传感器故障怎么排除？3分钟详解传感器故障的4大分类+2大诊断方法

传感器故障主要包括：完全失效故障、固定偏差故障、漂移偏差故障和精度下降四类。

失效故障是指传感器测量的突然失灵，测量值一直为某一常数;

偏差故障主要是指传感器的测量值与真实值相差某一恒定常数的一类故障，有故障的测量与无故障的测量是平行的;

漂移故障是指传感器测量值与真实值的差值随时间的增加而发生化的一类故障;

精度下降是指传感器的测量能力变差，精度变低。精度等级降低时，测量的平均值并没有发生变化，而是测量的方差发生变化。

固定偏差故障和漂移故障都是不容易发现的故障，在故障发生的过程中会引起一系列的无法预计的问题，使控制系统长期不能正常发挥作用。

传感器的故障分类方式

1、按传感器故障程度分类

按传感器故障程度的大小可分为硬故障和软故障。

硬故障泛指结构损坏导致的故障，一般幅值较大，变化突然;软故障泛指特性的变异，幅值较小，变化缓慢。

硬故障也称完全故障，完全故障时测量值不随实际变化而变化，始终保持某一读数。通常这一恒定值一般是零或者最大读数。故障测量值大致是一条水平直线。

软故障包括数据偏差、漂移、精度等级下降等。软故障相对较小，难于被发现，因此，从某种意义上来讲，软故障危害比硬故障危害更大，其危害逐渐引起了人们的重视。

2、按故障存在的表现分类

按故障存在的表现可分为间歇性故障和永久性故障。

间歇性故障时好时坏;永久性故障失效后，不能再恢复正常。

3、根据故障发生、发展的进程分类

根据故障发生、发展的进程可分为突变故障和缓变故障。

突变故障信号变化速率大;缓变故障信号变化速率小。

4、按故障的原因分类

按故障原因可分为偏差故障，冲击故障，开路故障，漂移故障，短路故障，周期性干扰，非线性死区故障。

偏差故障的故障原因为：偏置电流或偏置电压等;

冲击故障的故障原因是：电源和地线中的随机干扰，浪涌、电火花放电，D/A变换器中的毛刺等;

开路故障的故障原因：信号线断、芯片管脚没连上等;

漂移故障的故障原因：温等;

短路故障的故障原因：污染引起的桥路腐蚀、线路短接等;

周期性干扰的故障原因：电源50 Hz干扰等;

非线性死区故障的故障原因：放大器饱和、含有非线性环节等。

另外，从建模、仿真的角度出发，可分为乘性故障和假性故障。对于偏置故障，在原信号上加上一个恒定或随机的小信号;对于冲击干扰，可在原信号上叠加一个脉冲信号;对于短路故障，信号接近于零;开路故障，信号接近传感器输出最大值;漂移故障，信号以某一速率偏移原信号；周期性干扰故障，原信号上叠加某一频率的信号。

传感器故障的诊断方法

从不同角度出发，故障诊断方法的分类不完全相同。现简单地将故障诊断方法分为：基于解析数学模型的方法和不依赖于数学模型的方法。

1、基于解析数学模型的方法

根据残差产生的形式不同，基于解析数学模型的方法可以进一步分为：参数估计法、状态估计法和等价空间法。

基于模型的故障诊断方法，是一种最早发展起来的诊断方法，同时也是一种研究、应用最广泛的诊断方法。

优点是模型机理清楚，结构简单，易实现，易分析，可实时诊断。在故障诊断领域具有重要的地位，在今后的发展中依然会是传感器故障诊断方法的主要研究方向。

缺点是计算量大，系统复杂;存在建模误差，模型的适应性差;可靠性差，容易出现误报、漏报等现象;外部扰动的鲁棒性，系统的噪声和干扰不敏感。

目前，这种诊断方法的研究成果仍然主要集中于线性系统，对深入研究非线性系统的通用故障诊断技术具有重要的意义，同时，鲁棒性问题也具有很高的研究价值。

2、不依赖于数学模型的故障诊断方法

当前，控制系统变得越来越复杂，由于实际中很难建立控制系统的精确解析数学模型，当存在建模误差时，基于模型的故障诊断方法将出现误报、漏报等现象，因此不依赖于模型的故障诊断方法受到了人们的高度重视。

