智能故障诊断技术综述_王奉涛
智能故障诊断技术综述
王奉涛,马孝江,邹岩琨
(大连理工大学振动工程研究所,辽宁大连116024)
摘要:详细介绍了智能故障诊断技术的发展历史及国内外研究现状,并对智能故障诊断技术的发展趋势进行了预测。
关键词:故障诊断;人工智能;专家系统;神经网络
中图分类号:TP181文献标识号:B文章编号:1001-3881(2003)4-006-3
An Overview on Intelligent Technique of Fault Diagnosis
W ANG Feng-tao,MA Xiao-jiang,ZOU Yan-kun
(Res.Inst.of Vib.Eng.,Dalian Univ.of Technol.,Dalian116024,China) Abstract:T he history and general situation of in telligent technique of fault diagnosis are introduced in details.And the trend of develop-ing this technique is predicted.
Keywords:Fault diagnosis;Arti ficial intelligent;Expert system;Neural network
0引言
在20世纪80年代,随着人工智能技术的迅速发展,特别是知识工程、专家系统和人工神经网络在诊断领域中的进一步应用,迫使人们对智能故障诊断技术进行更加深入与系统地研究。这是因为,一方面故障智能诊断具有传统诊断方法无可比拟的优点,另一方面,复杂设备的故障诊断在很大程度上需要依赖专家的经验知识。因此国内外专家学者陆续开发了一大批基于知识的故障诊断系统,各种诊断方法和技术也在诊断系统中得到了应用。
那么如何准确地定义智能故障诊断系统?智能故障诊断系统是由人(尤其是领域专家)、当代模拟脑功能的硬件及其必要的外部设备、物理器件以及支持这些硬件的软件所组成的系统。该系统以对诊断对象进行状态识别与状态预测为目的。下面详细论述了智能故障诊断技术的发展历史、国内外研究现状和发展趋势。
1智能故障诊断技术的发展历史
基于建模处理和信号处理的诊断技术正发展为基于知识处理的智能诊断技术。智能诊断技术在知识层次上实现了辩证逻辑与数理逻辑的集成、符号逻辑与数值处理的统一、推理过程与算法过程的统一、知识库与数据库的交互等功能,目前的研究主要从两方面展开:基于专家系统的智能故障诊断技术和基于神经网络的智能故障诊断技术。
(1)基于专家系统的智能诊断技术
故障诊断专家系统是诊断领域引人注目的发展方向之一,也是研究最多、应用最广的一类智能诊断技术,主要用于那些没有精确数学模型或很难建立数学模型的复杂系统。大致经历了两个发展阶段:基于浅知识的第一代故障诊断专家系统和基于深知识的第二代故障诊断专家系统。近期出现的混合结构的专家系统,是将上述两种方法结合使用,互补不足。基于浅知识(人类专家的经验知识)的故障诊断系统是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心,通过演绎推理或产生式推理来获取诊断结果,目的是寻找一个故障集合使之能对一个给定的征兆(包括存在的和缺席的)集合产生的原因做出最佳解释。基于深知识(诊断对象的模型知识)的故障诊断系统要求诊断对象的每一个环节具有明确的输入输出表达关系,诊断时首先通过诊断对象的实际输出与期望输出之间的不一致,生成引起这种不一致的原因集合,然后根据诊断对象领域中的第一定律知识(具有明确科学依据知识)及其内部特定的约束关系,采用一定的算法,找出可能的故障源。
(2)基于神经网络的智能诊断技术
神经网络具有的超高维性、强非线性等动力学特性,使其具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式等功能,带来了提供更佳诊断性能的潜在可能性。具体应用方式有:1神经网络诊断系统。对特定问题适当建立的神经网络故障诊断系统,可以从其输入数据(代表故障症状)直接推出输出数据(代表故障原因),实现故障检测与诊断。o采用神经网络产生残差。用神经网络拟合系统的正常特性,利用系统的输入重构某些特定的参数,并与系统的实际值比较,得到残差,从而检测故障。?采用神经网络评价残差。利用神经网络对残差进行聚类分析,直接得到系统的故障情况。?采用神经网络作进一步诊断。利用神经网络诊断系统执行器的饱和故障,其基本思想是直接用神经网络来拟合系统性能参数与执行器饱和故障之间的非线性关系,神经网络的输出即对应了某个执行器的故障情况。?采用神经网络作自适应误差补偿。?采用模糊神经网络进行故障诊断。
(3)基于模糊逻辑的诊断方法。
模糊逻辑的引入主要是为了克服由于过程本身的不确定性、不精确性以及噪声等所带来的困难,因而在处理复杂系统的大时滞、时变及非线性方面,显示出它的优越性。目前主要有三种基本诊断思路,一是基于模糊关系及合成算法的诊断,先建立征兆与故障
类型之间的因果关系矩阵,再建立故障与征兆的模糊关系方程,最后进行模糊诊断;二是基于模糊知识处理技术的诊断,先建立故障与征兆的模糊规则库,再进行模糊逻辑推理的诊断过程;三是基于模糊聚类算法的诊断,先对原始采样数据进行模糊C均值聚类处理,再通过模糊传递闭包法和绝对值指数法得到模糊C均值法的初始迭代矩阵,最后用划分系数、划分熵和分离系数等来评价聚类的结果是否最佳。具体应用方式有:1残差的模糊逻辑评价。残差评价是一个从定量知识到定量表述的逻辑决策,相当于对残差进行聚类分析,它首先需要将残差用模糊集合来表述,然后用模糊规则来推理,最后通过反模糊化得到诊断结果。o采用模糊逻辑自适应调节阈值。残差的阈值受建模不确定性、扰动及噪声的影响,阈值过小则会引起误报,过大则会漏报,所以最好能根据工作条件,用模糊规则描述自适应阈值。?基于模糊小波分析技术进行故障诊断。用模糊化小波变换分析宽带故障特性,采用模糊数据的局部时频分析来进行故障检测和分离。?基于模糊逻辑进行专家系统规则库的设计与更新。
(4)基于故障树分析的诊断方法
故障树分析(Fault Tree Analysis)原本用于可靠性设计,现己广泛应用于故障诊断。基于故障的层次特性,其故障成因和后果的关系往往具有很多层次并形成一连串的因果链,加之一因多果或一果多因的情况就构成故障树。
