汽车衡多传感器故障诊断方法研究
发布时间：2021-08-08 04:13
汽车衡作为称量大宗型货物的衡器,广泛应用于矿山港口、仓储运输等部门,其正常工作与否,直接关系到称量的准确度。现有的汽车衡故障检测方法多依靠人工进行记录和判断,检测效率低,过程复杂。本文针对汽车衡现有故障检测方法的不足,在国家自然科学基金“新型神经网络及其在大型衡器中的应用研究”的支持下,进行了如下研究:介绍了汽车衡及其故障检测方法的研究现状与发展趋势、汽车衡称重系统的结构及原理,阐述了现有汽车衡故障检测方法及其不足,指出了论文研究的背景及意义。通过分析汽车衡零点故障产生的原因及故障类型,提出了一种基于递推主元分析与四种故障检测指标相结合的传感器零点故障在线检测方法,建立了可实时更新的递推主元模型,利用故障检测指标（T2、TH2、SPE、PVR）构建的综合评判方法实现了基于称重传感器零点的微小故障检测,模拟仿真实验验证了该方法的准确性。通过分析汽车衡称重传感器突变故障产生的原因及故障类型,提出了一种基于反向传播神经网络（BPNN）与小波分析相结合的传感器突变故障检测方法,建立汽车衡称重传感器输出预测模型,利用小波变换对传感...
【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
调理电路
硕士学位论文58maxmaxmax2.525010uouVAumV===（5-5）综合考虑，选取R2=100Ω、R1=R3=10kΩ，放大倍数为201倍。U1、R1、R2、R3、C1、C2组成有源低通滤波器，它们用于滤除工频信号的干扰，同时必须满足ADC采样定理[59]。由于称重信号为直流信号，取低通滤波器的截止频率fc为10Hz。令C1=C2，则12111.6072cCCFRf==（5-6）式中，考虑实际应用，电容选取2uF。5.1.3数据采集卡数据采集卡是汽车衡故障检测系统硬件平台的重要组成部分，是将模拟信号转化为数字信号并传输到上位机的装置。中泰研创科技有限公司的EM-9118B型数据采集卡如图5-3所示。图5-3数据采集卡EM-9118B型数据采集卡具有以下特点：（1）输入范围为±5V或±10V；（2）供电电压为直流9V~25V;（3）具有16位分辨率；（4）采集数据误差<0.02%；（5）可进行双端信号和单端信号数据采集；（6）每一路通道都可达到450kHz的采样频率。EM-9118B型数据采集卡具有高速并行、高精度数据采集、计数、测频、离
汽车衡多传感器故障诊断方法研究59线采集等功能，适用于需要进行大量数据采集的场合。故本文选其作为汽车衡多路称重传感器数据采集与传输的装置。5.2汽车衡故障检测系统软件设计汽车衡故障检测系统软件设计采用了将LabVIEW与MATLAB相结合的方法。LabVIEW是一款图形化编程语言，被广泛地应用于测量测试、仿真和跨平台设计领域，且容易实现MATLAB函数调用[60]。本章利用数据采集卡采集平台，结合LabVIEW与MATLAB软件，设计了汽车衡多传感器故障检测系统，系统可实现汽车衡称重数据显示、保存、BP神经网络训练、预测、传感器零点故障检测与报警、传感器突变点检测与报警等功能。（1）数据显示模块汽车衡数据显示界面如图5-4所示。界面主要分为三部分：参数设置、数据显示、保存。其中，参数设置是配置数据采集卡及称重传感器的相关参数，数据采集卡参数包括IP地址、端口号、通道数、触发方式等，传感器参数包括传感器量程、灵敏度、调理电路放大倍数、当前载荷质量等。数据显示主要通过“采集数据”按钮，将数据采集卡采集的多路传感器的数据显示在记录表中。保存是将称重数据保存在用户指定的位置。图5-4数据采集界面（2）神经网络训练模块汽车衡神经网络训练模块如图5-5所示。该模块通过采用MATLABScript节点调用方式，将MATLAB函数嵌入LabVIEW软件平台[61]。将称重数据进行去皮、归一化等操作后，调用MATLAB函数进行训练，目标值与神经网络输出值之间的误差由曲线图显示，通过改变训练参数得到最优神经网络训练结果，并
【参考文献】：
期刊论文
[1]自动衡器的智能化发展趋势[J]. 张明,王富安,余彬彬,白延洪. 衡器. 2019(06)
[2]衡器标准化中的工匠精神[J]. 王俊,梁倩玉,季华. 衡器. 2019(04)
[3]电子汽车衡故障处理与实例分析[J]. 郭逸潘,廖定生. 衡器. 2019(03)
[4]高速列车双通道速度传感器故障检测与隔离研究[J]. 牛刚,曹雪杰,秦肖肖. 仪器仪表学报. 2019(01)
[5]基于PCA与GA-BP神经网络的磁记忆信号定量评价[J]. 王帅,黄海鸿,韩刚,刘志峰. 电子测量与仪器学报. 2018(10)
[6]基于小波因子分析的PSO-ELM模拟电路故障诊断[J]. 夏爽,颜学龙. 国外电子测量技术. 2018(09)
[7]电阻应变片敏感栅结构参数对应变传递的影响研究[J]. 许艺青,杨晓翔,韦铁平,姚进辉. 机电工程. 2018(04)
[8]机载高速多通道隔离放大器设计[J]. 张亚维,史强强,姚锋刚. 国外电子测量技术. 2018(04)
[9]工业互联网技术及衡器行业最新应用展望[J]. 陈日兴. 衡器. 2018(01)