不依赖数学模型的方法的优点是不需要对象的准确模型，并且适应性强。其缺点是结构复杂，难于实现。

这种不依赖于系统模型的故障诊断方法可分为基于数据驱动的方法的故障诊断方法、基于知识的故障诊断方法和基于离散事件的方法等。

2.1 基于数据驱动的方法

基于数据驱动的方法有两大类：信号处理方法和统计方法。

常用的一些基于信号处理的故障诊断方法有：绝对值检验和趋势检验，利用Kullb ack信息准则的故障检测，基于自适应滑动Lattice滤波器的故障检测方法，基于信号模态估计的故障检测方法相关分析法、小波分析方法和信息融合方法等。

2.2 基于知识的方法

基于知识的故障诊断方法协可分为基于症状的故障诊断方法和基于定性模型的故障诊断方法两种。

2.3 基于离散事件的方法

基于离散事件的故障诊断方法是近年来发展起来的一种新型故障诊断方法。其基本思想是：离散事件模型的状态既反映正常状态，又反映系统的故障状态。

随着理论研究的进展和技术水平的不断提高，传感器故障诊断的研究会更趋于实用化，一些在实际中遇到的问题会逐步得到解决。

（来源：网络）

传感器（电五官）来了解下（二）

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传感器的特性就是对输入输出关系的描述，理想的特性是在任何情况下输入与输出都是一一对应的。传感器的特性分静态特征与动态特征。

一、传感器的 静态特性

输入不随时间变化时（在稳态信号作用下），传感器输出与输入之间的关系。

１）、变换函数（静态特性的一般数学模型）

变换函数反映传感器输入与输出间的关系式， y=f(x)　

其中x为输入量，y为输出量。几种典型的变换函数如下表

通常，要求传感器在静态情况下的输入与输出保持线性关系，实际上，如上表所示，很难满足理想的线性关系，一般用多项式表示

只有当二阶以上的项为0时，才满足理想的线性关系。

2、灵敏度（静态灵敏度）

当输入变化为Δx时，有：

其中k(x)称为灵敏度，是传感器在工作点上的微商（dy／dx），是静态特性的最主要指标。当k(x)为定值时，即Δy与Δx成比例，由测量值Δy便可直接求得Δx。　灵敏度具有可比性。

3、精度

传感器的精度是指测量结果的可靠程度，它以给定的准确度表示重复某个读数的能力，其误差愈小，则精度愈高。

定义为：传感器的精度表示传感器在规定条件下允许的最大绝对误差相对于传感器满量程输出的百分比，

其中，ΔA为测量范围内允许的最大绝对误差。

在应用中，为了简化传感器的精度的表示方法，引用了精度等级的概念，分为：0.05、0.1、0.2、0.3、0.5、1.0、1.5、2.0。精度等级越小精度越高 。

4、线性度（非线性误差）

在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间最大偏差与满量程（F.S）输出值的百分比称为线性度。 线性度：

