20110324 OV sensor故障分析会议
电控系统氧传感器自诊断
电控系统氧传感器自诊断
邬志国;张云龙;袁大宏
【期刊名称】《汽车技术》
【年(卷),期】2000(000)010
【摘要】电控发动机加装的三效催化转化器要达到最佳的排气净化性能,需要利用氧传感器提供的反馈信号,将混合气的空燃比保持在理论空燃比附近.阐述了氧传感器的工作原理及其故障自诊断,指出了满足OBDⅡ法规将是发展方向.
【总页数】4页(P32-35)
【作者】邬志国;张云龙;袁大宏
【作者单位】清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】U46
【相关文献】
1.故障诊断与排除——MOTRONIC系统中氧传感器的特性、影响因素及故障诊断[J], 王远
2.基于波形分析的氧传感器故障诊断方法研究 [J], 任艺
3.汽车氧传感器波形分析与诊断 [J], 陈康
4.汽车氧传感器波形分析与诊断 [J], 陈康
5.基于波形分析的氧传感器故障诊断方法研究 [J], 任艺
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基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法
基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法陈宏;邓芳明;吴翔;付智辉【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2016(035)011【摘要】针对瓦斯传感器的故障诊断问题，提出一种基于小波包分形的瓦斯传感器故障诊断方法。
使用3层小波包对故障信号进行分解和重构，获得不同频带的重构信号，计算各个重构信号的分形维度，并构成对应的故障特征向量。
以此作为输入向量来训练支持向量机（SVM），完成故障的诊断。
实验结果表明：该方法能有效地提取传感器的故障特征，提高了传感器故障诊断的准确率，可有效地应用于瓦斯传感器的故障诊断。
%Aiming at fault diagnosis problem of gas sensor,a gas sensor fault diagnosis method based on wavelet package fractal analysis is proposed. Fault signals are decomposed and reconstructed by using three-level wavelet package,reconstructed signals of different frequency bands are achieved. Compute fractal dimension of each reconstructed signal,and compose corresponding fault feature vectors. Inputting these fault vectors to train SVM to achieve fault diagnose. Experimental result shows that the proposed method extract effectively features of fault of sensor and increase of fault diagnosis,which can be applied to fault diagnosis of gas sensor effectively.【总页数】4页(P26-29)【作者】陈宏;邓芳明;吴翔;付智辉【作者单位】华东交通大学轨道交通学院，江西南昌 330013;华东交通大学电气与自动化工程学院，江西南昌 330013;华东交通大学电气与自动化工程学院，江西南昌 330013;华东交通大学电气与自动化工程学院，江西南昌 330013【正文语种】中文【中图分类】TP212【相关文献】1.基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断 [J], 王军号;孟祥瑞;吴宏伟2.基于小波包分形的电力电子故障诊断方法 [J], 王立平;陈仁文3.基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断 [J], 王立平;邓芳明4.基于小波包和RBF神经网络的瓦斯传感器故障诊断∗ [J], 单亚峰;孙璐;付华;訾海5.基于小波包和分形维数的瓦斯传感器状态评估方法研究 [J], 冯源琪;左弯弯;王金川;杨梦莹;张建文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
归零 故障分析会会议流程
归零故障分析会会议流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于深度学习的传感器故障检测方法
基于深度学习的传感器故障检测方法在当今科技飞速发展的时代，传感器在各个领域中都扮演着至关重要的角色。
从工业生产中的自动化控制系统，到智能家居中的环境监测设备，再到医疗领域的精密仪器，传感器无处不在，为我们提供着关键的信息和数据。
然而，传感器在长期使用过程中，不可避免地会出现各种故障。
这些故障可能会导致数据不准确、系统性能下降，甚至引发严重的安全事故。
因此，如何有效地检测传感器故障，成为了一个亟待解决的重要问题。
深度学习作为一种强大的人工智能技术，为传感器故障检测提供了新的思路和方法。
与传统的故障检测方法相比，深度学习具有更强的特征提取能力和模式识别能力，能够从大量的数据中自动学习到故障的特征和模式，从而实现更准确、更高效的故障检测。
深度学习在传感器故障检测中的应用，主要基于其对数据的强大处理能力。
