机械设备故障诊断技术研究
机械设备状态监测与故障诊断技术
优点与局限性
温度监测技术具有简单 、直观和易于实现的优 点。然而，对于非热力 设备或低温设备，温度 变化可能不明显，需要
采用其他监测方法。
油液分析技术
总结词
油液分析技术是通过分析机械设备的润滑油或液 压油的成分和性能指标，从而判断设备运行状态 的一种方法。
适用范围
油液分析技术适用于各种类型的机械设备，特别 是润滑系统和液压系统，如轴承、齿轮和液压缸 等。
温度监测技术是通过测 量机械设备的温度变化 ，分析其特征参数，从 而判断设备运行状态的 一种方法。
详细描述
温度监测技术主要应用 于热力设备、电机和电 子设备的监测。通过测 量和分析温度信号的变 化趋势、波动幅度和温 差等参数，可以判断设
备的运行状态。
适用范围
温度监测技术适用于各 种类型的热力设备和电 子设备，如锅炉、汽轮 机、变压器和集成电路
技术应用前景
工业4.0
机械设备状态监测与故障诊断技术是工业4.0的重要组成部分，能 够提高生产效率和设备利用率，降低维护成本。
智能制造
在智能制造领域，该技术能够实现设备的远程监控和预测性维护， 提高制造过程的可靠性和效率。
航空航天领域
在航空航天领域，该技术对于保障飞行安全和提高飞行器寿命具有 重要意义。
机械设备状态监测与故障诊断 05 技术的挑战与未来发展
技术挑战
监测设备兼容性
不同品牌和型号的机械设备可能 需要特定的监测设备，导致监测
设备的兼容性成为一大挑战。
数据处理与分析
机械设备产生的数据量庞大，如何 高效地处理和分析这些数据以提取 有价值的信息是一个技术难题。
故障预测准确性
准确预测机械设备故障的发生时间 和部位是一个具有挑战性的任务， 需要不断优化算法和提高预测模型 的精度。
机械设备的故障诊断与维修研究报告
机械设备的故障诊断与维修研究报告摘要：本研究报告旨在探讨机械设备的故障诊断与维修方法，以提高设备的可靠性和减少停机时间。
通过分析故障诊断的重要性、常见故障的原因和影响，以及维修策略的选择和实施，我们希望为工程师们提供有关机械设备故障诊断与维修的全面指导。
1. 引言机械设备在各个行业中起着重要的作用，但长期使用和环境变化可能导致设备故障。
故障的发生会带来停机时间和生产损失，因此，准确诊断故障并采取及时维修措施至关重要。
2. 故障诊断方法2.1 传统故障诊断方法传统故障诊断方法主要包括经验法、试验法和分析法。
经验法基于工程师的经验和直觉，试验法通过实验数据来分析故障原因，分析法则利用数学和统计方法进行故障诊断。
2.2 基于人工智能的故障诊断方法近年来，随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习和深度学习的故障诊断方法逐渐成为研究热点。
这些方法通过对大量数据的学习和分析，能够自动识别和预测设备故障。
3. 常见故障原因和影响机械设备故障的原因多种多样，包括设计缺陷、材料老化、操作错误等。
故障的影响也十分严重，可能导致生产停滞、产品质量下降以及安全事故的发生。
4. 维修策略选择与实施维修策略的选择应根据设备的重要性、故障的严重程度和维修成本来进行。
常见的维修策略包括预防性维修、修复性维修和条件维修。
在实施维修策略时，需要根据设备的实际情况制定详细的维修计划，并确保维修人员具备相关技能和知识。
5. 结论机械设备的故障诊断与维修是保障设备正常运行的重要环节。
本研究报告通过分析故障诊断的方法、常见故障的原因和影响，以及维修策略的选择和实施，为工程师们提供了有关机械设备故障诊断与维修的全面指导。
我们相信，通过合理的故障诊断和维修措施，可以提高设备的可靠性，减少停机时间，提高生产效率。
关键词：机械设备；故障诊断；维修策略；可靠性；停机时间。
机械工程中的振动信号分析与故障诊断技术研究
机械工程中的振动信号分析与故障诊断技术研究引言：振动信号分析与故障诊断技术在机械工程领域中扮演着重要的角色。
通过对机械设备振动信号的分析，可以及时发现潜在的故障问题，预测设备寿命，提高设备运行效率，降低设备维护成本。
本文将探讨振动信号分析与故障诊断技术的研究现状以及未来发展趋势。