(5)基于事例推理诊断方法
实例推理(Case-Based Reason,简称CBR)是AI 中新兴的一种推理技术,是一种使用过去的经验实例指导解决新问题的方法,其关键是如何建立一个有效的实例索引机制与实例组织方式。基于实例诊断的优点是根据过去实例解决新问题,不需人从实例中提取规则,降低了知识获取的负担,解题速度快。
2国内外研究现状及发展趋势
(1)国内外研究现状
智能故障诊断技术的发展历史虽然短暂,但在电路与数字电子设备、机电设备等方面已取得了令人瞩目的成就。
在电路和数字电子设备方面,MI T研制用于模拟电路操作并演绎出故障可能原因的EL系统;美国海军人工智能中心开发了用于诊断电子设备故障的I N -ATE系统;波音航空公司研制了诊断微波模拟接口MSI的I MA系统;意大利米兰工业大学研制用于汽车启动器电路故障诊断的系统。由于机电设备在整个生产领域中占有极其重要的地位,所以有关机电设备的故障智能诊断问题一直受到研究人员的关注,出现的智能诊断系统也比较多。如日本日立公司研究了用于核反应堆的故障诊断系统;美国通用电气公司研制的用于内燃电气机车故障诊断的专家系统CATS-l;华中理工大学研制的用于汽轮机组工况监测和故障诊断的智能系统DEST;哈尔滨工业大学和上海发电设备成套设计研究所联合研制的汽轮发电机组故障诊断专家系统MMMD-2;清华大学研制的用于锅炉设备故障诊断的专家系统等等。
(2)发展趋势
随着知识工程的发展及数据库、虚拟现实、神经网络等技术的日新月异,必然引起智能故障诊断技术在各个方面的不断发展。其发展趋势可概括如下:1多种知识表示方法的结合。在一个实际的诊断系统中,往往需要多种方式的组合才能表达清楚诊断知识,这就存在着多种表达方式之间的信息传递、信息转换、知识组织的维护与理解等问题,这些问题曾经一直影响着对诊断对象的描述与表达。近几年在面向对象程序设计技术的基础上,发展起来了一种称为面向对象的知识表示方法,为这一问题的解决提供了一条很有价值的途径。
在面向对象的知识表示方法中,传统的知识表示方法如规则、框架、语义网络等可以被集中在统一的对象库中,而且这种表示方法可以对诊断对象的结构模型进行比较好的描述,在不强求知识分解成特定知识表示结构的前提下,以对象作为知识分割实体,明显要比按一定结构强求知识的分割来得自然、贴切。另外,知识对象的封装特点,对于知识库的维护和修正提供了极大的便利。随着面向对象程序设计技术的发展,面向对象的知识表示方法一定会在故障智能诊断系统中得到广泛的应用。
o经验知识与原理知识的紧密结合。为了使故障智能诊断系统具备与人类专家能力相近的知识,研制者在建造智能诊断系统时,越来越强调不仅要重视领域专家的经验知识(浅知识),更要注重诊断对象的结构、功能、远离等知识(深知识),忽视任何一方面都会严重影响系统的诊断能力。
关于深浅知识的结合问题.目前较普遍的作法是,这两类知识可以各自使用不同的表示方法,从而构成两种不同类型的知识库,每个知识库有各自的推理机,它们在各自的权力范围内形成子系统,两个子系统再通过一个执行器综合起来构成一个特定诊断问题的专家系统。这个执行器记录诊断过程的中间结果和数据,并且还负责经验与原理知识之间的/切换0。这样在诊断过程中,通过两种类型知识的相互作用,使得整个系统更加完善,功能更强,可以解决那些无经验知识可用情况下的问题,即使遇到知识表示范围以外的问题,系统的性能也不至于显著下降。
?专家系统与神经网络的结合。神经网络理论为
故障智能诊断系统的发展开辟了崭新的途径。神经网络实现的是右半脑直觉形象思维的特性,而专家系统理论与方法实现左半脑逻辑思维的特性,二者有着很强的互补作用。然而目前神经网络无论在理论上还是在应用上都还处于发展阶段。在理论上,无论神经网络模型还是训练算法都还不成熟。反向传播训练算法尽管在一些领域获得成功,但还存在收敛速度太慢、有时会遇到局域极小等问题,对于大样本也很难收敛。在应用上,基于并行分布式处理的神经网络是前向进行的,对于以目标驱动的反向推理还显得无能为力。其次,由于信息的分布性,无法知道对一个输人模式,系统是如何响应的,因此神经网络缺乏推理解释能力。此外,神经元网络完全依靠样本学习,没有归纳、类比这样高层逻辑模型支持,使得神经网络知识获取显得教条化。神经网络的成功不是一朝一夕的事情,需要有关学科的密切配合,目前人们正朝着这一目标迈进,前景是光明的。
?虚拟现实技术将得到重视和应用。虚拟现实技术(VER TUAL REALI TY)是继多媒体技术以后另一个在计算机界引起广泛关注的研究热点,它有四个重要的特征,即多感知性、对存在感、交互性和自主性。从表面上看,它与多媒体技术有许多相似之处,如它们都是声、文、图并茂,容易被人们所接受;都可以用于娱乐、教育、训练等方面。但是虚拟现实技术是人们通过计算机对复杂数据进行可视化操作以及交互的一种全新的方式,与传统的人机界面如键盘、鼠标器、图形用户界面等相比,它在技术思想上有了质的飞跃。应用该技术后,用户、计算机和控制对象被视为一个整体,通过各种直观的工具将信息进行可视化,用户直接置身于这种三维信息空间中自由地操作、控制计算机。
可以预言,随着虚拟现实技术的进一步发展和在故障智能诊断系统中的广泛应用。它将给故障智能诊断系统带来一次技术性的革命。
?数据库技术与人工智能技术相互渗透。人工智能技术多年来曲折发展,虽然成果累累,但比起数据库系统却相形见绌。其主要原因在于缺乏像数据库系统那样较为成熟的理论基础和实用技术。人工智能技术的进一步应用和发展表明,结合数据技术可以克服人工智能不可跨越的障碍,这也是智能系统成功的关键。对于故障诊断系统来说,知识库一般比较庞大,因此可以借鉴数据库关于信息存储、共享、并发控制和故障恢复技术,改善诊断系统性能。如数据库的基本范例(输入、检索、更新等)可作为新知识库范例,数据库的基本目标(共享性、独立性、分布性)可作新的知识库基本目标,数据库的三级表示与设计方法可用作新的知识库设计方法等。
3结论
综上所述,依靠单一智能技术的故障诊断都有各自的优缺点,难以满足复杂系统诊断的全部要求,因此,将多种不同的智能技术结合起来的混合诊断系统是智能故障诊断技术研究的一个发展趋势。
参考文献
=1>黎洪生,杨叔子等.基于B P S的远程故障诊断专家系统研究.武汉工业大学学报,1999(8):39~41
=2>王道平,张义忠著.故障智能诊断系统的理论与方法.
