文档介绍：. .
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平安检测与故障诊断
题目：故障诊断技术开展现状
导师：秀琨
学生：典
学号：14114263
目录
1 引言3
2 故障诊断的研究现状3
基于物理和化学分析的诊断方法3
基于信号处理的诊断方法对3
基于模型的诊断方法3
基于人工智能的诊断方法3
2 故障诊断研究存在的问题3
故障分辨率不高3
信息来源不充分3
自动获取知识能力差3
知识结合能力差3
对不确定知识的处理能力差3
3 开展方向3
多源信息的融合3
经历知识与原理知识严密结合3
混合智能故障诊断技术研究3
基于物联网的远程协作诊断技术研究3
4 开展方向3
1 引言
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故障可以定义为系统至少有一个特性或参数偏离正常的围，难于完成系统预期功能的行为。故障诊断技术是一种通过监测设备的状态参数，发现设备的异常情况，分析设备的故障原因，并预测预报设备未来状态的技术，其宗旨是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患，以到达对设备事故防患于未然的目的，是控制领域的一个热点研究方向。它包括故障检测、故障别离和故障辨识。故障诊断能够定位故障并判断故障的类型及发生时刻，进一步分析后可确定故障的程度。故障检测与诊断技术涉及多个学科，包括信号处理、模式识别、人工智能、神经网络、计算机工程、现代控制理论和模糊数学等，并应用了多种新的理论和算法。
2 故障诊断的研究现状
基于物理和化学分析的诊断方法
通过观察故障设备运行过程中的物理、化学状态来进展故障诊断，分析其声、光、气味及温度的变化，再与正常状态进展比较，凭借经历来判断设备是否故障。如对柴油机常见的诊断方法有油液分析法，运用铁谱、光谱等分析方法，分析油液中金属磨粒的大小、组成及含量来判断发动机磨损情况。对柴油机排出的尾气 (包含有 NOX，COX 等气体) 进展化学成分分析，即可判断出柴油机的工作状态。
基于信号处理的诊断方法对
故障设备工作状态下的信号进展诊断，当超出一定的围即判断出现了故障。信号处理的对象主要包括时域、频域以及峰值等指标。运用相关分析、频域及小波分析等信号分析方法，提取方差、幅值和频率等特征值，从而检测出故障。如在发动机故障领域中常用的检测信号是振动信号和转速波动信号。如以现代检测技术、信号处理及模式识别为根底，在频域围，进展快速傅里叶变换分析等方法，描述故障特征的特征值，通过采集到的发动机振动信号，确定了试验测量位置，利用加速传感器、高速采集卡等采集了发动机的振动信号，并根据小波包技术，提取了发动机故障信号的特征值。该诊断方法的缺点在于只能对单个或