一、振动信号分析在机械工程中的应用振动信号分析在机械工程领域中具有广泛的应用。
振动信号可以包含丰富的信息，能够反映机械设备的运行状态、结构特性和故障状况。
通过对振动信号的分析，可以实现对机械设备的运行过程进行监测、故障诊断和预测。
1.1 振动信号的特征提取振动信号的特征提取是振动信号分析的核心内容之一。
通过对振动信号进行时域分析、频域分析和时频域分析等方法，可以提取出振动信号的幅值、频率、相位等特征参数，进而分析机械设备的运行状态。
1.2 故障诊断与预测振动信号分析在机械设备故障诊断与预测中发挥着关键作用。
通过比对振动信号的特征参数与故障模式数据库中的对应关系，可以准确判断机械设备的故障类型和位置。
同时，利用振动信号的时序特性，可以对机械设备未来的寿命进行预测，从而及时安排维护计划，避免机械设备故障带来的生产损失。
二、振动信号分析与故障诊断技术的研究现状目前，国内外学者和工程师们对振动信号分析与故障诊断技术进行了广泛的研究。
研究包括但不限于信号处理方法、特征提取算法、故障模式识别等方面。
2.1 信号处理方法信号处理方法是振动信号分析的重要基础。
国内外学者提出了多种信号处理方法，如小波分析、独立分量分析（ICA）、奇异谱分析（SSA）等。
这些方法能够提取出振动信号中的隐含信息，为后续的特征提取和故障诊断提供基础。
2.2 特征提取算法在振动信号分析中，特征提取算法是关键一步。
目前广泛应用的特征提取算法包括傅里叶变换、小波变换、相关函数分析等。
这些算法可以从振动信号中提取出幅值、频率、相位等特征参数，为故障诊断提供依据。
2.3 故障模式识别故障模式识别是振动信号分析的重要部分。
机械装备故障诊断与维护策略研究
机械装备故障诊断与维护策略研究引言：机械装备在现代社会中扮演着至关重要的角色，它们广泛应用于各个行业，如制造业、能源行业和运输业等。
然而，由于长时间的运转和各种外界因素的影响，机械装备难免会出现故障。
因此，机械装备的故障诊断与维护变得至关重要。
本文将探讨机械装备故障的诊断和维护策略，旨在提高装备的可靠性和延长其寿命。
一、故障诊断技术1.传统故障诊断方法传统的故障诊断方法包括人工观察、故障现象描述和经验判断等。
人工观察主要依赖于运维人员的经验，缺乏客观性且容易出错。
故障现象描述是指通过对故障机器的外观、声音或振动等方面进行描述，这种方法需要经验丰富的操作人员，否则很难准确描述故障现象。
经验判断是指根据运维人员的经验进行诊断，这种方法容易受主观因素的影响，可能会导致误判。
综上所述，传统故障诊断方法存在一定的局限性，不适用于复杂的机械装备。
2.智能故障诊断技术智能故障诊断技术是指利用先进的传感器、信号处理和数据分析等技术，实现对机械装备故障进行自动化诊断。
其中，数据分析是关键步骤之一，它可以通过对大量数据的分析，寻找故障的特征，从而进行准确的故障诊断。
常见的智能故障诊断技术包括人工神经网络、遗传算法和模糊逻辑等。
这些技术广泛应用于机械装备的故障诊断，提高了诊断的准确性和效率。
二、维护策略1.预防性维护预防性维护是指在设备正常运行期间，定期对设备进行检查和保养，以防止潜在故障的发生。
预防性维护可以减少突发故障的发生，提前发现并处理潜在问题，从而保证设备的稳定运行。
常见的预防性维护方法包括定期更换易损件、清洁设备和润滑设备等。
预防性维护策略可以有效降低故障率和维修成本。
2.修复性维护修复性维护是指在设备出现故障时对其进行修复或更换故障部件。
修复性维护是一种反应性的策略，它需要有故障发生后及时的维修措施。
常见的修复性维护方法包括故障诊断、维修方案制定和维修执行等。
修复性维护策略可以尽量降低停机时间和生产损失，但其对设备的损伤较大，需要额外的维修成本。
机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法包括以下几种：
1.经验诊断法：基于经验推理，通过对已知故障的分析，对新问题进
行判断和诊断。
但该方法受限于经验的丰富性和专业性。
2.故障树分析法（FTA）：将机械设备的故障按照原因和后果的逻辑
