基于神經網絡的整流罩空調系統傳感器故障診斷

何健輝

摘要：由于我國智能自動化技術正在日益精進，對傳感器的故障診斷及修復技術變得不容忽視，這其中，整流罩的空調系統傳感器多用于衛星等航天器械之上，對該系統的鼓掌診斷多半基于神經網絡技術。文章首先概述整個整流罩空調系統的各組成部分，然后分析了導致整流罩空調系統的傳感器發生故障的主要影響因素及其典型體現，最后針對如何對傳感器故障進行診斷提出具體方法，重點體現神經網絡技術。

關鍵詞：整流罩空調系統；傳感器故障診斷；神經網絡；具體方法

1 緒論

在我國的航天技術方面，保證空調系統的正常有效運行，是為航天器械工作狀態下所需要的空氣指數提供支持的重要前提和基礎，保證其工作任務順利完成的重要條件，一旦出現紕漏，將會帶來難以估計的重大后果。特別是處于整流罩系統下時，對空調系統的運行要求更為嚴苛，溫度和濕度的誤差不能超過一度的范圍，因此，對整流罩環境下的空調傳感器故障診斷技術的研究是十分有必要的。

2 整流罩空調系統的組成

整流罩空調系統可以分為新風預處理系統和空調后處理系統這兩個重要組成部分。對于新風預處理系統而言，將新風經過濕度處理系統和溫度處理系統的雙重處置之后才能符合航天設備運行對空氣指數的嚴苛要求；對于空調后處理系統而言，其組成結構較為復雜，分別有新風處理機、送風機、風閘、轉輪除濕器、加濕機和加熱機等，為了能夠實時監測空調系統的運行狀況，及時獲得各部位的故障信息反饋，配備了較為完整的傳感器。[1]

3 傳感器故障的典型體現及其影響因素

經過對整流罩空調系統傳感器工作狀況的長期監測之后，可以發現，常見的空調系統傳感器故障主要體現在兩個方面，即傳感器的設置和檢測偏離原本位置，以及傳感器實時傳送的反饋數據達不到既定的精準度要求，也就會造成信息獲取的延遲，使得技術人員無法準確對空調系統的運行故障做出精確判斷。[2]

在故障情況下，傳感器的測量水平下降，精準程度達不到要求，雖然不會直接影響到空調系統的正常工作，但卻會使得操作人員喪失對空調系統運行狀況的整體把控，造成系統運行的不穩定。

4 基于神經網絡的整流罩空調傳感器智能故障診斷技術研究

4.1 用神經元網絡構造觀測器

這一技術方法是由傳統的觀測法逐漸演變而來，由于步驟較為簡潔，原理簡單易懂，得到廣泛使用。該種方法首先需要準確判定神經網絡與傳感信號之間的關系，實時獲取正在正常運作的傳感器的工作數據，對神經網絡的觀測進行鍛煉，通過訓練之后，即可取得產生的故障殘差。[3]這種技術的使用在我國傳感器故障的診斷中由來已久，以其便捷性和技術的先進性得到廣泛使用。

4.2 模糊識別的故障診斷神經網絡

倘若傳感器的故障原因我們已經掌握了一些先決條件，也就是可以對故障的類型有一個初步的了解，那么這種情況下就可以使用模糊識別下的故障診斷神經網絡技術，將故障診斷轉化為判斷機器是否正常工作的問題。這種方法局限性較小，可以適用于各種類型的空調系統傳感器故障識別上，同過模糊識別和匹配，直接有效的抓住故障產生的核心原因。[4]

4.3 故障預測的神經網絡

以預測方式進行的故障診斷，神經網絡主要同過兩個方式發生作用，一是以神經網絡技術作為基礎，建立函數的數學模型，對系統各部位工作狀態及其關系統籌預測；另一種是利用空氣指數和空調系統運行輸出之間的關系，使用變化的神經網絡對系統工作狀態的實時反饋信息建立相應數學模型，從而預測故障的發生。[5]

4.4 用模糊神經網絡對傳感器進行故障診斷

這里主要利用傳感器的可定位性特征，建立前饋神經網絡，通過不斷鍛煉神經網絡的故障捕捉，形成既定模式，并將其應用到傳感器故障的診斷中。這同時也需要模糊識別原理的支持，本質上是對上述方法的改進與擴充，能夠更好地識別傳感器發射的信號，將信息數字化，分析更加系統科學，能夠有效加強神經網絡在傳感器故障診斷中的作用，并將它們精準分離。除此之外，專家系統更加權威，所采用的技術也更加先進，運用數值計算的方式來提高診斷的效率。[6]

基于神經網絡的整流罩空調系統傳感器故障診斷方法雖然具有很強的抗干擾能力、適用范圍廣泛、數據分析速度快等優點，同時也存在著缺陷，例如會導致故障診斷的成本增加、神經網絡的訓練過程對技術要求較高等。

5 結語

綜上所述，基于神經網絡來診斷整流罩空調系統傳感器故障的技術，不需要針對明確的對象精準測量，多半是通過預測之后，將數據帶入特定情境完成的。這種方法利用的是整個空調系統各部位之間與傳感器的聯系，通過觀測空調系統的運行狀態來判斷傳感器是否正常工作。除此之外，還有許多技術要點需要進一步研究，例如模糊識別與神經網絡技術的結合使用，不僅能夠大大縮短診斷傳感器故障所需的時間，同時也能使得診斷結果更為精準。

參考文獻：

[1]陳之曰.整流罩送風溫度濕度參數探討[J].載人航天，2016（02）.

[2]李明，稅愛社，宋政輝，李林.基于廣義回歸神經網絡的傳感器故障診斷研究[J].傳感器與微系統，2017（12）.

[3]王建國，吳恭興，趙福龍，萬磊.水下機器人故障診斷方案[J].電機與控制學報，2018（02）.

[4]徐濤，王祁.基于模式識別的傳感器故障診斷[J].控制與決策，2017（07）.

[5]李兆堅，萬才大.衛星電池艙空調凈化系統設計[J].暖通空調，2013（02）.

[6]滕亮，婁邵榮.某高精度恒溫恒濕試驗室的空調設計[J].暖通空調，2015（03）.