拟合方法有基端线性拟合、最佳直线拟合和最小二乘法拟合。

5、最小检测量和分辨率

是指传感器能确切反映被测量的最低极限量 Δx，小于这个量的区域称为死区。对于数字传感器，常用分辨率来表示。

最小检测量(或感度)的影响因素二：

1) 输入的变动量Δx在传感器内部被吸收

如：带有螺纹或齿条传递的传感器，由于螺纹和螺母间、齿轮和齿条间存在间隙，当输入变量Δx小于这一间隙时，便被传感器内部吸收。

2) 传感器输入、输出端均存在噪声干扰，Δx过小时，被外界噪声所淹没。

　最小检测量：

其中，C为系数，一般取1～5，N为噪声电平，K为灵敏度。对于数字式传感器，则用输出数字指示值最后一位数字所代表的输入量来表示，称为分辨率。

6、滞后性

在输入量增加过程中测得的某一点输出值，与在输入减少过程测得的同一点值不一样，这种现象称为滞后。图中曲线称为滞环特性曲线。

对滞后性的衡量，一般用滞环的最大偏差或最大偏差的一半与满量程输出值的百分比来表示，称为滞环误差

如果传感器存在滞后性，则输入与输出就不能保持一一的对应关系，因此应尽量使之变小。产生滞后性的原因主要是材料的物理性质所造成的。

7、重复性

重复性是指在同一工作条件下，输入量按同一方向在全量程范围内连续变动多次所得特性曲线的不一致性。

不一致性一般用各测量值正、反行程标准偏差最大值的两位或三倍值与满量程输出值的百分比来表示（或称为回差）

其中，σ为标准偏差

8、零点漂移

传感器无输入（或某一输入值不变）时，每隔一段时间进行读数，其输出偏离零值（或原指示值），即为零点飘移，用百分比表示：

其中，Δy0为最大零点偏差（或相应偏差）。

9、温度漂移

温漂表示温度变化时，传感器输出值的偏离程度。一般以温度变化1℃时，输出最大偏差与满量程的百分比表示：

其中，Δmax为输出最大偏差，ΔT为温度变化范围。

二、传感器的动态特性

传感器动态特性就是传感器的响应特性。传感器响应当输入信号随时间变化时， 输出信号随之变化的情况。

1、动态特性的一般数学模型

由于传感器在工作中，质量加速或减速需要时间，能量存取需要时间，信号在传输过程中克服阻力需要时间，所以输出信号总是要迟后输入信号，不可能同步变化。

动态特性的一般数学模型为一常系数微分方程:

式中，y(t)为输出信号，x(t)为输入信号，a0,a1,…,an及b0,b1,…,bm均为常数。

对上式两边进行拉氏变换，得

则得系统的传递函数如下

在一般情况下，上面的传递函数可以分解为分母 为一次多项式和二次多项式的分式形式，用一次多项式作分母的系统称为传递函数的一阶系统（即惯性环节），用二次多项式作分母的系统称为传递函数的二阶系统（即振荡环节）。所以一阶和二阶系统的响应是最基本的响应。

2、零阶传感器的数学模型

零阶传感器的微分方程只有a0、b0两个系数，方程为:

其中k为静态灵敏度，所以零阶系统的动态特性即就是系统的静态特性

典型的零阶系统如线性电位器

输出电压与电刷位移之间的关系：

3、一阶传感器的数学模型(惯性环节)

一阶系统的方程式为

其中(a1/a0)＝τ，称为时间常数，(b0/a0)为静态灵敏度。

一阶系统函数（传递函数）

典型的一阶传感器如热电偶

微分方程如下:

其中:τ＝Rmc，为热电偶的时间常数，

R 为介质与热电偶之间的热阻，

m 热电偶质量，

c 为热电偶的比热，

mc 为热电偶的热容量。

4、二阶传感器的数学模型(振荡环节)

二阶系统的微分方程为

二阶系统函数（拉氏传递函数）

式中

为静态刚度

为无阻尼固有频率

为阻尼比

上述三个量称为二阶传感器的特征量。典型的二阶传感器有光线示波器的振动子、铠装热电偶（即带保护套管的热电偶）。

5、传感器动态特征

时域方面采用瞬态响应法（阶跃响应），频域方面采用频率响应法（正弦响应）

（1）单位阶跃响应函数为

（2）一阶传感器的阶跃响应

时间常数

（3）二阶传感器的阶跃响应

二阶系统分欠阻尼系统（ξ<1）、过阻尼系统（ξ＞1）和临界阻尼系统（ξ＝1），一般传感器为欠阻尼系统，ξ值一般在0.7左右，其响应为

(4)传感器的动态特性频率响应：指在一系列不同频率的正弦信号的作用下，传感器的输出特性，分幅频特性和相频特性。

式中 A(ω)=|H(jω)|, φ(ω)=arctg[HI(ω)/HR(ω)]。

1）对正弦输入的响应（时域）

•若输入信号为正弦波：

则响应由暂态响应部分和稳态响应部分组成，暂态响应逐渐衰减直至消失，稳态响应是一与输入信号同频率但不同幅值，并存在相位差的正弦信号。

•一阶系统对正弦信号的响应为

其中:

二阶系统对正弦信号的响应为

式中　ω0——传感器无阻尼固有频率；

ωd——传感器有阻尼时的固有频率；

ξ——传感器阻尼比，

k1、k2，常数，由初始条件决定。

2)传感器的频率响应（频域）

传感器的频率响应函数（即传递函数）前面已进行了讨论

一阶系统的频率响应函数

幅频特性

相频特性

一阶系统的频率响应曲线

•二阶系统的频率响应函数

幅频特性

相频特性

•二阶系统的频率响应曲线

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