冶金工业出版社,2001:1~47
=3>张祖明.人工智能的前沿内容)专家系统的发展综述.
北京印刷学院学报,1995(3):36~43
=4>王志鹏.基与信息融合技术的故障诊断方法的研究及应用[D].大连理工大学,2001:1~60
=5>R.C Eberhart,.Neural network PC tools.A p ractical guide.
NewYork:Academic press.1990:47~78
收稿时间:2002-09-30
(上接第28页)
参考文献
=1>Pawlak Z.Rough sets.International journal of information and computer science,1982.11(5)
=2>Pawlak Z.Rough sets.Theoretical aspects of reasoni ng about data,Dordrecht.The Netherlands:Klu wer Academic Publish-ers,1991.1-168
=3>Slowiski R.Intelligent decision support:Handbook of applica-ti on of the roughsets theory.The Netherlands:Kluwer Academ-ic Publishers,1992.1-235
=4>王钰,苗夺廉,周有健.关于Rough sets理论与应用的综述.模式识别与人工智能,1996.9(4):337~ 344
=5>曾黄麟.粗集理论及应用.重庆大学出版社.1996
=6>谢克明,杨静.粗糙集理论及其在智能控制领域的
应用前景.太原理工大学学报,1999.30(4)
=7>Pawlak Z.Vagueness and uncertainty-a rough set perspec-ti https://www.360docs.net/doc/934162578.html,putational Intelligence,1995.11(2):227~232 =8>U.Fayyad,G.Piatetsky-Shapiro,P.Smyth,R.Uthurusamy ed s.Ad vances in Knowled ge Discovery and Data Minin g.Menlo Park,California:AAAI Press P The MIT Press,1996
=9>R.Srikant,R.Agrawal.Mining generalized association rules.
In:Proc.of VLDB95,Zurich,Switzerland,1995
=10>J.Han,et al.Generalization-based data mi ning i n object-oriented databases using an object cube model.Data& Knowledge Engineering,1998.25:55~97
作者简介:姚小群,女,1963年生,华南理工大学在职博士生,东莞理工学院副教授,研究方向是制造系统的计算机控制.联系电话:(0769)2299530.
收稿时间:2002-09-06
2020体外诊断行业现状及前景趋势
2020年体外诊断行业现状及前景趋势 2020年
目录 1.体外诊断行业现状 (5) 1.1体外诊断行业定义及产业链分析 (5) 1.2体外诊断市场规模分析 (7) 1.3体外诊断市场运营情况分析 (7) 2.体外诊断行业存在的问题 (10) 2.1国内企业数量众多，规模较小，产品同质化严重 (10) 2.2诊断仪器研发能力较弱 (10) 2.3行业服务无序化 (10) 2.4供应链整合度低 (11) 2.5基础工作薄弱 (11) 2.6产业结构调整进展缓慢 (11) 2.7供给不足，产业化程度较低 (12) 3.体外诊断行业前景趋势 (13) 3.1行业整合成为主流 (13) 3.2纵向发展，获得更大的发展空间 (13) 3.3提高产品稳定性，掌握原料的核心制备技术 (13) 3.4国家产业政策支持 (14) 3.5医疗体制改革持续深化 (14) 3.6行业需求潜力巨大 (14) 3.7监管趋严，准入门槛提高 (15)
3.8延伸产业链 (15) 3.9生态化建设进一步开放 (16) 3.10呈现集群化分布 (16) 3.11需求开拓 (17) 4.体外诊断行业政策环境分析 (18) 4.1体外诊断行业政策环境分析 (18) 4.2体外诊断行业经济环境分析 (18) 4.3体外诊断行业社会环境分析 (19) 4.4体外诊断行业技术环境分析 (19) 5.体外诊断行业竞争分析 (20) 5.1体外诊断行业竞争分析 (20) 5.1.1对上游议价能力分析 (20) 5.1.2对下游议价能力分析 (20) 5.1.3潜在进入者分析 (21) 5.1.4替代品或替代服务分析 (21) 5.2中国体外诊断行业品牌竞争格局分析 (22) 5.3中国体外诊断行业竞争强度分析 (22) 6.体外诊断产业投资分析 (23) 6.1中国体外诊断技术投资趋势分析 (23) 6.2中国体外诊断行业投资风险 (23) 6.3中国体外诊断行业投资收益 (24)
故障诊断技术发展现状
安全检测与故障诊断 题目：故障诊断技术发展现状 导师：魏秀琨 学生姓名：刘典 学号：14114263
目录 1 引言 (3) 2 故障诊断的研究现状 (3) 1.1基于物理和化学分析的诊断方法 (3) 1.2基于信号处理的诊断方法对 (3) 1.3基于模型的诊断方法 (3) 1.4基于人工智能的诊断方法 (4) 2故障诊断研究存在的问题 (6) 2.1故障分辨率不高 (7) 2.2信息来源不充分 (7) 2.3自动获取知识能力差 (7) 2.4知识结合能力差 (7) 2.5对不确定知识的处理能力差 (7) 3发展方向 (8) 3.1多源信息的融合 (8) 3.2经验知识与原理知识紧密结合 (8) 3.3混合智能故障诊断技术研究 (9) 3.4基于物联网的远程协作诊断技术研究 (9) 4发展方向 (9)
1 引言 故障可以定义为系统至少有一个特性或参数偏离正常的范围，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，以达到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、故障分离和故障辨识。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 1.1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、化学状态来进行故障诊断，分析其声、光、气味及温度的变化，再与正常状态进行比较，凭借经验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) 进行化学成分分析，即可判断出柴油机的工作状态。 1.2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行诊断，当超出一定的范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基础，在频域范围内，进行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者少数的振动部件进行分析和诊断。而发动机振动源很多，用这种方法有一定的局限性。 1.3基于模型的诊断方法 基于模型的诊断方法，是在建立诊断对象数学模型的基础上，根据模型获得的预测形态和所测量的形态之间的差异，计算出最小冲突集即为诊断系统的最小诊断。其中，最小诊断就是关于故障元件的假设，基于模型的诊断方法具有不依赖于被诊断系统的诊断实例和经验。将系统的模型和实际系统冗余运行，通过对比产生残差信号，可有效的剔除控制信号对
