基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的氣體傳感器故障診斷方法研究.pdf

1、如今，傳感器已經(jīng)普遍應用于各大領域，其可靠性日益?zhèn)涫荜P注，故障診斷技術的研究是傳感器能夠得到應用的重要保證。自確認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)字通信技術在內(nèi)的智能檢測單元。重點研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的自確認氣體傳感器中的故障檢測技術，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)圈作為實驗平臺，用來檢驗所提方法的有效性。所做的工作如下：

2、>　　1研究了傳感器故障診斷系統(tǒng)框架設計及基本理論，包括傳感器的敏感單元特性分析（技術指標、工作原理、性能特點等等）、傳感器的故障類型、小波分析、集合經(jīng)驗模態(tài)分解（EEMD）以及支持向量機等。詳細介紹了系統(tǒng)總體框架設計及本課題所用算法的基本原理，同時，對框架的設計內(nèi)容進行了進一步描述。
　　2在對信號進行小波分析的基礎之上，針對傳感器的不同數(shù)據(jù)類型，研究了一種計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、小波能量以構造特征向量的方法，進而輸入SVM實現(xiàn)對不同故障類型信號的識別。詳細介紹了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行了驗證。
　　3在對信號進行EEMD分解的基礎之上，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。進而將EEMD與信息

4、熵、方差等特征結合，篩選出分解后的IMF分量，計算各種故障類型的特征值。同時通過將特征輸入SVM，實現(xiàn)故障的分離以區(qū)分具體的故障類型。詳細給出了基于EEMD的氣體傳感器故障診斷流程，并以氣體傳感器為例，采用實驗仿真的方式對以上所提的理論方法進行了驗證。
　　4針對氣體傳感器故障診斷的研究，設計了微型生態(tài)圈實驗平臺。具體描述了系統(tǒng)實驗平臺及其軟硬件設計，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行小波變換和EEMD