首先，需要收集大量的传感器正常运行和故障状态下的数据。
这些数据包括传感器的输出信号、环境参数、设备运行状态等。
通过对这些数据的分析和处理，深度学习模型可以学习到正常模式和故障模式之间的差异。
在数据收集完成后，接下来就是对数据进行预处理。
这一步骤非常关键，因为原始数据往往存在噪声、缺失值和异常值等问题。
需要通过数据清洗、归一化、特征工程等方法，将数据转化为适合深度学习模型输入的格式。
例如，可以对数据进行平滑处理来去除噪声，通过标准化或归一化将数据的数值范围调整到合适的区间，以提高模型的训练效率和准确性。
在模型选择方面，常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等都可以应用于传感器故障检测。
CNN 擅长处理图像和序列数据，对于具有空间相关性的传感器数据能够有效地提取特征。
RNN 和 LSTM 则适用于处理时间序列数据，能够捕捉数据中的时间依赖关系。
以 LSTM 为例，它通过特殊的门控机制，可以有效地处理长序列数据中的长期依赖关系。
在传感器故障检测中，LSTM 可以学习到传感器输出信号随时间的变化规律，从而在出现异常时能够及时检测到故障。
sensor常见问题分析方向ppt课件
• 注：部分GC sensor在高温时，BLK用Sdark mode发生四角偏红现 象、用ndark mode发生偏绿现象（参见GC2155高温试验）
• (2) Auto White Balance(AWB) 自动白平衡
3A
• (3) Auto Focus(AF) 自动对焦
• (4) Image Interpolation algorithm 图像插值算法
• (5) Black Level Calibration 黑电平校准
• (6) Gamma Curve 伽玛曲线
– 去坏点算法是在图像上选取一定单元，比较中心点与四周点的差异性，用门限判 别法找出亮点和暗点两种不同的坏点并自行填补。
• Noise 噪声
– CCD/CMOS成像元件的感光二极管(photodiode)在接受光线照射之后能够产生输 出电流，会导致Pixel的电压下降，下降后的电压会作为光强的参照，但是由于这 个电压比较小，不足以进行运算，必须进行一个放大器放大后才能进行处理，在 放大的过程中会将信号与噪声同时放大，体现在图像上就是噪点现象。
– 手机上点不亮的问题治具也点不亮
• 确认模组是否损坏
2021/4/17
23
能否卡出
2021/4/17
13
常见问题
• 点/线问题
– 闪线，绿/紫色，多为PCLK/SYNC信号不同步导致，可尝试
• 降频 • 修改驱动能力 • 反PCLK极性
– 横/竖死线，多为白色/淡色，单条，通常与制程相关，软件调试 无效，若发生此类情况，可怀疑为FT漏检
基于红外热成像原理的电气设备故障诊断
2023-11-12CATALOGUE目录•引言•红外热成像原理及电气设备故障诊断概述•基于红外热成像的电气设备故障诊断技术•基于红外热成像的电气设备故障诊断案例分析•基于红外热成像的电气设备故障诊断的优缺点及改进方向•结论与展望01引言红外热成像技术发展历程电气设备故障诊断的必要性红外热成像在电气设备故障诊断中的应用背景介绍研究基于红外热成像原理的电气设备故障诊断方法，提高故障诊断的准确性和效率。
意义通过应用红外热成像技术，可以非接触、远距离、快速、准确地检测和诊断电气设备中的故障，降低设备损坏和事故发生的概率，提高电力系统的稳定性和可靠性。
同时，该研究对于其他领域，如机械、汽车、航空航天等，也有重要的借鉴意义和应用价值。
目的研究目的和意义VS02红外热成像原理及电气设备故障诊断概述红外热成像原理红外热成像技术是一种利用红外辐射探测目标物体的温度分布和状态变化的方法。
在电气设备故障诊断中，通过测量设备在不同状态下的红外辐射，可以判断设备是否正常运行以及故障类型。
红外热成像原理红外热成像系统的组成红外热成像系统主要由红外探测器、光学系统、信号处理和显示等部分组成。
其中，红外探测器负责接收目标物体的红外辐射，光学系统用于聚焦和传输辐射，信号处理和显示部分则对辐射进行数据处理和可视化呈现。
红外热成像的应用范围红外热成像技术广泛应用于电气设备故障诊断、工业设备检测、建筑结构检测等领域，具有非接触、实时、高效等特点。
电气设备故障诊断概述电气设备故障类型电气设备故障主要包括短路、断路、接触不良、过载等类型。
这些故障会导致设备温度升高、功率损耗增加，严重时甚至可能导致设备损坏或火灾。
电气设备故障诊断方法传统的电气设备故障诊断方法主要包括直接观察法、耳听法、触摸法等，这些方法虽然简单直观，但对于某些复杂故障类型往往难以准确判断。
因此，基于红外热成像的故障诊断方法得到了广泛应用。
基于红外热成像的故障诊断优势基于红外热成像的故障诊断方法可以非接触地检测设备表面温度分布，通过比较设备正常运行和故障状态下的温度分布差异，判断故障类型和位置。
多传感器网络中的分布式故障检测算法
多传感器网络中的分布式故障检测算法
徐向华;周彪;万健
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2010(023)004
【摘要】在传感器网络中,分布式故障检测算法(DFD算法)通过与所有邻居节点的传感器数据的比较判断,实现节点传感器的故障检测.但是,在故障节点聚集的网络区域,故障节点比例的上升将导致该区域的故障检测精度显著下降.针对多传感器网络,本文利用多传感器在相同区域的故障分布差异及传感器之间关联特性对DFD故障检测算法进行改进,提出适用于多传感器网络的MDFD算法,提高了故障聚集区域的检测精度.性能分析和仿真结果表明:在节点故障率高的网络中,与DFD和IDFD 算法相比,MDFD提高了故障检测精度,算法适用于节点分布稀疏和传感器故障率较高的网络.
