螺紋預緊力傳感器故障的診斷方法
隨著科學技術的發展，傳感器故障診斷的方法越來越豐富，基本能夠滿足日常使用需要。 具體而言，常見的傳感器故障診斷方法主要包括：
基于模型的故障診斷
發展起來的基于模型的傳感器故障診斷技術，以分析冗馀而不是物理冗馀為核心思想，主要通過與估計系統輸出的測量值進行對照來獲得故障信息。 目前，該診斷技術分為基于參數估計的故障診斷方法、基于狀態的故障診斷方法和等效空間診斷方法三種。 一般來說，將構成物理系的元部件的特性參數定義為物參，將描述控制系統的微分或差分方程式定義為型參。 如果系統中的某個傳感器因損壞、故障或性能下降而引起故障，則可以直接顯示為參考物的變化，從而引起模式參數的變化，其中包括所有故障信息。 相反，如果參數已知，則可以估計參數的變化，確定傳感器故障的大小和程度。 目前基于模型的傳感器診斷技術應用廣泛，其研究成果集中在線性系統，但非線性系統中的研究有待加強。
基于知識的故障診斷
與上述故障診斷方法不同，基于知識的故障診斷不需要建立數學模型，克服了基于模型的故障診斷的不足和缺陷，但缺乏成熟的理論支持。 其中，人工神經網絡法是基于知識的故障診斷的代表。 所謂人工神經網絡在英語中簡稱ANN，它是基于人類對大腦神經網絡的認識理解，通過人工結構實現某種功能的神經網絡。 人工網絡法可以分散存儲信息，通過網絡拓撲結構和權重分布實現非線性變換和映射。 相比之下，人工神經網絡方法彌補了基于模型的故障診斷在非線性系統上的不足。 但是，人工神經網絡方法也并不完善，單純依靠部分實踐案例，不僅沒有有效利用特殊領域的積累經驗，而且容易受到樣本選擇的影響，由此得出的診斷結論無法解釋。
基于信號的故障診斷
基于信號的故障診斷避免了從不同角度提取對象數學模型的困難，其優勢在于可以直接利用相關函數、頻譜等信號模型分析檢測信號，確定傳感器故障的發生。 其中，基于小波分析法的傳感器故障診斷，可以分析預測非平穩時序變化，觀測信號在任意位置的局部特性，準確定位故障發生時間。 這種故障診斷方法特別適用于緩變信號中突變成分的提取。 另外，也常見于傳感器故障診斷領域，在處理多輸入輸出系統和數據相關嚴重建模問題方面顯示出很大的優勢。 該故障診斷方法遵循同時求出模型自變量和應變量的主元，利用自變量相關數據信息解釋應變量的思想指導。2 .常用傳感器的故障表現及處理
螺紋預緊力傳感器是控制系統的“神經網絡”，如果發生故障，整個系統可能會異常運行或故障。 作者主要論述了幾種常見傳感器的故障表現，并提出了一些處理建議供參考。
顯示異常
在日常使用中，螺紋預緊力傳感器上會顯示L.LL或H.HH等亂碼信息，可能會影響控制系統整體的正常動作。 傳感器上顯示L.LL時，內部的催化劑元件或熱傳導元件可能發生了斷線，或者元件與電路板之間發生了短線而發生了故障。 在這種情況下，維修技術人員可以打開傳感器的后蓋進行檢查，以確認部件和基板之間的連接是否正常。 判斷為沒有這個問題時，需要用萬用表的電阻范圍檢查元件內部的狀況。 電阻值顯示無限大時，判斷為元件斷線后更換即可。 傳感器顯示亂碼的原因多為單片機動作異常、復位電路損壞等。 傳感器發生“888”時，需要優先考慮傳感器與從站的距離過遠，進行適當的縮短處理。 傳感器顯示異常表現為某一部位的故障，應在工作實踐中不斷積累經驗，總結其誘因，力求快速解決。
控制失效
螺紋預緊力傳感器控制失效是指用遙控器安裝時沒有任何信息反饋的情況。 這種現象的原因可能是紅外線感測頭損壞。 晶體管損壞或遙控器接收解碼器損壞。 在診斷這類傳感器故障的過程中，為了堅持循序漸進的發展原則，首先要檢查紅外接收頭有無異常，在遙控器面板上操作傳感器，用示波器判斷紅外線受光頭的終端是否能夠輸出方波。 否則，需要更換這個設備。 接著，檢測晶體管集電極是否有方波輸出，如果沒有則需要更換，操作遙控板觀察接收解碼器的工作狀態，判斷無方波輸出后，進行修理或更換。 傳感器是整個控制系統的核心部件，一旦出現故障，就一定會出現表象，需要工作人員仔細觀察、仔細判斷和解決。
報警錯誤
目前常用的螺紋預緊力傳感器具有報警功能，是為了告知操作人員工作異常，保護生產的持續運行。 但是，傳感器報警錯誤現象也時有發生，無光、無光等給相關人員帶來很大的麻煩，因此解決這種問題很重要。 如果傳感器沒有光或聲音異常，則可能需要首先檢測傳感器基板與蜂鳴器的連接，如果判斷為連接良好，則需要更換蜂鳴器片。 如果出現傳感器靜音、不發光的現象，可能是二極管或電路板芯片損壞造成的。 為了解決這些問題，可以先用萬用表的導通量程確認報警燈是否正常，確認是否正常后，再選擇更換二極管或基板芯片。
以上介紹的就是螺紋預緊力傳感器常見故障及解決方式，如需了解更多，可隨時聯系我們!
