传感器故障诊断技术概述

４　传感器与微系统（Ｔｒａｎｓｄｕｃｅｒ　ａｎｄ　Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）　２００９年第２８卷第ｌ期　传感器故障诊断技术概述　张娅玲，陈伟民，章鹏，胡顺仁，黄晓微，郑伟　（重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室，重庆４０００４４）　摘要：介绍了国内外硬件冗余、分析冗余、时序冗余等传感器故障诊断的各种技术，对传感器故障诊断　的方法进行了比较；简要给出了具有代表性的研究成果；叙述了各种故障诊断方法的特点与适用性，并指　出了传感器故障诊断的发展趋势。　关键词：传感器故障诊断；硬件冗余；分析冗余；时序冗余　中图分类号：ＴＰ２１２；ＴＰ２０６　文献标识码：Ａ　文章编号：１０００－－９７８７（２００９）０１－－０００４－－０３　Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｎ　ｓｅｎｓｏｒ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ＺＨＡＮＧ　Ｙａ－ｌｉｎｇ，ＣＨＥＮ　Ｗｅｉ－ｒａｉｎ，ＺＨＡＮＧ　Ｐｅｎｇ，ＨＵ　Ｓｈｕｎ·ｒｅｎ，ＨＵＡＮＧ　Ｘｉａｏ—ｗｅｉ，ＺＨＥＮＧ　Ｗｅｉ　（Ｋｅｙ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ　４０００４４，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　ｓｅｎｓｏｒ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｒｅｃｅｎｔｌｙ　ａｒｅ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ　ｈａｒｄｗａｒｅ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ，ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ，ｔｉｍｅ—ｓｅｒｉｅｓ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ　ａｎｄ　ＳＯ　ｏｎ．Ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ　ａｍｏｎｇ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　ｓｅｎｓｏｒ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｒｅ　ｃｏｍｐａｒｉｅｄ，ｔｙｐｉｃａｌ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ａｒｅ　ｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ　ｂｒｉｅｆｌｙ，ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ａｎｄ　ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｙ　ａｂｏｕｔ　ａｌｌ　ｏｆ　ｓｅｎｓｏｒ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ａｒｅ　ｓｕｍｍａｒｉｚｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｓｅｎｓｏｒ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ　ｔｅｃｈｎｏｌｏ￣ｉｓ　ｐｏｉｎｔｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｓｅｎｓｏｒ　ｆａｕｌｔ　ｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｈａｒｄｗａｒｅ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ；ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ；ｔｉｍｅ—ｓｅｒｉｅｓ　ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ　０引　言　中，任何一个薄弱环节的故障都可能造成整个传感器系统　的误诊断、误报警，因此，传感器系统的故障诊断技术仍然　在自动控制领域中，传感器是信息获取的主要装置。　当传感器出现性能蜕化、故障或失效时，将给后续的监测、　是自动化领域的研究难点和薄弱环节。　１传感器故障诊断冗余法的基本原理　控制、故障诊断等系统带来严重影响，产生误诊断、误报警，　甚至造成不可估量的损失。据美国“智能维护系统中心”　研究表明：一般自动化系统４０％以上的故障警报皆是由于　传感器系统自身的故障而产生的误报警。因此，研究传感　器自身的故障诊断问题就显得尤为重要。　传感器故障诊断的基本方法是利用传感器的冗余信息　进行传感器的故障诊断，针对不同类别的冗余信息，产生出　了不同的诊断方法，如，硬件冗余法、信息冗余法、时序冗余　法，它们各有自己的特点和适用性。　１）硬件冗余法　为了避免传感器故障或失效带来的严重后果，需要对　传感器的故障与失效进行甄别。最基本的甄别方法就是人　工定期校准的方法，但人工定期校准不但浪费人力、物力，　而且，在绝大多数情况下根本无法进行。因此，传感器故障　诊断技术便应运而生。传感器故障诊断技术是通过各种数　据处理的方法实时分离出传感器的故障信息并迅速报警，　硬件冗余法就是用３只以上的同类传感器测量同一个　系统参数，以多数表决原则识别故障传感器。具体而言，若　３只同类型传感器的输出信息分别为　，ｕ　，　。，而ｃ　为各　传感器自身的转换系数，　为同一被测对象，则３只传感器　的信息输出为　以便在传感器将要失效或者已经失效的时刻，帮助维修人　员迅速查找出故障源，进行排除。虽然提高传感器自身质　量、延长传感器无故障工作时问是降低传感器故障的主要　途径，但在一个由多只传感器组成的自动监测与控制系统　“ｌ　ｃｌ，　）　Ｉ　ｕ。＿，（ｃ。，　）．　（１）　ＩＬ　ｃ３，　）　收稿日期：２００８－－０６－－０４　基金项目：国家“８６３”计划资助项目（２００６ＡＡ０４Ｚ４３３）；国家科技部重大攻关计划资助项目（２００２ＢＡ１０５Ｃ）　第１期　张娅玲，等：传感器故障诊断技术概述　５　由以上描述可以发现硬件冗余法具有原理简单、不依　赖系统的数学模型、检测速度快等优点，但由于需要３只以　上的同类型传感器测量同一测点，其所需设备多，使得成本　和维护费用高。　２）分析冗余法　分析冗余法是利用传感器自身与被测对象无关的冗余　信息，建立静态、动态数学模型，提供与传感器自身无关的　输出信息与被测对象之间的解析关系。具体而言，若传感　器的输出信息为“。，“　，而ｃ　为传感器自身的转换系数，　为同一被测对象。当ｃ　与　同时发生变化时，传感器的输　出　。不仅仅反映被测对象的信息，还包含传感器本身的信　息，这样，需要增加与被测量无直接关系的传感器的冗余信　息Ｃ　，以便挖掘故障信息，使得传感器的输出信息　仅仅　与被测对象　有关，则传感器的信息输出为　ｆ【　．·　（、２）厶，　“２　ｃｌ，ｃ２，　）　，　该方法的特点是解析关系可以用软件实现，非常方便。　但各种冗余分析法的一个共同特点是都需要建立系统的数　学模型，它对模型的可靠性和精度有很高的要求，而这在复　杂系统中并不总能得到。　３）时序冗余法　时序冗余法主要通过系统不同输出量之间的解析关系　来提供冗余信息或者用不同时间序列的传感器输出的冗余　信息来检测故障。