电力系统故障的智能诊断综述
智能电网技术及装备专刊·2010年第8期 21 电力系统故障的智能诊断综述 李再华1 刘明昆2 （1.中国电力科学研究院，北京 100192；2.北京供电公司海淀供电分公司，北京 100086） 摘要 电力系统是人类制造的最复杂的系统，故障诊断是现代复杂工程技术系统中保障其可靠运行的非常重要的手段，故障的智能诊断是该领域的热点和难点。本文综述了电力系统故障的智能诊断技术的发展现状，总结了几种常用的智能技术在故障诊断应用中存在的若干问题以及解决这些问题的相关新技术。最后，展望了智能诊断技术的发展趋势：以专家系统为基础，融合其他先进的智能技术，以提高诊断的速度和准确度，及其对电力系统发展的适应性，逐步实现在线诊断。 关键词：电力系统；智能故障诊断；专家系统；发展趋势 Review of Intelligence Fault Diagnosis in Power System Li Zaihua 1 Liu Mingkun 2 （1.China Electric Power Research Institute ，Beijing 100192； 2. Haidian branch Company, Beijing Power Supply Company, Beijing 100086） Abstract Power system is the most complex system by man-made in the world, fault diagnosis is a kind of very important methods to ensure the reliable operation of modern complex engineering system. Intelligence fault diagnosis (IFD) is the hot and difficult subject in this field. The paper reviews the actual state of development of IFD in power system, and then summarizes some existing problems in application and new relation technology to resolve these problems. IFD technologies include expert system (ES), artificial neural network (ANN), decision-making tree (DT), data mining (DM), fuzzy theory (FT), Petri network (PN), support vector machine(SVM), bionic theory (BT), etc. To adopt these kinds of methods synthetically is very helpful to improve the intelligence of ES. At last, development trends of IFD are expected: based on ES, integrates with other advanced intelligence technologies, to heighten the speed and accuracy of fault diagnosis, and the adaptability to the development of power system, so as to realize online IFD gradually. Key words ：power system ；intelligence fault diagnosis ；expert system ；development trend 1 引言 电网的发展和社会的进步都对电网的运行提出了更高的要求，加强对电网故障的诊断处理显得尤为重要。随着计算机技术、通信技术、网络技术等的发展，采用更为先进的智能技术来改善故障诊断系统的性能，具有重要的研究价值和实际意义。 故障的智能诊断技术也被称为智能故障诊断技 术，包括专家系统（Expert System ，ES ）、人工神 经网络（Artificial Neural Network ，ANN ）、决策树（Decision Tree ，DT ）、数据挖掘（Data Mining ， DM ）、模糊论（Fuzzy Theory ，FT ）、Petri 网理论（Petri Network Theory ，PNT ）、支持向量机（Support Vector Machine ，SVM ）、仿生学理论（Bionics Theory ，BT ）的应用等，其中前四种技术得到了较多的研究，相对比较成熟和常用。本文对电力系统故障诊断领域的智能诊断技术的发展现状以及存在的问题进行综述，并对解决相关问题的方法进行了总结。 2 智能故障诊断技术发展现状 美国是对故障诊断技术进行系统研究最早的国家之一，1961年美国开始执行阿波罗计划后，出现了一系列设备故障，促使美国航天局和美国海军积
500kV输电线路故障诊断方法综述_魏智娟
2012年第2期 1 500kV 输电线路故障诊断方法综述 魏智娟1 李春明2 付学文1 （1.内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特 010080；2.内蒙古工业大学信息学院，呼和浩特 010080） 摘要 对近几年国内外具有代表的中外文献进行了学习研究，重点论述了输电线路故障诊断的四种方法：阻抗法，神经网络和模糊理论等智能算法，小波理论，行波法。综合输电线路的四种故障诊断方法，建议采用小波熵原理对输电线路故障模型进行故障类型识别，运用基于小波熵的单端行波测距方法实现故障定位。 关键词：故障诊断；阻抗法；智能算法；小波理论；行波法 The Survey on Fault Diagnosis in the 500kV Power Transmission Lines Wei Zhijuan 1 Li Chunming 2 Fu Xuewen 1 （1.The Power College of Inner Mongolia University of Technological, Inner Mongolia, Hohhot 010080; 2.The Information College of Inner Mongolia University of Technological, Inner Mongolia, Hohhot 010080） Abstract Based on the overview of typical literatures at home and abroad, this research focused on the four methods of failure diagnosis of transmission lines, namely, Impedance method, Intelligent method such as Neural Network Theory and Fuzzy Theory, Wavelet Theory and Traveling Wave method. And based