Диагностический сигнал
Cтраница 2
Большие перспективы для диагностики гидродинамических процессов в насосе представляет использование в качестве диагностических сигналов параметров колебаний потока жидкости. Параметры колебаний жидкости в насосе, непосредственно связанные с возникновением и интенсивностью кавитационных и рециркуляционных процессов, позволяют получить более полную и надежную информацию об этих процессах, чем измерения вибрации и шума. [16]
Различают три класса функций состояния: критерии эффективности, ресурс механизма и параметры диагностического сигнала. [17]
Поэтому в данном случае измерение деформаций должно осуществляться в процессе испытания и служить диагностическим сигналом. [18]
В технической диагностике различают три класса функций состояния: критерии эффективности, ресурс механизма и параметры диагностического сигнала. [19]
Недостаток этих методов заключается в наличии, как правило, стохастической связи между косвенными признаками и выходными параметрами и влиянии на диагностический сигнал посторонних факторов ( шумов), не связанных с работоспособностью изделия. Тем не менее косвенные признаки работоспособности изделия широко применяются для нужд диагностики. [20]
Алгоритмы распознавания в технической диагностике частично основываются на диагностических моделях, устанавливающих связь между состояниями технической системы и их отображениями в пространстве диагностических сигналов. [21]
Алгоритмы распознавания в технической диагностике частично основываются на диагностических моделях, устанавливающих связь между состояниями технической системы и их отображениями в пространстве диагностических сигналов. Важной частью проблемы распознавания являются правила принятия решений. Для принятия обоснованного решения целесообразно привлекать методы теории статических решений. [22]
 |
Структура диагностической системы СВБУ АСУ ТП. [23] |
Особенность СВБУ АСУ ТП АЭС нового поколения является использования дублированной ЛВС для повышения надежности, однако большинство встраиваемых SNMP агентов не поддерживают дублирование диагностических сигналов по нескольким каналам связи, данную функцию выполняют SNMP-DP шлюзы, которые дуплицирую сигналы SNMP агентов по основному и резервному каналу. [24]
Встроенные средства диагностирования включают в себя входящие в конструкцию автомобиля датчики и приборы ( электронно-вычислительные приборы, блоки питания, индикацию) для обработки диагностических сигналов ( усиления, сравнения с нормативами) и непрерывного или достаточно частого измерения параметров технического состояния автомобиля. Простейшие средства встроенного диагностирования реализуются в виде традиционных приборов щитка водителя. Более сложные средства встроенного диагностирования позволяют водителю постоянно контролировать состояние тормозов, расход топлива, токсичность отработавших газов, а также выбирать наиболее экономичные и безопасные режимы работы автомобиля или своевременно прекращать движение при аварийной ситуации. Кроме того, наличие таких средств дает возможность водителю своевременно устранять мелкие неисправности приборов системы питания и зажигания непосредственно на линии. [25]
Предлагается определять состояние механизма, иными словами, погрешности его изготовления и сборки и появление различных дефектов в процессе работы механизма, по параметрам его диагностического сигнала, под которым понимается полная совокупность функций состояния, каждая из которых может быть измерена на работающем механизме. [26]
Диагностические параметры определяются на основе статистического анализа отказов однотипных объектов диагностики, а также путем прямого диагностического эксперимента, позволяющего установить взаимосвязь параметров дефектов с параметрами диагностических сигналов. [27]
Если техническое состояние какого-либо из этих параметров при испытании машины отличается от соответствующего эталона, то это вызывает изменение выходных процессов [86], что сопровождается изменением диагностического сигнала. Последний воспринимается прибором, в котором происходит сопоставление характерных признаков этого сигнала с эталонными признаками, относящимися к различным состояниям контролируемого параметра, и в результате обнаружения сходства выявляется конкретное состояние данного соединения, узла, механизма. [28]
В отличие от упомянутых ранее диагностических моделей, созданных на основе изучения физических процессов звукообразования в машинах, эта статистическая модель построена на основе анализа структуры диагностических сигналов двигателя и может быть причислена к классу феноменологических моделей. [29]
В отличие от практической диагностики, современная техническая диагностика для определения технического состояния машины пользуется приборами, дающими возможность более объективно определять состояние машин, а также воспринимать диагностические сигналы, излучаемые механизмом, недоступные восприятию непосредственно органами чувств человека. [30]
Страницы: 1 2 3 4