具体而言，若传感器不同时刻的输出信　息为“（ｔ　），“（ｔ　），而ｃ为传感器自身的转换系数，　（￡　），　（ｔ　）为不同时刻的同一被测对象，则传感器信息输出为　（３）　通过以上分析可知，时序冗余法具有不依赖对象的准　确模型、适用性强等优点，因此，应用范围广泛。　２传感器硬件冗余故障诊断法　根据式（１）的传感器输出值１Ａ　，“　，　以及各只传感器　输出值的方差　，　，　；，则可以得到第ｉ只传感器对第　只传感器的支持程度　ｅｘｐ［－寺·　］．　（４）　各传感器间的信任度可由信任度矩阵描述为　，，　ｌ】ｄｌ２…ｄｈ　、　ＤＪＩ　　ｄ２ｌ　ｄ２２…以　Ｉ　ｊ　．　（５）　ｌ。　‘　’Ｉ　ｄ　…ｄ　信任度矩阵描述了传感器间的一致性支持程度。若　为阈值，当ｄ　＞ｓ时，ｄ　表示传感器ｉ的输出值支持传感器　的输出值。　取ｎ＝３，当“１，　２大致相同时，则有ｄｌ２＞ｓ，ｄ２ｌ＞ｓ，表　明传感器１与传感器２相互强支持；当　与“。，“。明显不　同时，则有ｄ　３，　＜８；ｄ２３，ｄ３。＜ｓ，表明传感器３与传感器１　以及传感器２相互独立。这样，与１，２两只传感器组成的　致性传感器组相独立的传感器３被诊断为失效传感器，　应该剔除。通过利用传感器数据一致性检验方法，可以剔　除失效传感器或误差较大的传感器。　采用硬件冗余法进行传感器故障诊断的具体实例：如，　浙江大学的车录锋等人…采用多传感器数据融合技术提高　系统测量的可靠性和精确性；清华大学的赵志刚等人　采　用上述多传感器间的一致性关系矩阵得到最大一致传感器　组的方法，估计测量数据动态不确定度的大小，进而对失效　传感器进行检测；西南交通大学的吴浩中等人　将硬件冗　余加分析冗余的传感器故障检测与识别方法应用于摆式列　车的研制中。　般而言，对传感器可靠性要求较高的航空航天等领　域会采用硬件冗余法，但由于成本高，在一般的应用场合中　会避免采用硬件冗余法。　３传感器分析冗余故障诊断法　分析冗余法是利用传感器的先验知识，建立传感器与　被测对象的数学模型之后，如果传感器自身的转换系数也　与传感器的输出信息有关，那么，传感器的输出信息不能准　确地反映被测对象的信息，这时通过了解被测对象和传感　器冗余信息的物理含义，在数学模型中增加传感器的冗余　信息进行传感器故障诊断。　最典型而成功的是Ｃｌａｒｋ　Ｄ　Ｗ和Ｆｒａｈｅｒ　Ｐ　Ｍ　Ａ＿４　针对　用于环境检测中的溶解氧传感器易发生的渗透膜堵塞故　障，利用氧在传感器中扩散过程的物理模型，实现传感器堵　塞故障诊断与正常信号的恢复。稳态电流与溶解氧传感器　的相关系数Ａ，，，Ｈ　，Ｄ　，Ｈｗ，１１关系为　４Ａ　ＦＨ　Ｄ，．＿Ｌ０２］　，　（６）　式中ｒ＝６　／Ｄ　为时间常数，ｂ为薄膜厚度，Ｄ　为膜的扩　散率。根据式（２）和式（６）可以看出：传感器自身的转换系　数　４ＡＦＨ　Ｄ　ｑ　—　■　（７）　当溶解的氧浓度明显减少时，稳态电流不仅反映被测　氧含量的浓度，而且，与传感器的身的转换系数ｃ　有关，反　映渗透膜沾污的程度，因而，需要增加传感器的冗余信息　Ｃ。，建立瞬态电流的数学模型。　溶解氧传感器的瞬态电流方程描述为　＝　唧（一学）】［０２　６　传感器与微系统　第２８卷　【ｉ＋２∑ｅｘｐ（一ｎ　１Ｔ　ｔ／ｒ）】．　（８）　ｒ（ｔ）＝ｌ　（ｓ，ｔ）Ｉ—ｌ　（ｓ，ｔ）Ｉ．　（１２）　当传感器没有发生故障时，在较大尺度下，即使　（ｔ）的　方差发生突变，也会有ｒ（ｔ）一０。当传感器发生故障后，　ｒ（ｔ）的均值将发生变化。　根据式（２）和式（８）可以看出：传感器自身的冗余信息　为　ｃ２＝１＋２　唧（一　）．　㈩　徐涛等人　和龚瑞昆等　就是利用小波变换的多尺度　残差分析进行传感器故障诊断。这种方法既可以同时在粗　尺度模型上检测到渐变和阶跃性质的故障，也可以在细尺　通过瞬态电流可以算出ｒ值来评估膜是否沾污，　ｒ。是　干净膜的时间常数，　／ｒ。决定膜的沾污程度。由瞬态电流　的数学模型可以看出：通过增加传感器的冗余信息ｃ　之　后，水中溶解的氧含量只决定电流的初始值，并且，电流随　着时间ｔ的增大逐渐减小。