自確認多功能傳感器的關鍵技術研究.pdf

1、自確認多功能傳感器是一種不但能同時檢測多個被測量,而且可在線確認自身工作狀態(tài)的新型傳感器,主要功能是:可對傳感器故障進行檢測和隔離,并用最佳估計值代替錯誤輸出值實現(xiàn)數(shù)據(jù)恢復;可在線輸出確認不確定度(ValidatedUncertainty,VU)來指示確認測量值的準確度范圍;可對多功能傳感器健康評估。本課題得到國家自然科學基金資助,旨在研究各種狀態(tài)自確認方法,解決自確認多功能傳感器的若干關鍵技術問題。論文的主要研究內(nèi)容如下:
　　

2、為驗證研究的自確認多功能傳感器關鍵技術的可行性,設計一種自確認多功能傳感器實驗系統(tǒng),對多功能傳感器進行標定和測試,在分析各敏感單元的失效機理及故障模式基礎上,設計故障仿真和故障疊加電路來模擬產(chǎn)生各種真實故障,進而論證多故障時各種狀態(tài)自確認方法的有效性。
　　針對自確認多功能傳感器的多故障檢測及數(shù)據(jù)恢復問題,研究一種基于主元分析—小波相關向量機的數(shù)據(jù)自確認方法,將傳統(tǒng)的單一故障擴展到多個故障。利用主元分析方法分析多敏感單元間的內(nèi)在關

3、系,研究測試樣本在殘差空間內(nèi)投影量的變化次數(shù)與多故障檢測的關系,以及該模型的故障檢測能力。通過比較相關向量機(RelevanceVectorMachine,RVM)在徑向基、MexicanHat及Morlet小波等不同類型核函數(shù)下的預測性能,選取基于小波平移不變核函數(shù)的小波相關向量機預測器(WaveletRVM,WRVM)來提高建模速度和抗噪性能,并利用WRVM模型進行多故障的在線隔離及其數(shù)據(jù)恢復,與神經(jīng)網(wǎng)絡方法相比,該方法在小樣本條件

4、下顯著提高了數(shù)據(jù)恢復的精度和實時性。
　　針對自確認多功能傳感器的信號重構及其VU的在線評定問題,研究一種基于多變量相關向量機(MultivariateRVM,MVRVM)和確認的隨機模糊變量(ValidatedRandomFuzzyVariables,VRFV)的確認測量值及其VU計算方法。在多功能傳感器信號重構中的小樣本和非線性條件下,MVRVM方法具有泛化性能好、稀疏性強和單模型多輸出等優(yōu)點,為此利用該方法進行多個被測物理量

5、的確認測量值計算,與復合式RVM相比,提高了狀態(tài)自確認效率。為進一步獲取確認測量值的不確定度,在分析聯(lián)合的數(shù)學變量VRFV的cutsα?與不確定度的關系基礎上,研究不同類型的故障對確認測量值的差異性影響,并針對傳感器正常工作和故障兩種情況,提出一種基于VRFV的VU評定方法。實驗結果表明,該方法適用于自確認多功能傳感器的在線VU評定,并利用傳統(tǒng)的GUM方法對其有效性進行論證。
　　針對自確認多功能傳感器的健康評估問題,提出一種定量