on the synthesis of the four methods, this research suggested that simulation should be conducted to the failure models of transmission line by applying Wavelet Entropy Principle and the results of the simulation should be analyzed in order to identify the failure types; and the failure simulation should be conducted by the single traveling wave distance-testing method of wavelet entropy, and the results of the simulation should be analyzed in order to realize failure location. Key words ：failure diagnosis ；impedance method ；intelligent algorithm ；the Wavelet Theory ；the traveling wave method 超高压输电线路是电力系统的命脉，它担负着传送电能的重任，其安全可靠运行是电网安全的根本保证。输电线路在实际运行中经常发生各种故障，如输电线路的鸟害故障[1]、输电线路的风偏故障等[2]，及时准确地对输电线路进行故障诊断就显得非常重 要。国家电网公司架空送电线路运行规程明确规定 “220kV 及以上架空送电线路必须装设线路故障测 距装置”[3-4]。由于我国幅员辽阔，地形地貌的多样 性致使输电线路工作环境极为恶劣，输电线路发生 故障导致线路跳闸、电网停电，对电力系统安全运 行造成了很大威胁，所以，在线路发生故障后迅速 准确地进行故障诊断，减少因故障引起的停电损失， 降低寻找故障点的劳动强度，尽最大可能降低对整 个电力系统的扰动程度，确保电力系统的安全可靠稳定运行具有十分重要的意义。本文在总结前人的基础上，重点论述了超高压输电线路的4种故障诊断方法，建议采用小波熵原理对输电线路故障类型 进行故障识别，利用基于小波熵的单端行波测距方法实现故障定位。 1 输电线路故障诊断 当输电线路发生故障时，早先的故障定位通常是由经验丰富的运行人员在阅读故障录波图的基础上，综合电力用户提供的信息，进行预测、判断可能出现的故障位置，然后派巡线人员通过查线确认故障位置并及时排除故障。在电力市场竞争日渐激
机械故障诊断技术课后复习资料
机械故障诊断技术 （第二版张建）课后答案 第一章 1、故障诊断的基础是建立在能量耗散的原理上的。 2、机械故障诊断的基本方法课按不同观点来分类，目前流行的分类方法有两种：一是按机械故障诊断方法的难易程度分类，可分为简易诊断法和精密诊断法；二是按机械故障诊断的测试手段来分类，主要分为直接观察法、振动噪声测定法、无损检测法、磨损残余物测定法、机器性能参数测定法。 3、设备运行过程中的盆浴曲线是指什么？ 答：指设备维修工程中根据统计得出一般机械设备劣化进程的规律曲线（曲线的形状类似浴盆的剖面线） 4、机械故障诊断包括哪几个方面内容？ 答：（1）运行状态的检测根据机械设备在运行时产生的信息判断设备是否运行正常，其目的是为了早期发现设备故障的苗头。 （2）设备运行状态的趋势预报在状态检测的基础上进一步对设备 运行状态的发展趋势进行预测，其目的是为了预知设备劣化的速度，以便生 产安排和维修计划提前做好准备。 （3）故障类型、程度、部位、原因的确定最重要的是设备类型的确定，它是在状态检测的基础上，确定当机器已经处于异常状态时所需进一步解决的问题，其目的是为了最后诊断决策提供依据。 5、请叙述机械设备的故障诊断技术的意义？ 答：设备诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部是正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。机械设备的故障诊断可以保证整个企业的生产系统设备的运行，减少经济损失，还可以减少某些关键机床设备因故障存在而导致加工质量降低，保证整个机器产品质量。 6、劣化曲线沿横、纵轴分别分成的三个区间分别是什么，代表什么意义？ 答：横轴包括1、磨合期 2、正常使用期 3、耗损期纵轴包括1、绿区（故障率最低，表示机器处于良好状态）2、黄区（故障率有抬高的趋势，表示机器
体外诊断行业核心原材料的现状及思考
近年来，我国IVD产业以15%以上的年增速快速成长，2018年我国的体外诊断产品市场容量已达700亿元，成为整个医疗器械行业中增速最快的细分市场。但按全国人均计算，我国每人每年的体外诊断支出仅5美元左右，远低于发达国家平均25-30美元的水平，仍处于行业生命周期中的发展阶段。随着人们对健康事业关注增强、人口老龄化进程加剧、以及国家对医疗行业的相关政策的支持，健康中国建设的不断推进，预计在未来五年甚至更长的一段时间，我国IVD行业仍将处于快速发展的黄金时期。 体外诊断仅耗费了3%的医疗资源，但是提供了临床诊断超过70%的信息，被称为医生的“眼睛”。今年中美贸易摩擦以来，以中兴、华为为首的通讯行业首当其冲，受到了很大的影响。 这些前车之鉴也让许多体外诊断行业从业者开始思考一个问题：如果发达国家突然停供涉及体外诊断命脉的上游原材料和关键部件，我们的体外诊断产业会面临着什么样的压力？！ 体外诊断系统主要由诊断仪器和诊断试剂构成，然而无论是诊断仪器还是试剂来说，都存在着与通讯行业类似的核心元器件和原材料严重依赖进口的“卡脖子”情况。我国体外诊断试剂上游原材料市场容量预计将达60亿，再加上体外诊断仪器关键零部件（组件），总体市场容量将高达100亿元以上，但大量依赖进口的情况非常严重。 对于常见的体外诊断仪器来说，其主要依赖进口的核心元器件包括：
（1）单光子计数模块 单光子计数模块是化学发光免疫分析的核心关键部件，用于对化学发光试剂所产生的微弱光子进行计数，目前国内年消耗量约一万个，单价在6000-10000元/个。目前国内只有深圳新产业生物和深圳迈瑞公司购买光电倍增管（价格约2000-2500元/个），自己研发电路来构成单光子计数模块，其它公司都需要对外采购，市场几乎全部被日本滨松公司所垄断。 （2）凹面平像场光栅 凹面平像场光栅是高端全自动生化分析仪的核心关键零件，用于后分光单色光的产生。目前国内生产高端全自动生化分析仪的厂家（深圳迈瑞、长春迪瑞、深圳新产业）都是使用日本岛津（SHIMADZU）的凹面平像场光栅。国内宁波源绿光电有限公司也实现了凹面平像场光栅的生产，但由于价格和质量的原因，并未获得国内主要生化分析仪的厂家的认可。 （3）激光器 激光器是流式细胞仪、流式颗粒荧光分析仪、数字PCR、高端五分类血液分析仪的重要关键部件，用于产生稳定且光斑窄细的光源，以便对检测对象进行照射或激发，从而形成检测信号。目前高端流式细胞仪等仪器都采用美国相干(Coherent)的产品，价格在3万-4万/个。国内苏州维林光电有限公司已经可以实现高性能激光器的生产，价格约在2万/个，仅有进口产品的一半左右，获得部分国内厂家的使用。 （4）加样针
故障诊断理论方法综述