关系绘制成树状结构，以便确定故障的根本原因和可能的组合条件。
3.事件树分析法（ETA）：与FTA类似，但是从事件的发生过程角度
切入。
通过对事件的因果关系进行分析，以确定故障的可能原因。
4.信号处理法：通过采集机械设备运行过程中的各种信号，比如温度、压力、振动等，进行分析和处理，以确定故障原因。
该方法适用于那些难
以进行物理实验的设备。
5.模型建立法：建立机械设备运行模型，并通过模型分析来确定故障
原因。
该方法需要丰富的模型知识和数据。
综上所述，机械设备故障诊断技术及方法各有优缺点，选用合适方法
需要根据具体情况灵活运用。
机械故障诊断技术研究
广泛 用于 机械 设备 故 障诊 断 中。常用 的机械 故 障诊断 方 法包 括 ： 式识 别 诊 断 法 、 数 辨识 诊 断法 、 障树 模 参 故 故 障诊 断 法 、 糊诊 断 法 、 经 网 络故 障 诊 断法 、 家 模 神 专 系统故 障诊断 法 等
２ 世 纪７ 年 代初期 ．故 障诊 断技 术 主要集 中用在 ０ ０
引 言
行。 由于傅 立 叶变换 对频 率成 分 的分辨 率不 高 、 图有 谱
畸变 、 机起伏 明 显 、 光滑 、 随 不 不适 于 短数 据 ， 于是 人们
机械 故障 诊断 技术 是 指通 过 对设 备在 运行 中 ｆ 或 相对 静态 条件 下） 态信 息 的处 理 和分 析 ， 合诊 断 对 状 结
维普资讯
第 ４期 （ 第 ９ 总 ｌ期）
机 械 管 理 开 发
ＭＥ ＣＨＡＮＩ ＡＬ Ｃ ＭＡＮ ＡＧＥＭＥＮ Ｔ ＡＮＤ Ｄ ＥＶＥ ＯＰ Ｌ ＭＥ ＮＴ
２ ０ 年 ８月 ０６
Ａｕ ． ０ ６ ｇ２ ０
Ｎ ． Ｓ Ｍ Ｎ ．１ ｏ ４（Ｕ ｏ９ ）
声 振 监 测 、 染 监 测 、 工 监 测 、 合监 测 等 技 术 ． 污 热 综 该
输 出 的信 号 ， 是输 入 和权 值 的 函数 ；２ 误差 信号 。 （） 网络
实 际输 出与 应有输 出间的差 值 即为误 差 ，由输 出端 开
学 科 的基 本理 论 体 系是 由故 障诊 断基 础 理论 、 障 诊 故 断 实施 技 术 、 障诊 断 实施 装 置构 成 。按 照 仿生 学 的 故 学 科 特点 ， 可 以把 故 障诊 断 技术 同 人体 结构 结 合 在 也
的研 究 ． 即在语 音和 图象 处理 中获 得广 泛 应用 ， 随 现也
机械设备故障诊断的前沿技术是什么
机械设备故障诊断的前沿技术是什么在现代工业生产中，机械设备的稳定运行是保障生产效率和产品质量的关键。
然而，由于长时间的运行、复杂的工作环境以及各种不可预见的因素，机械设备难免会出现故障。
及时准确地诊断出故障，并采取有效的维修措施，对于减少生产损失、提高设备利用率具有重要意义。
随着科技的不断进步，机械设备故障诊断领域涌现出了一系列前沿技术，为设备的可靠运行提供了更强大的支持。
一、基于深度学习的故障诊断技术深度学习作为人工智能领域的重要分支，在机械设备故障诊断中展现出了巨大的潜力。
传统的故障诊断方法往往依赖于人工提取特征，这不仅需要丰富的专业知识和经验，而且容易受到主观因素的影响。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够自动从大量的监测数据中学习到有效的特征表示，从而实现更准确的故障诊断。
例如，通过将振动信号、温度数据等输入到深度学习模型中，模型可以自动识别出正常运行状态和故障状态之间的差异，并对故障类型进行分类。
此外，深度学习还可以用于预测设备的剩余使用寿命，为设备的维护计划提供科学依据。
二、无线传感器网络与故障诊断的融合无线传感器网络（WSN）的发展为机械设备故障诊断带来了新的机遇。
通过在设备上布置多个无线传感器，可以实时采集设备的运行参数，如振动、声音、压力等。
这些传感器节点之间可以相互通信，将采集到的数据传输到中央处理单元进行分析。
与传统的有线监测系统相比，无线传感器网络具有安装方便、成本低、可扩展性强等优点。
同时，结合先进的信号处理和数据分析算法，可以从海量的监测数据中提取出有价值的信息，实现对设备故障的早期预警和诊断。
