一种多线传感器故障诊断方法

摘要

本发明为一种多线传感器的故障诊断方法，第一步：通过均匀采样和随机采样两种方式采样；第二步：记录各个分线上的状态变化值；第三步：找出当前有状态变化的最大位α；第四步：对数据进行归一化处理；第五步：故障判断与定位：当mi满足式时，表示此线正常，如果远远大于或是小于1表明此线故障；第六步：故障复核。本发明分析了不同采样条件下的故障特征，将基于统计结果和基于相关变化的两种故障诊断方法相结合，成功的解决了在实际使用过程中的多线传感器的故障诊断问题，可以准确发现和定位多线传感器多种故障，并具有一定的实时性，对软硬件的要求低。

权利要求

1.一种多线传感器的故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：第一步：通过均匀采样和随机采样两种方式采样；

第二步：记录各个分线上的状态变化值mi，(i＝1，…，n)，其中n为分线数；采样不足n/2时采样数小于κ ，记录低位的数据；

第三步：找出当前有状态变化的最大位α；其中γ为采样范围，κ为当前位最大可能状态个数：α-1 α

κ ≤γ≤κ

第四步：对数据进行归一化处理：i＝1，…，n

可知，当i＞α时，有：

i＝α+1，…，n

得到

第五步：故障判断与定位：当 满足上式(4)时，表示此线正常，如果远远大于或是小于1表明此线故障；

第六步：故障复核：在采样数不足时，归一化后的值小于1，计算出现故障的低位的平均值，满足下式的为正常数据，不满足的，其故障确实存在：gi(xl)的具体表达式是由数字量的进制和各个位的状态决定的，对于二进制数字量，满足以下关系式：

2.根据权利要求1所述的一种多线传感器的故障诊断方法，其特征在于：上述第五步中归一化后的变化数等于0，该线的值一直为常数，则为断路或是接地故障，若是几条线变化相同，则是相互短路。

说明书

一种多线传感器故障诊断方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种故障诊断方法，特别涉及一种多线传感器故障诊断方法，属于故障诊断领域。

背景技术

[0002] 针对传感器的故障诊断问题，有文献在传感器应用对象的模型基础上，采用Kalman滤波及其改进形式，通过对模型中反映传感器状态的参数的估计诊断传感器的故障，也有采用智能方法及信息融合的方式进行故障诊断，但实际应用过程中，许多对象难以建立模型，基于模型的方法无法应用，为了摆脱对象模型的限制，有文献采用小波变换等方法对传感器的输出信号进行分析，但这类方法只能发现故障，难于定位故障，有的系统需要进行学习，实时性不强。诊断的实时性是传感器故障诊断的另一个难点问题，特别是当传感器的输出具有随机性时，在没有参考输出的情况下，无法知道其当前点的真实值，不能有效定位和隔离故障。

[0003] 多线传感器的输出具有以下特征：

[0004] j＝1，2，…，κ

[0005] 即其最终输出是由n个子函数的线性组合而成，其中，k为采样点，子函数gi(xj)是由有限个状态(最多κ个)组成的概率意义下周期函数，即在每个周期内，其每个状态出现的概率是相等的，其周期为Ti，频率为fi，同时每个子函数之间满足以下关系：

[0006]

[0007] 其中，Wij为各个子函数之间的关系矩阵，元素间有如下关系式：

[0008] i＝1…n，j＝1…n

[0009] 具有上述特点的传感器主要有多线式并口传感器，如并口的角度传感器，或是将模拟量通过A/D转换成数字量的系统，模拟量通过A/D转换后，每一位数字量对应不同的权值，通过多个数字量与其权值乘积的和完成模拟量向数字量的转变，每一位数字量在二进制中数字量有两个状态，1或是0，在κ进制中，每一位数字量可以最多可以对应κ个状态。所以gi(xj)的具体表达式是由数字量的进制和各个位的状态决定的，对于二进制数字量，满足以下关系式：i-1

[0010] gi(xj)＝2 xi xi∈{0，1}

[0011] 上述提到的多线传感器，其输出数据主要有以下特征，：

[0012] 对多线传感器，在一定时间内，当采样数量远超过其状态个数，且各个分线采样值包含各分线所有状态时，其每一线的数据平均值接近于

[0013]

[0014] 其中κ为传感器每一位最大可能的状态个数，同时，采样数量越多，其值越接近于上述值。对二进制传感器，有κ＝2，即对二进制传感器，每一线的数据均值接近0.5。对多线传感器，假设其采样个数K，其包含的数据范围为0～γ，那么其状态变化数m与每线的频率成正比，各线的变化数之间满足如下关系：

[0015]

[0016] i，j＝1…α

[0017] cij＝cji＝0 i＞α or j＞α

[0018] 其中α表示满足采样数据范围的不为0的最高位，它满足如下关系：

[0019] κα-1≤γ≤κα

[0020] 同时，采样数量越多且包含的状态越多，比值越接近于Wij。

[0021] 在一般的控制系统及工业系统中，具有上述特征的传感器应用十分广泛，其特点是输出的位数多，或者说是线多，各个线之间有一定的联系，所以我们把这种传感器定义为多线传感器。正是由于其位数多，线多，所以在使用过程中，经常出现某一通道或是某一线出现故障，检查这类故障非常繁琐，而且多数情况下难于在线检测，所以在故障诊断过程中，及时准确的发现多线传感器的各类故障可以大大提高工作的效率，减少损失。