故障诊断理论方法综述 故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障；故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型；故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备；故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复一、基于解析模型的方法 基于解析模型的故障诊断方法主要是通过构造观测器估计系统输出，然后将它与输出的测量值作比较从中取得故障信息。它还可进一步分为基于状态估计的方法和基于参数估计的方法，前者从真实系统的输出与状态观测器或者卡尔曼滤波器的输出比较形成残差，然后从残差中提取故障特征进而实行故障诊断；后者由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件之间的关系方程，由实时辨识求得系统的实际模型参数，然后求解实际的物理元器件参数，与标称值比较而确定系统是否发生故障及故障的程度。基于解析模型的故障诊断方法都要求建立系统精确的数学模型，但随着现代设备的不断大型化、复杂化和非线性化，往往很难或者无法建立系统精确的数学模型，从而大大限制了基于解析模型的故障诊断方法的推广和应用。 二、基于信号处理的方法 当可以得到被控测对象的输入输出信号，但很难建立被控对象的解析数学模型时，可采用基于信号处理的方法。基于信号处理的方法是一种传统的故障诊断技术，通常利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，识别和评价机械设备所处的状态。基于信号处理的方法又分为基于可测值或其变化趋势值检查的方法和基于可测信号处理的故障诊断方法等。基于可测值或其变化趋势值检查的方法根据系统的直接可测的输入输出信号及其变化趋势来进行故障诊断，当系统的输入输出信号或者变化超出允许的范围时，即认为系统发生了故障，根据异常的信号来判定故障的性质和发生的部位。基于可测信号处理的故障诊断方法利用系统的输出信号状态与一定故障源之间的相关性来判定和定位故障，具体有频谱分析方法等。 三、基于知识的方法 在解决实际的故障诊断问题时，经验丰富的专家进行故障诊断并不都是采用严格的数学算法从一串串计算结果中来查找问题。对于一个结构复杂的系统，当其运行过程发生故障时，人们容易获得的往往是一些涉及故障征兆的描述性知识以及各故障源与故障征兆之间关联性的知识。尽管这些知识大多是定性的而非定量的，但对准确分析故障能起到重要的作用。经验丰富的专家就是使用长期积累起来的这类经验知识，快速直接实现对系统故障的诊断。利用知识，通过符号推理的方法进行故障诊断，这是故障诊断技术的又一个分支——基于知识的故障诊断。基于知识的故障诊断是目前研究和应用的热点，国内外学者提出了很多方法。由于领域专家在基于知识的故障诊断中扮演重要角色，因此基于知识的故障诊断系统又称为故障诊断专家系统。如图1.1
机械故障诊断考试题目
机械故障诊断考试--题库 （部分内容可变为填空题） 第一章： 1、试分析一般机械设备的劣化进程。 答：1）早期故障期 阶段特点：开始故障率高，随着运转时间的增加，故障率很快减小，且恒定。 早期故障率高的原因在于：设计疏忽，制造、安装的缺陷，操作使用差错。 2）偶发故障期 阶段特点：故障率恒定且最低，为产品的最佳工作期。 故障原因：主要是使用不当、操作失误或其它意外原因。 3）耗损故障期 阶段特点：故障率再度快速上升。 故障原因：零件的正常磨损、化学腐蚀、物理性质变化以及材料的疲劳等老化过程。 2、根据机械故障诊断测试手段的不同，机械故障诊断的方法有哪些？ 答：1′直接观察法－传统的直接观察法如“听、摸、看、闻”是最早的诊断方法，并一直沿用到现在，在一些情况下仍然十分有效。 2′振动噪声测定法－机械设备在动态下(包括正常和异常状态)都会产生振动和噪声。进一步的研究还表明，振动和噪声的强弱及其包含的主要频率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密切的联系。 3′无损检验－无损检验是一种从材料和产品的无损检验技术中发展起来的方法 4′磨损残余物测定法（污染诊断法 5′机器性能参数测定法－机器的性能参数主要包括显示机器主要功能的一些数据 3、设备维修制度有哪几种？试对各种制度进行简要说明。 答：1o事后维修 特点是“不坏不修，坏了才修”，现仍用于大批量的非重要设备。 2o预防维修（定期维修） 在规定时间基础上执行的周期性维修 3o预知维修 在状态监测的基础上，根据设备运行实际劣化的程度决定维修时间和规 模。预知维修既避免了“过剩维修”，又防止了“维修不足”；既减少了 材料消耗和维修工作量，又避免了因修理不当而引起的人为故障，从而 保证了设备的可靠性和使用有效性。 第二章： 1、什么是故障机理？ 答：机械故障的内因，即导致故障的物理、化学或机械过程，称为故障机理。 2、什么是机械的可靠性？机械可靠性的数量指标有哪两个？他们之间互为什么关系？
中国体外诊断产业形势向好 2023年市场规模将达1110亿
中国体外诊断产业形势向好 2023年市场规模将达1110亿近年来全球体外诊断市场增长稳定，年均复合增长率达到5%-7%，即使在2008年遭遇全球金融危机，全球体外诊断市场依然逆势上扬，保持稳健增长态势。据前瞻产业研究院统计，2011年，全球体外诊断市场规模为460亿美元，2017年市场规模达到648亿美元左右。 在全球体外诊断市场中，北美、欧洲、日本已经是主要的消费市场，但随着新兴经济体经济的高速发展，医疗支出的不断提高，中国、印度、巴西等国体外诊断市场将迎来一个快速发展期。 近年来，国家重视生物技术及其产业化的发展，包括台湾诊断在内的生物产业因此获得政府全方位的政策扶持，在产业形势整体向好的背景下，体外诊断行业也在产业发展浪潮中获益。 2006年以来，国内体外诊断产业以15%左右的年增长率呈现高速增长态势。据前瞻产业研究院发布的《中国体外诊断行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》数据统计，2012年我国体外诊断市场规模已达190亿元，2013年增长至236亿元，2014年突破250亿元，2016年，中国体外诊断市场规模已达364亿元，随着技术的创新、人口老龄化、保险覆盖率及支出不断增加以及收入增长等驱动因素推动中国体外诊断行业的不断增长。 2012-2016年我国体外诊断市场规模(单位：亿元) 资料来源：前瞻产业研究院整理 从我国体外诊断行业企业市场竞争格局来看，外资企业占据了主导地位，
2013年国内体外诊断市场中罗氏、西门子、雅培等外资企业市场占比约为60%，而国内主要上市公司的占比均在6%以下，本土企业(约300-400家)仅占40%的市场份额，国内企业集中度低，市场竞争较为激烈。 我国体外诊断市场竞争格局(单位：%) 资料来源：前瞻产业研究院整理 由于目前医院市场需求占到体外诊断需求总量的90%以上，因此在未来体外诊断行业发展增速预测上将主要参考医院市场。 从新医改以来我国医院诊疗人次和人均检查费用增长情况来看，近年来诊疗人次和检查费用增速之和在6%-15%之间，这与体外诊断行业近年来增速变化差距较小，而且变化趋势基本一致。对于未来我国医院诊疗人次和人均检查费用增长变化情况，前瞻产业研究院认为，鉴于国家对于医疗改革的决心，以及居民消费水平的不断提高，未来医院诊疗人次和人均医药费增长率预计还将分别保持在10%和8%左右。 基于上述分析，前瞻产业研究院判断未来我国体外诊断行业将受益于诊疗人次数和人均检查费用的增长，预计规模增速将保持在16%-18%的较高水平。取中间值17%，按照这一平均增速测算，到2023年我国体外诊断行业规模将在1110亿元左右。 相关阅读 2020年中国诊断试剂行业细分市场现状分析免疫诊断试剂市场规模将近260亿元
电力系统故障的智能诊断综述