[10]基于改进BP神经网络的中长期电力负荷预测算法设计[J]. 李志恒,孙冉,张建立,姚峰,薛盖超. 自动化与仪器仪表. 2017(10)
博士论文
[1]汽车衡多传感器相关性与智能容错方法研究[D]. 林海军.湖南大学 2009
硕士论文
[1]基于振动测试的钻井泵故障诊断系统研究[D]. 王仕强.西南石油大学 2014
[2]汽车衡多传感器系统故障诊断技术研究[D]. 吴阳平.湖南大学 2010
本文编号：3329203
【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
调理电路
硕士学位论文58maxmaxmax2.525010uouVAumV===（5-5）综合考虑，选取R2=100Ω、R1=R3=10kΩ，放大倍数为201倍。U1、R1、R2、R3、C1、C2组成有源低通滤波器，它们用于滤除工频信号的干扰，同时必须满足ADC采样定理[59]。由于称重信号为直流信号，取低通滤波器的截止频率fc为10Hz。令C1=C2，则12111.6072cCCFRf==（5-6）式中，考虑实际应用，电容选取2uF。5.1.3数据采集卡数据采集卡是汽车衡故障检测系统硬件平台的重要组成部分，是将模拟信号转化为数字信号并传输到上位机的装置。中泰研创科技有限公司的EM-9118B型数据采集卡如图5-3所示。图5-3数据采集卡EM-9118B型数据采集卡具有以下特点：（1）输入范围为±5V或±10V；（2）供电电压为直流9V~25V;（3）具有16位分辨率；（4）采集数据误差<0.02%；（5）可进行双端信号和单端信号数据采集；（6）每一路通道都可达到450kHz的采样频率。EM-9118B型数据采集卡具有高速并行、高精度数据采集、计数、测频、离
汽车衡多传感器故障诊断方法研究59线采集等功能，适用于需要进行大量数据采集的场合。故本文选其作为汽车衡多路称重传感器数据采集与传输的装置。5.2汽车衡故障检测系统软件设计汽车衡故障检测系统软件设计采用了将LabVIEW与MATLAB相结合的方法。LabVIEW是一款图形化编程语言，被广泛地应用于测量测试、仿真和跨平台设计领域，且容易实现MATLAB函数调用[60]。本章利用数据采集卡采集平台，结合LabVIEW与MATLAB软件，设计了汽车衡多传感器故障检测系统，系统可实现汽车衡称重数据显示、保存、BP神经网络训练、预测、传感器零点故障检测与报警、传感器突变点检测与报警等功能。（1）数据显示模块汽车衡数据显示界面如图5-4所示。界面主要分为三部分：参数设置、数据显示、保存。其中，参数设置是配置数据采集卡及称重传感器的相关参数，数据采集卡参数包括IP地址、端口号、通道数、触发方式等，传感器参数包括传感器量程、灵敏度、调理电路放大倍数、当前载荷质量等。数据显示主要通过“采集数据”按钮，将数据采集卡采集的多路传感器的数据显示在记录表中。保存是将称重数据保存在用户指定的位置。图5-4数据采集界面（2）神经网络训练模块汽车衡神经网络训练模块如图5-5所示。该模块通过采用MATLABScript节点调用方式，将MATLAB函数嵌入LabVIEW软件平台[61]。将称重数据进行去皮、归一化等操作后，调用MATLAB函数进行训练，目标值与神经网络输出值之间的误差由曲线图显示，通过改变训练参数得到最优神经网络训练结果，并
【参考文献】：
期刊论文
[1]自动衡器的智能化发展趋势[J]. 张明,王富安,余彬彬,白延洪. 衡器. 2019(06)
[2]衡器标准化中的工匠精神[J]. 王俊,梁倩玉,季华. 衡器. 2019(04)
[3]电子汽车衡故障处理与实例分析[J]. 郭逸潘,廖定生. 衡器. 2019(03)
[4]高速列车双通道速度传感器故障检测与隔离研究[J]. 牛刚,曹雪杰,秦肖肖. 仪器仪表学报. 2019(01)
[5]基于PCA与GA-BP神经网络的磁记忆信号定量评价[J]. 王帅,黄海鸿,韩刚,刘志峰. 电子测量与仪器学报. 2018(10)
[6]基于小波因子分析的PSO-ELM模拟电路故障诊断[J]. 夏爽,颜学龙. 国外电子测量技术. 2018(09)
[7]电阻应变片敏感栅结构参数对应变传递的影响研究[J]. 许艺青,杨晓翔,韦铁平,姚进辉. 机电工程. 2018(04)
[8]机载高速多通道隔离放大器设计[J]. 张亚维,史强强,姚锋刚. 国外电子测量技术. 2018(04)
[9]工业互联网技术及衡器行业最新应用展望[J]. 陈日兴. 衡器. 2018(01)
[10]基于改进BP神经网络的中长期电力负荷预测算法设计[J]. 李志恒,孙冉,张建立,姚峰,薛盖超. 自动化与仪器仪表. 2017(10)
博士论文
[1]汽车衡多传感器相关性与智能容错方法研究[D]. 林海军.湖南大学 2009
硕士论文
[1]基于振动测试的钻井泵故障诊断系统研究[D]. 王仕强.西南石油大学 2014
[2]汽车衡多传感器系统故障诊断技术研究[D]. 吴阳平.湖南大学 2010
本文编号：3329203
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