三、基于模型的故障诊断方法基于模型的故障诊断方法是通过建立机械设备的数学模型，来预测设备在正常运行条件下的输出，并将实际监测到的输出与模型预测值进行比较。
如果两者之间存在较大偏差，则表明设备可能出现了故障。
这种方法需要对设备的工作原理和结构有深入的了解，建立精确的数学模型。
故障诊断技术研究及其应用
故障诊断技术研究及其应用
随着我国产业部门的快速发展,工业自动化技术的应用已经迅猛发展，自动化系统在各领域的广泛应用，特别是在大型机械设备中日益重要。
但是，这种设备的操作越复杂，维护就越困难，其中一个主要的瓶颈是故障
诊断技术发展的瓶颈。
故障诊断是检查系统，设备和组件运行异常原因的一种技术，通过诊断，可以及时发现和确定出现故障的原因，进而有效地解决故障，达到安
全稳定运行的目的。
以往的设备故障维护，主要靠技术人员的经验和技巧，可以有效地解决故障，但其维护效率较低，诊断耗时较长，受到技术人员
水平的限制。
为了提高设备故障的诊断效率和精度，智能故障诊断技术发展起来。
智能诊断使用了多种智能技术，如神经网络，模糊控制和规则推理等，利
用这种技术搭建模型，可以有效预测故障的发生，并且能够灵敏、准确地
诊断出故障的类型和原因。
另外，基于传感器的故障诊断技术也应运而生，其结合模式识别，可
以对设备的状态进行实时监测，在设备故障发生时能够及时发现，准确定位，降低了设备的维护成本，提高了设备的故障诊断的精确度和效率。
此外。
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题目：机械设备故障诊断技术研究学号：姓名：专业：指导教师：2016 年8 月30 日摘要故障诊断技术对于机械设备的安全运行有着至关重要作用，一直是工程应用领域的重点和难点, 国内外已经对此问题进行了大量的研究工作。
该论文介绍了机械设备故障诊断技术的基本概念，在总结研究各种诊断技术的基础上全面分析了现代故障诊断技术存在的问题, 并针对这些问题提出了故障诊断领域将来的研究方向。
故障诊断是一项实用性很强的技术, 对其进行理论上的分析研究具有重要的现实意义。
关键词：机械设备故障；诊断技术；研究第一章引言随着现代科学技术在设备上的应用，现代设备的结构越来越复杂，功能越来越齐全，自动化程度也越来越高。
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，甚至会造成严重的以至灾难性的事故。
国内外接连发生的由设备故障引起的各种空难、海难、爆炸、断裂、倒塌、毁坏、泄漏等恶性事故，造成了极大的经济损失和人员伤亡。
生产过程中经常发生的设备故障事故，也会使生产过程不能正常运行或机器设备遭受损坏而造成巨大的经济损失。
因此机械设备故障诊断技术在社会中的重要性越来越高，主要体现在[1]：（1）预防事故，保证人员和设备安全。
（2）推动设备维修制度的改革。
维修制度从预防制度向预知制度的转变是必然的，而真正实现预知维修的基础是设备故障诊断技术的发展和成熟。
（3）提高经济效益。
设备故障诊断的最终目的是避免故障的发生，使零部件的寿命得到充分发挥，延长检修周期，降低维修费用。
因此，机械设备故障诊断技术日益受到广泛重视，对机械设备故障诊断技术的研究也不断深入。
但受于机械设备故障成因的复杂性和诊断技术的局限性，目前机械设备故障诊断仍存在一些问题。
第二章机械设备故障诊断技术概述为了开展对机械设备故障诊断技术的研究，有必要对中外流行使用的有关术语作一些解释。
2.1 故障在《设备管理维修术语》一书中，将故障定义为“设备丧失规定的功能”[2]。
这一概念可包括如下内容：①引起系统立即丧失其功能的破坏性故障。
②与设备性能降低有关的性能上的故障。
③即使设备当时正在生产规定的产品，而当操作者无意或蓄意使设备脱离正常的运转时。
显然，这里故障不仅仅是一个状态的问题，而且直接与我们的认识方法有关。
一个确实处于故障状态的设备，但如果它不是处于工作状态或未经检测，故障就仍然可以潜伏下来，从而，也就不可能被人们发现。
设备故障按技术性原因，可分为四大类：即磨损性故障、腐蚀性故障、断裂性故障及老化性故障。