电力系统故障的智能诊断综述 发表时间：2016-06-30T14:34:41.580Z 来源：《电力设备》2016年第9期作者：李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中，设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革，现今已经较为成熟，而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 （国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词：电力系统；故障；智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着：（1）知识的获取和管理问题，难以获取较高适应度和准确度的知识。（2）推理的效率问题。（3）故障诊断的在线应用问题，目前仅限于离线故障诊断，该结论不能指导对电网的实际控制。（4）故障诊断的动态分析问题，缺乏故障的动态分析，从而屏蔽了很多有用的细节，尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题，采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理，可以提高专家系统的速度；通过粗糙集方法建立清晰的数学模型；采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到，电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析，这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法，与当下先进的计算机技术有效的结合，形成的人工智能技术的新方法，对电力系统的故障进行智能的诊断，这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题，也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心，如何根据系统的变化，获取具有较高适应度和准确度的知识（规则）。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题，也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后，搜索的运算量迅速增长，尽管人们提出了许多算法，规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行，只能告诉调度员已有故障是如何发展的，因为运行方式的多变性，离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制；只有做到在线运行，才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析，忽略了故障动态过程的大量有用的细节，尤其是采用了高速保护的大型电网，更加需要分析动态过程，例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题，可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法，如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性，需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题，可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法，通信速度更快的数据采集和传输手段；数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段；建立系统的故障案例库，可以降低决策分析的计算量，提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题，可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息，如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据；实时进行电网的灵敏度分析，动态分析电网的健康状况；增量挖掘技术只处理实时的
工程机械故障诊断方法综述
工程机械故障诊断方法综述 谢祺 机0801-1 20080534 【摘要】：机械设备的检测诊断技术在现代工业生产中的作用不可忽视,从设备诊断的基本方法、内容和技术手段等多方面对我国机械设备诊断技术的现状进行了综述,并在此基础上分析并提出了该技术在今后的发展趋势。 【关键字】：机械设备诊断技术发展趋势 引言 随着科学技术的发展,机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,机械设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大,与其有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失,甚至还可能导致人员伤亡。通过对设备工况进行检测,对故障发展趋势进行早期诊断,找出故障原因,采取措施避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转,在现代工业生产中起着重要的作用。开展机械设备故障检测与诊断技术的研究具有重要的现实意义。本文试图对机械设备故障监测诊断的内容、方法的现状及发展趋势进行探讨。 1机械故障诊断技术的历史 早在60年代末，美国国家宇航局(NASA)就创立美国机械故障预防MFPG(Machinery Fault Prevention Group)，英国成立了机械保健中心(UK，Machineral Health Monitoring Center)。由于诊断技术所产生的巨大的经济效益，从而得到迅速发展。但各个工程领域对故障诊断的敏感程度和需求迫切性并不相同。例如一台机械设备因故障停机检修并不导致全厂生产过程停顿，或对产品质量产生严重的影响，它对故障诊断的需求性就不那么迫切。反之，就非要有故障诊断技术不可。目前监视诊断技术主要用于连续生产系统或与产品质量有直接关系的关键设备。 机械故障诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如 Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Products公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLING ADCISOR等。近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用[2]。 英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障
机械故障诊断技术的现状及发展趋势