【总页数】7页(P595-601)
【作者】徐向华;周彪;万健
【作者单位】杭州电子科技大学计算机学院,网格与服务计算技术实验室,杭
州,310037;杭州电子科技大学计算机学院,网格与服务计算技术实验室,杭
州,310037;杭州电子科技大学计算机学院,网格与服务计算技术实验室,杭
州,310037
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种分布式的无线传感器网络MAC层违规行为统计检测算法 [J], 程伟;史浩山;尹熙鹏
2.无线传感器网络局部瓶颈节点的分布式检测算法 [J], 李磊;李凤荣;黄河清
3.基于簇的分布式传感器故障检测算法 [J], 杜莹;程普
4.分布式无线传感器网络故障检测算法综述 [J], 徐小龙;耿卫建;杨庚;李玲娟;杨震
5.无线传感器网络中基于簇的实时节点故障检测算法 [J], 李瑞兴
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sensor不良原因及对策
强烈的振动和冲击会对sensor的机械结构和电气连接造成损坏，导致 性能下降或失效。
化学物质侵蚀
某些化学物质可能对sensor的材料造成侵蚀和破坏，导致性能下降或 失效。
04
sensor不良对策制定
针对设计原因的对策
01
02
03
优化设计
引入仿真技术
强化设计审查
对sensor的结构、电路等进行优 化，提高设计的合理性和可靠性， 减少设计缺陷导致的不良。
sensor不良原因及对策
目录
• 引言 • sensor不良现象及影响 • sensor不良原因分析 • sensor不良对策制定 • sensor不良对策实施与效果评估 • 总结与展望
01
引言
目的和背景
提高产品质量
sensor作为产品的重要组成部分，其性能直 接影响产品质量，因此分析sensor不良原因 并提出对策对提高产品质量具有重要意义。
建立材料数据库
建立材料数据库，对材料的性能、来源、批次等信息进行记录和追 踪，方便后续分析和改进。
针对生产工艺原因的对策
完善生产工艺
01
对生产工艺进行全面分析和优化，确保生产工艺的稳定性和可
靠性。
加强过程控制
02
引入先进的过程控制技术，对生产过程中的关键参数进行实时
监控和调整，确保产品质量。
强化员工培训
03
提高员工技能和素质，确保员工能够熟练掌握生产工艺和操作
规范，减少人为因素导致的不良。
针对使用环境因素的对策
明确使用环境要求
在产品说明书中明确sensor的使用环境要求， 包括温度、湿度、振动等参数范围。
加强环境适应性设计
在产品设计阶段考虑不同使用环境的影响，进 行针对性的环境适应性设计。
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20110324 OV sensor故障問題分析會議
時間：2011-03-24 9:30 a.m.
地點：KOIDE 303
與會人：
KOIDE：Martin, 蒙東, 余映, 方壯亮, Sue
Delphi：Peter
OV：Fred, Ada, David, Inayat, Jeff
記錄人：鄧惠晶
會議內容：
1. sensor vsync故障問題分析
OV：
認為timing是導致sensor vsync故障的原因；
KOIDE的vsync故障現象與DELPHI不同，對KOIDE的試驗操作存在疑問，難以保證
KOIDE在進行試驗時的reset power off;
溫度循環時熱漲冷縮可使金手指鬆脫，導致接觸不良；
KOIDE：
溫度、電壓影響timing，但timing並非是導致vsync故障的唯一因素；OV應多考慮外圍
因素如製作工藝、IC封裝等；
講解故障檢測及推理方法(測試板在箱外，轉接板在箱內；條件設定後，當故障出現時，
將測試板與轉接板斷開，二極管壓降則證明回路導通，vsync沒有斷路)，說明KOIDE的
操作時可行及可靠的。
溫度循環的熱脹冷縮導致金手指接觸不良可能為潛在原因；
DELPHI：
timing僅為其中一個potential cause；
問題較集中，vsync pin位置不靠右或左，在溫度循環熱脹冷縮時就只有vsync pin出現故
障；
connector也應考慮；
2.行動
KOIDE：
已於會議當天將分析報告發給OV，根據OV於第二天的反饋信息制定下一步計劃，并將
計劃同一天內告知DELPHI；
建議OV做sensor的驗證；
購買實驗用的數據記錄儀以監測實驗的進行；
OV：
根據KOIDE的分析報告於會議次日給KOIDE反饋信息；
列出故障的所有potential cause并進行分析；
DELPHI：
建議DELPHI按profile做溫度循環測試；同時關注其它導致sensor故障因素。