類算法。本課題將月面微型生態(tài)圈作為實(shí)驗(yàn)平臺，用來檢驗(yàn)所提方法的有效性。所做的工作如下：

2、>　　1研究了傳感器故障診斷系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)及基本理論，包括傳感器的敏感單元特性分析（技術(shù)指標(biāo)、工作原理、性能特點(diǎn)等等）、傳感器的故障類型、小波分析、集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）以及支持向量機(jī)等。詳細(xì)介紹了系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)及本課題所用算法的基本原理，同時(shí)，對框架的設(shè)計(jì)內(nèi)容進(jìn)行了進(jìn)一步描述。
　　2在對信號進(jìn)行小波分析的基礎(chǔ)之上，針對傳感器的不同數(shù)據(jù)類型，研究了一種計(jì)算相對小波能量的氣體傳感器故障診斷方法。具體介紹了通過小波分析求取相對

3、小波能量以構(gòu)造特征向量的方法，進(jìn)而輸入SVM實(shí)現(xiàn)對不同故障類型信號的識別。詳細(xì)介紹了SVM的故障模式識別過程，并給出具體的多分類識別方法，以氣體傳感器故障診斷為例，對以上所提的理論方法進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　3在對信號進(jìn)行EEMD分解的基礎(chǔ)之上，針對小波分析參數(shù)難以確定的問題，研究了一種聯(lián)合信息熵和方差的氣體傳感器故障診斷方法。首先詳細(xì)介紹了信息熵的概念，以及信息熵的特征分析，討論了原信號直接提取信息熵特征的局限性。進(jìn)而將EEMD與信息

4、熵、方差等特征結(jié)合，篩選出分解后的IMF分量，計(jì)算各種故障類型的特征值。同時(shí)通過將特征輸入SVM，實(shí)現(xiàn)故障的分離以區(qū)分具體的故障類型。詳細(xì)給出了基于EEMD的氣體傳感器故障診斷流程，并以氣體傳感器為例，采用實(shí)驗(yàn)仿真的方式對以上所提的理論方法進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　4針對氣體傳感器故障診斷的研究，設(shè)計(jì)了微型生態(tài)圈實(shí)驗(yàn)平臺。具體描述了系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺及其軟硬件設(shè)計(jì)，提出了氣體傳感器故障數(shù)據(jù)采集方法。然后分別對氣體傳感器信號進(jìn)行小波變換和EEMD