ตัวกระตุ้นเชิงเส้นเป็นอุปกรณ์ที่แปลงการเคลื่อนที่แบบหมุนของมอเตอร์เป็นการเคลื่อนที่เชิงเส้นซึ่งใช้กันอย่างแพร่หลายในระบบอัตโนมัติต่างๆ อย่างไรก็ตามตัวกระตุ้นเชิงเส้นอาจทํางานผิดปกติระหว่างการทํางานซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพและความปลอดภัยของระบบ ดังนั้นการวินิจฉัยความผิดพลาดของแอคชูเอเตอร์เชิงเส้นจึงมีความสําคัญมาก บทความนี้แนะนําวิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของตัวกระตุ้นเชิงเส้นตามข้อมูลและวิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดของตัวกระตุ้นเชิงเส้นตามผู้สังเกตการณ์แบบปรับได้
วิธีการวินิจฉัยข้อผิดพลาดตามข้อมูลสําหรับแอคชูเอเตอร์เชิงเส้น
วิธีนี้ใช้ข้อมูลการวัดปัจจุบันและตําแหน่งของแอคชูเอเตอร์เชิงเส้นเพื่อแยกคุณสมบัติและสร้างตัวบ่งชี้ความผิดพลาด ข้อดีของวิธีนี้คือไม่ต้องใช้แบบจําลองทางกายภาพหรือเซ็นเซอร์เพิ่มเติม แต่ใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้วในคอนโทรลเลอร์เท่านั้น ขั้นตอนเฉพาะมีดังนี้:
ดึงคุณสมบัติจากข้อมูลการวัดปัจจุบันและตําแหน่ง ลักษณะรวมถึงลักษณะแบบไดนามิกของระบบในระหว่างการทํางานคงที่และชั่วคราวเช่นค่าเฉลี่ยปัจจุบันจุดสูงสุดในปัจจุบันค่าเฉลี่ยตําแหน่งจุดสูงสุดตําแหน่งอัตราการเปลี่ยนแปลงตําแหน่งเป็นต้น
รวมคุณสมบัติเข้ากับตัวบ่งชี้ข้อผิดพลาด ปริมาณการบ่งชี้ข้อผิดพลาดคือค่าตัวเลขที่สะท้อนว่ามีข้อผิดพลาดในระบบและความรุนแรงของความผิดพลาดหรือไม่ วิธีที่ใช้กันทั่วไปคือการใช้ Support Vector Machine (SVM) เพื่อจําแนกคุณสมบัติและรับฟังก์ชันที่เลือกปฏิบัติสําหรับสถานะปกติและสถานะความผิดพลาด
ตั้งค่าเกณฑ์สําหรับการระบุข้อผิดพลาด เกณฑ์คือค่าตัวเลขที่ใช้ในการตรวจสอบว่าตัวบ่งชี้ข้อผิดพลาดเกินช่วงปกติหรือไม่ เกณฑ์สามารถกําหนดได้ตามข้อมูลในอดีตหรือประสบการณ์หรือปรับแบบไดนามิกตามข้อมูลแบบเรียลไทม์หรือวิธีการทางสถิติ
ดําเนินการตรวจจับและวินิจฉัยข้อผิดพลาดตามปริมาณและเกณฑ์การบ่งชี้ข้อผิดพลาด หากตัวบ่งชี้ความผิดพลาดเกินเกณฑ์จะถือว่าระบบทํางานผิดปกติและประเภทและตําแหน่งของความผิดพลาดจะถูกกําหนดตามขนาดและแนวโน้มของตัวบ่งชี้ข้อผิดพลาด