文档介绍：分类号:TP212 密级:
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工学硕士学位论文

基于多方法结合的传感器故障诊断方法研究

硕士研究生: 钱朋朋
指导教师: 刘金国研究员魏英姿教授
学科、专业: 模式识别与智能系统

沈阳理工大学
2013 年 3 月
分类号:TP212 密级:
UDC: 编号:

工学硕士学位论文

基于多方法结合的传感器故障诊断方法研究

硕士研究生:钱朋朋
指导教师:刘金国研究员魏英姿教授
学位级别:工学硕士
学科、专业:模式识别与智能系统
所在单位:信息科学与工程学院
论文提交日期:2012 年 12 月 13 日
论文答辩日期:2013 年 3 月 11 日
学位授予单位:沈阳理工大学
Classification Index: TP212
:

A Thesis for the Master Degree of Engineering

Research on Sensor Fault Diagnosis Based on
Multi-algorithm Integration Method

Candidate : Qian Pengpeng
Supervisor : Prof. Liu Jinguo and Prof. Wei Yingzi
Academic Degree Applied for : Master of Engineering
Speciality : Pattern Recognition And Intelligent System
Date of Submission : December 13, 2012
Date of Examination: March 11, 2013
University: Shenyang Ligong University
沈阳理工大学
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沈阳理工大学硕士学位论文

摘要

传感器是自动控制系统和信息系统的重要元器件之一,自动化和智能化的技
术水平越高,对传感器的依赖程度就会越高。传感器是精密器件,其制作工艺往
往比较精良,工作环境往往又比较恶劣,发生故障是在所难免的。为了保证系统
的安全性及可靠性,传感器的故障诊断显得极其重要。
为了提高系统的智能程度,系统中往往安装了大量的传感器,这给故障诊断
中的数据分析带来了极大的困难。主元分析能够降低变量的维数,最大限度地保
留原变量中的有用信息,并且新变量之间互不相关,实现数据的有效压缩,因此
广泛应用于多传感器系统的故障检测。然而,主元分析只能检测出系统中是否有
故障传感器存在,并不能判断出具体是哪一个传感器出现了故障,因此在主元分
析的基础上,采用小波分析的方法对故障传感器进行识别。小波分析可以构造出
故障诊断所需的特征或提取出对诊断有用的信息,非常适合于分析非平稳信号,
因此可作为故障诊断中信号处理的理想工具。然而小波分析并不能诊断出故障的
类型。鉴于此,在小波分析的基础上,又提出了能量分析的方法。信号的能量