发明内容

[0022] 针对现有技术存在的问题，本发明的目的是提出一种多线传感器的故障诊断方法，使计算机可以在线判断多线传感器的故障。

[0023] 根据上述多线传感器的特征，本发明的一种多线传感器的故障诊断方法包括如下步骤：

[0024] 第一步：通过均匀采样和随机采样两种方式采样；

[0025] 第二步：记录各个分线上的状态变化值mi，(i＝1，…，n)；采样不足时采样数小于κn/2，记录低位的数据；

[0026] 第三步：找出当前有状态变化的最大位α；其中γ为采样范围：

[0027] κα-1≤γ≤κα

[0028] 第四步：对数据进行归一化处理：

[0029] i＝1，…，n

[0030] 可知，当i＞α时，有：

[0031] i＝α+1，…，n

[0032] 得到

[0033] 第五步：故障判断与定位：当 满足式(4)时，表示此线正常，如果远远大于或是小于1表明此线故障；

[0034] 第六步：故障复核：在采样数不足时，归一化后的值小于1，计算出现故障的低位的平均值，满足下式的为正常数据，不满足的，其故障确实存在。

[0035]

[0036] 上述第五步中归一化后的变化数等于0，该线的值一直为常数，则为断路或是接地故障，若是几条线变化相同，则是相互短路。

[0037] 本发明的有益效果：

[0038] 本发明分析了不同采样条件下的故障特征，将基于统计结果和基于相关变化的两种故障诊断方法相结合，成功的解决了在实际使用过程中的多线传感器的故障诊断问题，理论分析和实验结果表明，在均匀采样和随机采样的条件下，本方法不依赖于采样点的具体数值，不需要另外的传感器进行标定，只要记录采样点每一位的变化次数，就可以根据各个线上的变化次数，判断该线是否正常，这比测量每一位的频率、周期或是计算平均值要简单得多，计算量小，适合进行在线的故障诊断，没有复杂的计算，适合嵌入式在线系统的应用，可以准确发现和定位多线传感器多种故障，并具有一定的实时性，对软硬件的要求低，是一种实用的传感器故障诊断与定位方法。

附图说明

[0039] 图1-本发明的诊断流程图；

具体实施方式

[0040] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明：

[0041] 以2进制多线传感器为例进行实验，2进制多线传感器是一种非常常用的传感器，它把整个量程表示为若干线的2进制加权和，例如，n位数字式并口输出传感器，将测量的物理量转换成电压，再通过A/D转换输出n位并口信号，n位绝对式光电编码器将一个圆周n i-1360度分成2 份，它们每一位的权值为2 ，测量输出值可以用以下式子来表示：

[0042] xl(k)∈{0，1}

[0043] 在实验中，我们以某15位绝对式光电编码器及某并口输出电压传感器为例进行具体说明。

[0044] 使用专门用于光电编码器测试的专用测试台进行测试，该测试台可以设置采样时间，可以控制光电编码器按一定的步长旋转。

[0045] 首先，从采样条件上将传感器的采样方式分为均匀采样和随机采样方式。

[0046] 均匀采样方式是指传感器的输出与时间或是采样频率存在一定的数学关系，通过采样时间即可求出传感器的当前所谓的真值，在实际使用中，传感器需要借助其他传感器提供比较基准才能进行均匀采样。

[0047] 随机采样方式是指传感器的输出与时间或是采样频率不存在固定的数学关系，其输出是与其他物理量相关的函数，即如果在不同时刻进行采样，输出量跟时间只存在随机关系，并不能确定某一个时刻它的输出真值应该是什么，因为它的输出值是与其他物理量相关的，如位移、温度等，除非采用其它的传感器作为标定，否则其输出的精确值是不可直接求出的。

[0048] 在条件允许的条件下尽量多、尽可能均匀的进行采样，采样数量K越大，越均匀，诊断结果越准确；如果采样数不够多，其变化的比例关系仍然存在，基本不影响结果判断。最后采样的结果是每一个采样点传感器输出值。

[0049] 测试在均匀采样条件下，算法是否可以有效的诊断出相应的故障，对某高精度15位绝对式光电编码器进行测试，共完成8个实验，用于测试在均匀采样条件下，算法的故障诊断效果，测试结果如表1所示。

[0050] 表1均匀采样故障诊断结果

[0051]

[0052] 从表1中可以看出，在不同的采样间隔和采样范围下，采用本文所述方法均可以准确诊断出光电编码器的断路、短路和接地故障。

[0053] 其次，在没有测试装置帮助的情况下，用手随机的转动光电编码器，采用测试台读数，测试在随机采样条件下，本文算法是否可以有效的诊断出相应的故障，对同一绝对式光电编码器进行测试，共完成5个实验，用于测试在实际使用过程下算法的故障诊断效果，测试结果如表2所示。

[0054] 表2随机采样故障诊断结果

[0055]

[0056] 从表2中可以看出，采用本文所述方法可以准确诊断出各种实际情况下光电编码器的断路、短路和接地故障，对多种同时发生的故障也可以准确诊断。所得的无故障采样信号。

[0057] 以上所述的仅为本发明的较佳实施例而已，本发明不仅仅局限于上述实施例，凡在本发明的精神和原则之内所做的局部改动、等同替换、改进等均应包含在本发明的保护范围之内。