在渗透膜沽污情况下，相当于　增加了渗透膜的厚度，降低了扩散能力，沾污明显增加了传　感器瞬态响应的时间常数ｒ，通过对瞬态电流的分析可以检　测传感器渗透膜堵塞的故障。　４传感器时序冗余故障诊断法　若ｔ时刻的传感器输出为　（ｔ），则时序冗余法的信息　输出方程为　（ｔ）．厂［Ｃ，　（ｔ）］．　（１０）　通过不同时刻的传感器输出的冗余信息检测传感器故　障。此方法不需要建立被诊断对象的精确模型，广泛应用　于传感器的故障诊断。时序冗余法可以分为基于信号处理　的方法和基于知识的方法。　４．１基于信号处理的方法　基于信号处理的方法通常利用相关函数、频谱、自回归　滑动平均等信号分析方法，直接分析可测信号，提取方差、　幅值、频率等特征值，进而诊断出故障，因此，适用性强。目　前，基于小波变换的故障诊断方法是较常用的信号处理方　法。小波变换是一种时间一尺度分析方法，具有多分辨率分　析的特点。在故障诊断中，故障通常表现为输出信号发生　突变，因而，对突变点的检测在故障诊断中有着非常重要的　意义。　假设　（ｔ）为分段平稳的随机被测信号，ｕ（ｔ）为传感器　的输出，　（ｓ，ｔ）和　（ｓ，ｔ）分别为　（ｔ），／ｔ（ｔ）的小波变换，　那么，当没有故障发生时，Ｗ　（ｓ，ｔ）　（ｓ，ｔ）在全时域上　∑　（ｓ，￡）　（　）　成立淇　＿。　当　（ｔ）均值不恒为０时，残差描述为　ｒ（ｔ）＝　（　，ｔ）一　（Ｓ，ｔ）．　（１１）　当传感器没有发生故障时，即使　（ｔ）发生突变，残差也　会随着尺度ｓ的增大趋于０。当传感器发生故障后，随着尺　度ｓ的增大，　（ｓ，ｔ）会出现明显的极值点，而Ｗｘ（ｓ，ｔ）趋于　０，因此，残差ｒ（ｔ）会在各尺度上出现明显的极值点。　当　（ｔ）均值恒为０时，残差描述为　度上检测到具有高频特性的故障。此外，对噪声的抑制能　力强，有较高的灵敏度，可以实时对传感器进行故障检测。　４．２基于知识的方法　基于知识的故障诊断方法是借助研究对象的先验知　识，收集领域专家知识总结、整理、归纳出各种故障模式，再　利用这些知识或故障模式，在计算机上建立起相应的诊断　系统。这种方法的优点是诊断规则容易增加和删除，但在　实际应用中难于先验知识的获取和不能诊断未考虑到的新　故障。其在传感器故障诊断领域的应用主要集中在专家系　统、神经网络等方面　Ｊ。　专家系统是基于规则的故障诊断系统，将领域知识编　成一系列产生式规则表示、存储和处理。其可根据多个专　家提供的专业知识进行推理，进而模拟专家做出决定，从而　解决了通常只有专家才能解决的复杂问题，因而，在故障诊　断领域中得到比较广泛的应用。蒋东翔等人　利用专家系　统工具ＣＬＩＰＳ并结合Ｃ语言开发传感器故障在线诊断专家　系统。这种方法的优点是规则易于修改，缺点是知识获取　以及维护困难，不能正确处理未见过的新故障或新信息。　传统的专家系统进行传感器的故障诊断存在局限性。　神经网络方法的主要思想是通过对传感器先验知识的　总结归纳获得各种故障模式，利用神经网络对这些故障模　式进行预学习。然后，实际应用中出现的传感器输出状态　与已学习到的故障模式进行对比、分析，从而达到故障诊断　与故障类型识别等目的。并且，神经网络可以根据传感器　中的相关性来恢复故障传感器信号。　在传感器故障诊断模块中，传感器的输出值和神经网　络的输出值进行比较，如果差值超过了某个阈值，就会报　警。神经网络有一个主网和ｎ个子网组成，若某时刻主网　与某一个子网同时报警，认为是传感器发生故障；若主网与　多个子网同时报警，则认为是系统发生的故障。最后，用故　障传感器对应子网的输出代替该传感器的输出，进行传感　器故障的补偿。　上海交通大学曹曦等人　利用ＢＰ神经网络对凝汽式　汽轮机调速系统中的转速传感器进行传感器故障诊断研　究；李冬辉等人　。。利用小波神经网络解决智能大厦中空调　机组传感器故障的问题。利用神经网络强大的自学习功　（下转第ｌ２页）　ｌ２　传感器与微系统　第２８卷　３．