（1）磨损性故障由于运动部件磨损，在某一时刻超过极限值所引起的故障。
所谓磨损是指机械在工作过程中，互相接触做相互运动的对偶表面，在摩擦作用下发生尺寸、形状和表面质量变化的现象。
按其形成机理又分为粘附磨损、表面疲劳磨损、腐蚀磨损、微振磨损等4种类型。
（2）腐蚀性故障按腐蚀机理不同又可分化学腐蚀、电化学腐蚀和物理腐蚀3类。
化学腐蚀是指金属和周围介质直接发生化学反应所造成的腐蚀，反应过程中没有电流产生。
电化学腐蚀是指金属与电介质溶液发生电化学反应所造成的腐蚀，反应过程中有电流产生。
物理腐蚀是指金属与熔融盐、熔碱、液态金属相接触，使金属某一区域不断熔解，另一区域不断形成的物质转移现象。
（3）断裂性故障可分脆性断裂、疲劳断裂、应力腐蚀断裂、塑性断裂等。
脆性断裂可由于材料性质不均匀、加工工艺处理不当（如在锻、铸、焊、磨、热处理等工艺过程中处理不当，就容易产生脆性断裂）以及恶劣环境所引起。
疲劳断裂可由于热疲劳（如高温疲劳等）、机械疲劳（又分为弯曲疲劳、扭转疲劳、接触疲劳、复合载荷疲劳等）以及复杂环境下的疲劳等各种综合因素共同作用所引起。
应力腐蚀断裂是指一个有热应力、焊接应力、残余应力或其他外加拉应力的设备，如果同时存在与金属材料相匹配的腐蚀介质，则将使材料产生裂纹，并以显著速度发展的一种开裂。
塑性断裂是由过载断裂和撞击断裂所引起。
（4）老化性故障上述综合因素作用于设备，使其性能老化所引起的故障。
2.2 诊断技术机械故障诊断技术是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术[3]。
机械故障诊断技术属于信息技术范畴，它是利用被诊断对象所提供的一切有用信息，经过分析处理，获得最能识别设备状态的特征参数，最后作出正确的诊断结论。
第三章机械设备故障诊断技术研究现状20世纪60年代初期，美国、日本和欧洲的一些发达国家相继开展了设备诊断技术的研究，主要应用于航天、核电、电力系统等尖端工业部门，自20世纪80年代以后逐渐扩展到冶金、化工、船舶、铁路等许多领域。
我国设备故障诊断技术在20世纪80年代初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业，交通、矿山、化工、能源、航空、核工业等行业先后开展了诊断技术的研究、开发与应用工作。
特别是在石化、电力、冶金等行业，设备故障诊断技术的应用已经相当普及。
仅在电力行业，目前已装配的国产监测与诊断系统已达近百套，其中有些系统的性能已达到或接近国际先进水平。
3.1 机械设备故障诊断技术分类故障诊断是一门涉及信号处理、模式识别、人工智能、统计学、计算机科学等多个学科的综合性技术[4]。
机械设备故障诊断技术概括地讲可以分为3类：基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和基于知识的智能故障诊断方法[5]。
3.1.1 基于信号处理的方法[6]基于信号处理的方法是对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[7]、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。
基于信号处理的方法主要有傅立叶变换、Wigner谱分析、小波变换等。
这类新方法引入了一些较为先进的信息分析手段，弥补了传统分析方法存在的不足。
缺点是故障分别率不高、信息来源不充分等。
3.1.2 基于解析模型的方法[8]基于解析模型的方法是以诊断对象的数学模型为基础，按照一定的数学方法对被测信息进行诊断处理。
主要有状态估计法、等价方程法和参数估计法等等。
其优点是能深入系统本质的动态性质和实现实时诊断，缺点是系统模型未知、不确定或具有非线性时不易实现。
3.1.3 基于知识的智能方法20世纪80年代后期，随着人工智能和计算机技术的飞速发展，出现了基于知识、不需要对象精确数学模型的故障诊断方法，并成为故障诊断研究的主流和发展方向。