机械故障诊断技术的现状及发展趋势 摘要：随着机械行业的不断发展，机械故障诊断的研究也不断提出新的要求，进20年来，国内外的故障诊断技术得到了突飞猛进的发展，对机械故障诊断的发展现状进行了详细的论述，并对其发展趋势进行了展望。 关键词：故障诊断；现状；发展趋势 引言 机械故障诊断技术作为一门新兴的科学，自二十世纪六七十年代以来已经取得了突飞猛进的发展，尤其是计算机技术的应用，使其达到了智能化阶段，现在，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践已经证明开展故障诊断与状态预测技术研究其重要的现实意义。 我国的故障诊断技术在理论研究方面，紧跟国外发展的脚步，在实践应用上还是基本锣鼓后语国外的发展。在我国，故障诊断的研究与生产实际联系不是很紧密，研究人员往往缺乏现场故障诊断的经验，研究的系统与实际情况相差甚远，往往是从高等院校或者科研部门开始，在进行到个别企业，而国外的发展则是从现场发现问题进而反应到高等院校或者科研单位，是的研究有的放矢。 记过近二十年的努力，我国自己开发的故障诊断系统已趋于成熟，在工业生产中得到了广泛应用。但一些新的方法和原理的出现，使得故障诊断技术的研究不断向前发展，正逐步走向准确、方便、及时的轨道上来。 1.故障诊断的含义及其现状 故障诊断技术是一门了解和掌握设备运行过程中的状态，进而确定其整体或者局部是否正常，以便早期发现故障、查明原因，并掌握故障发展趋势的技术。其目的是避免故障的发生，最大限度的提高机械地使用效率。 1.1设备诊断技术的研究内容主要包括以下三个环节： （1）特征信号的采集：这一过程属于准备阶段，主要用一些仪器测取被测仪器的有关特征值，如速度、湿度、噪音、压力、流量等。 现在信号的采集主要用传感器，在这一阶段的主要研究基于各种原理的传感技术，目标是能在各种环境中得到高可靠、高稳定的传感测试信号。国内传感器类型：电涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和湿度传感器等；最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。（2）信号的提取与处理：从采集到的信号中提取与设备故障有关的特征信息，与正常信息只进行对比，这一步就可以称之为状态检测。目前，小波分析在这方面得到广泛应用，尤其是在旋转机械的轴承故障诊断中。基于相空间重构的GMD数据处理方法也刚刚开始研究，此方法对处理一些复杂机械的非线性振动，从而进一步预测故障的发展趋势非常有效。（3）判断故障种类：从上一步的结果中运用各种经验和知识，对设备的状态进行识别，进而做出维修决策。这一步关键是研究系统参数识别和诊断中相关的实用技术，探讨多传感器优化配置问题，发展信息融合技术、模糊诊断、神经网络、小波变换、专家系统等在设备故障诊断中的应用。 1.2故障诊断及时的发展历程· 故障诊断技术的大致三个阶段： （1）事后维修阶段；（2）预防维修阶段；（3）预知维修阶段。现在基本处于预知维修阶段，预知维修的关键在于对设备运行状态进行连续监测或周期检测，提取特征信号，通过对历史数据的分析来预测设备的发展趋势。 1.3故障诊断的发展现状 目前，国内检测技术的研究主要集中在以下几个方面：
2016年国内外体外诊断(IVD)行业发展现状分析
【行业新闻】2016年国内外体外诊断（IVD）行业发展现状分析及市场竞争格局 体外诊断产品又称为IVD（In-Vitro Diagnostics）产品，指在人体之外通过对人体的血液等组织及分泌物进行检测获取临床诊断信息的产品和服务。目前临床诊断信息的三分之二左右来自体外诊断，但在诊断方面的支出却只占医疗总支出的约1%。体外诊断已经成为人类预防、诊断、治疗疾病日益重要的组成部分。体外诊断按检验原理或检验方法的不同，主要分为血液学诊断、生化诊断、免疫诊断、分子诊断、尿液诊断、尿沉渣诊断、微生物诊断、凝血诊断等，其中血液、生化、免疫、尿液、尿沉渣诊断等临床最为常见，在我国国内市场，生化诊断市场较为成熟，免疫诊断中化学发光和分子诊断则是发展速度较快的细分市场。 IVD 试剂相关分类 1、IVD海外发展情况 由于体外诊断方式由于能在疾病早期快速准确地诊断，在临床医疗和相关医学研究领域中发挥着越来越重要作用。近几年IVD在全球医疗服务市场都得到了快速发展。据权威机构统计，全球体外诊断市场在2013 年已经达到554亿美元，并有望在18年达到约800亿美元市场规模。欧美日等发达国家是IVD消费的主要市场，而近几年，随着体外诊断技术的普及和公共医疗服务水平的提升，IVD在中国、印度等新兴国家市场得到了迅速推广，取得了较快市场增速。 在具体体外诊断产品市场份额上，POCT、微生物和免疫占比较多，POCT类主要是由于欧美等发达国家因为饮食结构和体制原因，在体外诊断市场中血糖快检应用较多，因而占据了较大比重，微生物、免疫、分子等也都占据一定市场比例。
全球IVD市场规模（亿美元） 海外体外诊断市场不同产品分布 2、IVD国内发展情况 中国的IVD市场起步晚，但成长速度较快。2008-2012 年，中国体外诊断市场规模增速显着高于全球平均水平，年复合增长率将保持在16%左右。据统计测算，2015年我国体外诊断市场规模约为287亿元（其中诊断仪器市场为79亿，诊断试剂为208亿），与国际IVD市场总量相比，国内市场份额所占比重较低，目前才占全球IVD总消费市场7%左右，且人均年消费金额仅为2美元左右，与发达经济体约30美元的人均年消费金额相比差距仍较大，IVD行业在国内依然有很大的增长空间。重要的是，在国内IVD市场中，进口仪器和试剂占据了50%以上份额，尤其是全封闭检测系统在三甲等医疗机构中更是占据主要地位，未来进口
故障诊断技术综述
故障诊断技术综述 一引言 故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物。随着现代科学技术在设备上的应用，设备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的乃至灾难性的事故。不言而喻，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践证明，研究故障诊断技术具有重要的现实意义。 二故障诊断技术的定义 故障诊断技术就是在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下，掌握设备的运行状况，根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象的状态是否处于异常状态或故障状态，判断劣化状态发生的部位或零部件，并判定产生故障的原因，以及预测状态劣化的发展趋势等。其目的是提高设备效率和运行可靠性，防患于未然，避免故障的发生。 三故障诊断技术的构成环节 从故障诊断的流程看，通常诊断系统由信号采集、信号处理、状态识别和诊断决策四大部分构成。其中，信号采集是基础，信号分析和处理是关键，状态识别(包括判断和预报)是核心，决策与管理是最终目标。前3个环节是基本环节。 1.信号采集 信息采集的基本任务是获取有用的信息。这是故障诊断的基础和前提，监测获取到的有用信息越多，监测数据越真实，越容易判断出故障原因。在运行过程中，必然会有力、热、振动及能量等各种量的变化，由此会产生各种不同的信息，根据不同的诊断需要，选择能表征设备工作状态的不同信息，如振动、压力及温度等，是十分必要的。这些信号一般是用不同的传感器来拾取的。只有采集到反映设备实际状态的信号，诊断的后续工作才有意义，因而信号采集是故障诊断技术中不可缺少的重要环节。 (1) 常用的设备状态监测技术分类 1) 振动信号监测技术 对设备的振动信号测试和分析，能获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位3个基本要素，经过对信号的分析、处理与识别，可了解到设备的振动特点、结构强弱、振动来源、故障部位和故障原因，为诊断决策提供依据。故利用振动信号诊断故障的技术较为普遍。 2) 声信号监测诊断技术 声信号监测诊断技术包括：噪声诊断、超声波诊断和声发射诊断技术。其中噪声的分析与诊断通常有两个目的：一是寻找机器发出噪声的主要声源，以便采取相应措施降低噪声；二是利用噪声信号判别故障。从噪声信号中提取特征信号，可以检测出故障的原因和发生故