２形状误差　ａｃｅｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｒｉｇｉｄｉｔｙ　ｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ　ａｎｄ　Ａｃｔｕａ—　在结构释放时，过腐蚀产生的ＤＥＴＦ梁和梳齿的形状　ｔｏｔｓ　Ａ，１９９９（７５）：５３－５９．　误差也是对加速度计性能影响较大的误差之一。图５（ａ）　［２］Ａｉｋｅ｜ｅ　Ｍ，Ｂａｕｅｒ　Ｋ，Ｆｉｃｋｅｒ　Ｗ，ｅｔ　ａ１．Ｒｅｓｏｎａｎｔ　ａｃｃｅｌｅｍｍｅｔｅｒ　ｗｉｔｈ　为加工后梳齿的ＳＥＭ图，可以看出因过腐蚀产生的形状误　ｓｅｌｆ－ｔｅｓｔ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ　ａｎｄ　Ａｃｔｕａｔｏｒｓ　Ａ，２００１（９２）：１６１－－１６７．　差。梳齿和ＤＥＴＦ梁加工后不是理想的矩形截面，其横截　［３］ｓｕ　ｓ　ｘ　Ｐ，Ｙａｎｇ　Ｈ　Ｓ．Ｄｅｓｉｇｎ　ｏｆ　ｃｏｍｐｌｉａｎｔ　ｍｉｃｒｏ　ｌｅｖｅｒａｇｅ　ｍｅｃｈａ—　面形状如图５（ｂ）所示。有限元仿真分析结果显示其固有　ｎｉｓｍｓ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ　ａｎｄ　Ａｃｔｕａｔｏｒｓ　Ａ，２００１（８７）：１４６－－１５６．　频率误差为４．３％。　［４］ｓｕ　ｓ　Ｘ　Ｐ，Ｙａｎｇ　Ｈ　Ｓ，Ａｇｏｇｉｎｏ　Ａ　Ｍ．Ａ　ｒｅｓｏｎａｎｔ　ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ　ｗｉｔｈ　ｔｗｏ－ｓｔａｇｅ　ｍｉｃｒｏｌｅｖｅｒａｇｅ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ　ｆａｂｒｉｃａｔｅｄ　ｂｙ　ＳＯＩ—ＭＥＭＳ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｓｅｎｓｏｒｓ　Ｊｏｕｒｎａｌ，２００５，５（６）：１２１４—１２２３．　［５］Ｌｏｂｏｎｔｉｕ　Ｎ．Ｃｏｍｐｌｉａｎｔ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍ　ｄｅｓｉｎｇ　ｏｆｆｌｅｘｕｒｅ　ｈｉｎｇｅｓ［Ｍ］．　Ｂｏｃａ　Ｒａｔｏｎ，Ｆｌｏｒｉｄａ：Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｒｕｂｂｅｒ　Ｃｏｍｐａｎｙ　Ｐｒｅｓｓ，２００３．　［６］Ｐｅｄｅｒｓｅｎ　Ｃ　Ｂ　Ｗ，Ｓｅｓｈｉａ　Ａ　Ａ．Ｏｎ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｏｍｐｌｉａｎｔ　ｆｏｒｃｅ　ａｍｐｌｉｉｆｅｒ　ｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ　ｆｏｒ　ｓｕｒｆａｃｅ　ｍｉｃｒｏｍａｅｈｉｎｅｄ　ｒｅｓｏｎａｎｔ　（ａ）梳齿的ＳＥＭ图片　（ｂ）横截面形状示意图　（ａ）ＳＥＭ　ｐｉｃｔｕｒｅ　ｏｆｃｏｍｂｓ（ｂ）ｓｃｈｅｍａｔｉｃ　ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆａｃｒｏｓｓ　ｓｅｃｔｉｏｎ　ａｅｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｉｃｒｏｍｅｃｈａｎｉｃｓ　ａｎｄ　Ｍｉｃｒｏｅｎｇｉ－　图５　梁和梳齿的横截面形状误差　ｎｅｅｒｉｎｇ，２００４（１４）：１２８１－１２９３．　Ｆｉｇ　５　Ｓｈａｐｅ　ｅｒｒｏｒｓ　ｏｆ　ｂｅａｍ　ａｎｄ　ｃｏｍｂｓ　［７］Ｓｅｏ　ＹＨ，Ｃｈｏ　Ｙ　Ｈ．Ｄｅｓｉｇｎ，ｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎ，ｓｔａｔｉｃ　ｔｅｓｔ　ｎａｄ　ｕｎｃｅ￣ｍｎｔｙ　４结论　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ａ　ｒｅｓｏｎａｎｔ　ｍｉｃｒｏａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ［Ｊ］．