【摘 要】
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针对工业生产系统中传感器由于长期处于恶劣环境下,导致传感器易失效的问题,提出了一种基于标准不确定度的传感器性能评估和故障诊断方法.以方矩管生产过程为研究对象,首先,
【机 构】
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天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室 天津300384;机电工程国家级实验教学示范中心 天津300384;天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室 天津300384
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针对工业生产系统中传感器由于长期处于恶劣环境下,导致传感器易失效的问题,提出了一种基于标准不确定度的传感器性能评估和故障诊断方法.以方矩管生产过程为研究对象,首先,通过硬件测试实验选用磁栅尺和编码器作为测距传感器,研究并设计了轧辊位置自动调整系统,将轧辊定位精度提高至土1 mm以内;然后,利用小波滤波对传感器输出序列进行去噪处理,并结合神经网络进行输出序列预测;最后,利用预测值与实际测量值的残差计算标准不确定度,通过判断不确定度大小实现测距传感器故障诊断,以及对测距传感器实时性能的评估.通过模拟精度下降故障传感器实验表明,该方法故障检测准确率可达90％以上,表明该方法的有效性.
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