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传感器自诊断技术研究
1自诊断概述
所谓自诊断就是利用事先编制好的检测程序对仪器的主要部分进行自动检测，并对故障进行定位。自诊断功能给仪器的使用和维修带来了很大的方便，是提高仪器可靠性的必要手段。
一般仪器的自诊断有两种类型，一种是脱机自诊断，所谓脱机自诊断是指在仪器执行应用程序之前或间隙中进行的自诊断。由于这种自诊断是在脱离应用程序的情况下进行的，故称为脱机自检。仪器加电以后，仪器首先进入该自诊断程序，告诉用户仪器是否处于正常工作状态，而且在仪器工作的间隙里，用户可以随时调用该程序，以检测仪器是否处于正常状态。另一种是在线自诊断，所谓在线自诊断是指在仪器正常的工作过程中按照操作人员的要求对仪器特定模块的自诊断。
现代仪器的自诊断一般包括两方面的容：一方面是指仪器坏了时能出现响应，这是比较初级的自诊断；另一方面是指仪器有潜在故障或者当精度、特性下降时就能发现并修复。仪器的自诊断系统一般是独立的软硬件模块。要完成自诊断过程，首先要找出仪器中的关键部位，将其正常测量状态和被激励状态下的各种参数记录并保存，需要注意的是历史记录也要保存。其次要能随时将各个闭环回路打开并检测，以便在自诊断过程中根据不同的需要完成不同的任务。下图就是过程测量仪表中自诊断系统的结构框图。
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图1 自诊断系统结构框图
2 自诊断的常用方法及存在的问题
在现实环境中，无论是那一种仪器仪表，随着时间的推移和环境的改变，它的各种元器件都会慢慢老化，特别是某些敏感元件更为明显，例如一些热敏电阻等。下面将介绍几种在工业分析仪表中常用的自诊断方法，并分析其存在的问题。
2.1 算法模型自诊断
算法模型自诊断的基本原理是首先检测主要的被测参数，在测量的过程中另外测量多组变量，然后依据一定的模型和算法进行分析、测量和计算，从而来判断测量结果是否正确。所以，这类仪器除了需要输出测量结果以外，还需要输出一个状态信号来判断测量的状态。如图 2 所示。
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图2 计算分析自诊断图
2.2 叠加信号自诊断
这种方法的基本原理是在测量输入信号的同时，连续或周期性的输入一组信号。这些信号可以是多种类型的信号，如高频或脉冲信号，它与被测量信号叠加后经过测量通道在信号处理单元进行处理，最后经过特定的算法处理后，输出测量数据和状态数据，其基本流程图如下。
图3 叠加信号自诊断
2.3 周期性自诊断
周期自诊断的流程如图4所示，可以看出，一个自动开关周期性地将测量信号和一些已知变量输入通道，经过测量通道到达信号处理单元，同样经过特定的
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算法和计算后，最后输出测量数据和状态信息。这个方法比较有效，但它的缺点是使测量信号离散，从而可能产生失真和误差。
图4 自动周期自诊断
3 自诊断软件
对仪器各个模块的自诊断一般情况下应该分别写出子程序，以便需要时调用。各段子程序的入口地址为TSTi(i =0,1,2…),对应的故障代号为TNUM(0,1,2…)。编程时，由序号通过表1所示的测试指针表（TSTPT）来寻找某一自诊断子程序入口，若检测出有故障发生，便显示其故障代号TNUM。对于周期性自诊断，由于它是在测量间隙进行，为了不影响仪器的正常工作，有些周期性自诊断项目就不需要安排，例如，显示器周期性自诊断、键盘周期性自诊断、破坏性RAM周期性自诊断等。而对开机自诊断和键盘自诊断则不存在这个问题。
表1 测试指针表
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一个典型的含有自诊断功能的智能仪器的操作流程如图5所示。
图 5 含自诊断的仪器操作流程图
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