Ｓｅｎｓｏｒｓ　ａｎｄ　Ｍａｔｅ—　提高加速度计性能是加速度计设计的关键，本文从提　ｉｒａｌｓ，２００２，１４（２）：９１－１０８．　高加速度计灵敏度和精确度２个方面考虑设计了谐振式加　［８］董景新．微惯性仪表一微机械加速度计［Ｍ］．北京：清华大学　速度计结构，并分析了加工误差对加速度计性能的影响，设　出版社，２００３．　计了误差消除机构。由分析结果可以看出：该结构将加工　［９］　何高法，唐一科，刘世明，等．微加速度计中新型微杠杆机构　不对称误差产生的横向力减小了９Ｏ％，同时，对有效轴向　设计和分析［Ｊ］．传感技术学报，２００７（７）：１５３５－１５３８．　载荷的影响仅为１．４％。　作者简介：　参考文献：　何高法（１９７２一），男，安徽舒城人，博士研究生，副教授，主要　『１］　Ｏｓａｍｕ　Ｔａｂａｔａ．Ｔａｋｅｓｈｉ　Ｙａｍａｍｏｔｏ．Ｔｗｏ．ａｘｉｓ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｌ￣ｓｏｎａｎｔ　研究方向为微机构学、微机电系统、微传感器、ＡＦＭ系统等。　；　、‘；　ｔ，　、０　、０ｐ、ｐ　ｔ　乜　、‘　ｔ≯　≯　≯　ｓ≯　、０ｐ　：；　ｔ；　ｐ　；　ｔ　ｔ≯０　≯　≯　≯、０　。　≯　（上接第６页）　别［Ｊ］．测控技术，２００１，２０（６）：１９—２１　能、并行处理能力和良好的容错能力，避免了分析冗余中实　［４］　Ｃｌａｒｋｅ　Ｄ　Ｗ，Ｆｒａｈｅｒ　Ｐ　Ｍ．Ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ　ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ＤＯ　ｓｅｎ—　时建模的需求，但对网络训练需要大量样本，训练很费时。　ｓｏｔ［Ｊ］．Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｐｒａｃｔｉｃｅ，１９９６，４（９）：１３１３－－１３２０．　５结束语　［５］　徐　涛，王祁．基于小波变换的多尺度主元分析在传感器　各种传感器故障诊断方法各有所长，将各种故障诊断　故障诊断中的应用［Ｊ］．测试技术学报，２００６，２０（５）：４１８—　４２３．　方法取长补短，相互结合进行传感器的故障诊断，是近年来　［６］　龚瑞昆．离散小波变换在传感器故障诊断中的应用［Ｊ］．仪器　传感器故障诊断的发展方向。在不增加系统硬件甚至欠冗　仪表学报，２００１（８）：２３７—２３９．　余的情况下，降低系统成本，实现传感器的自诊断与自恢复　［７］　张海琳，杨平．传感器的故障诊断技术研究［Ｊ］．机电一体　是传感器故障诊断的研究内容。总之，传感器故障诊断系　化，２００１（５）：７３－－７８．　统的整体发展趋势是向智能化、体系化、低成本化的方向发　［８］　蒋东翔，张礼勇．基于知识的传感器故障在线诊断系统［Ｊ］．　展。　电测与仪表，１９９３（１１）：３９－－４１．　参考文献：　［９］　曹曦，苏明，黄善衡．ＢＰ神经网络用于传感器故障诊断　［１］　车录锋，周晓军，程耀东．考虑传感器失效的多传感器加权数　的仿真研究［Ｊ］．上海铁道大学学报，２０００，２１（６）：４３－４７．　据融合算法［Ｊ］．工程设ｉ－ｔ　（Ｋｏｎｓｔｒｕｋｔｉｏｎ），１９９９（１）：３８－－４０．　［１Ｏ］李冬辉，周巍巍．基于小波神经网络的传感器故障诊断方法　［２　ｊ　赵志刚，赵　伟。基于动态不确定度理论的多传感器系统传　研究［Ｊ］．电工技术学报，２００５，２０（５）：４９—５２．　感器失效检测方法［Ｊ］．传感技术学报，２００６，１２（６）：２７２３—　作者简介：　２７２６．　张娅玲（１９８２一），女，河北石家庄人，硕士研究生，研究方向　［３］　吴浩中，戴小文，王开文．摆式列车用传感器的故障检测与识　为光电信息获取与处理。