故障诊断系统的智能主要体现在它能有效地获取、传递、处理、再生和利用诊断信息，具有对给定环境下的诊断对象进行正确的状态识别、诊断和预测的能力。
智能故障诊断方法主要包括：（1）基于专家系统的诊断方法[9]专家系统（Expert System，ES）是一个具有专门知识与经验的程序系统，通常由知识库（Knowledge Base）、推理机（Inference Engine）、人机接口（Man-Machine Interface）等部分组成，是当前研究最多、应用最广的一类智能诊断技术。
专家系统的优点有：可以用类自然语言方式来表达无法用数学模型表达的专家知识；能在特定领域内模仿专家工作，处理非常复杂的情况；在已知其基本规则的情况下，无需大量细节数据即可运行；能对系统的结论做出解释。
专家系统擅长逻辑推理和符号信息处理，适用于复杂系统的故障诊断。
然而专家系统自身的一些缺点限制了它的广泛应用，如知识获取的瓶颈问题。
（2）基于神经网络的诊断方法人工神经网络[10]（Artificial Neural Network，ANN）是一种通过模拟人脑而建立起来的自适应非线性动力学系统，它具有自学性、容错性和并行计算能力，可以实现分类、优化、自组织、联想记忆和非线性映射等功能。
它以分布式的方式储存信息，利用网络的拓扑结构和权值分布实现非线性的映射，并利用全局并行处理实现从输入空间到输出空间的非线性信息变换。
对于非确定性的知识具有极强的处理能力，能够解决许多传统方法所无法解决的问题。
然而，ANN的一些缺点限制了它的一些应用[11]，如网络结构难以确定、局部极小点等问题。
（3）基于模糊理论的诊断方法[12]基于模糊理论的诊断方法不需要建立精确的数学模型，适当地运用隶属函数和模糊规则，进行模糊推理就可以实现模糊诊断的智能化。
基于模糊理论的故障诊断方法主要是利用集合论中的隶属度函数和模糊关系矩阵的概念，解决故障与征兆之间的不确定关系。
它可以处理故障诊断中的不确定信息和不完整信息，然而对复杂的诊断系统，要建立正确的模糊规则和隶属函数是非常困难的，而且需要花费很长的时间[13]。
对于更大的模糊规则和隶属函数集合而言，难以找到规则与规则之间的关系。
另外由于系统的复杂性、耦合性，由时域、频域特征空间至故障模式特征空间的映射关系往往存在较强的非线性，这时隶属函数形状不规则，只能利用规则形状的隶属函数来加以处理，从而使得非线性系统的诊断结果不理想。
除了上述理论和方法外，在故障诊断领域中，还有基于向量机的诊断方法，基于微粒群算法的诊断方法，基于灰色理论的诊断方法，基于云模型的诊断方法以及把各种诊断相结合的方法。
第四章机械设备故障诊断技术存在问题及发展方向设备故障诊断技术虽然取得了不少进展，有些方面已有较成熟的理论和方法(如数字电路的故障诊断)，但仍有许多不足。
特别是对复杂的大规模非线性系统故障诊断方法的研究更有待深入地探索。
在技术方面，现有的不同等级和各种类型的故障诊断装置，能在不同程度上对被测对象进行故障诊断，但与实际的需求相比，还有相当大的距离。
4.1 机械设备故障诊断技术存在问题[14-15]4.1.1 故障分辨率不高由于设备越来越复杂，加上电路的非线性问题，使检测点和施加的测试信号受到限制，因此影响了可控性和可测性，同时造成故障诊断的模糊性和不确定性。
4.1.2 信息来源不充分现有的诊断系统通常只搜集被测对象当前状态信息，而对其过去的状态和已做过的维护工作的信息、故障诊断系统本身的状态信息未加考虑。
4.1.3 自动获取知识能力差知识获取长期以来一直是专家系统研制中的瓶颈问题，对于故障智能诊断系统来说也是如此。
目前多数的诊断系统在自动获取知识方面表现的能力还比较差，限制了系统性能的自我完善、发展和提高。
虽然一些系统或多或少地加入了机器学习的功能，但基本上不能在运行的过程中发现和创造知识，系统的诊断能力往往仅局限于知识库中原有的知识。
4.1.4 知识结合能力差近年来，国外专家在对诊断与维修领域的专家系统研究中，越来越多地强调使用深知识。
然而在如何将领域问题的基本原理与专家经验知识结合得更好，这方面所做的工作还很少，使得这些系统不能具备与人类专家能力相似的知识或能力，影响了系统发挥更大的效能。