(完整版)故障诊断技术研究及其应用
机械系统的故障诊断技术研究与应用
机械系统的故障诊断技术研究与应用近年来，随着机械工程技术的不断发展，机械设备已广泛应用于各个行业，为人们的生产和生活带来了极大的便利。
然而，机械设备在长期运行中难免会出现各种故障，给生产带来不便甚至损失。
因此，机械系统的故障诊断技术的研究和应用变得尤为重要。
一、机械系统故障的种类与原因分析机械系统的故障种类繁多，主要包括机械部件的磨损、断裂、松动，润滑不良，电气元件的短路、断路等。
这些故障往往是由于设备长期运行引起的，也可能是由于不合理的维护保养导致的。
因此，对机械系统故障的原因进行深入分析十分重要。
二、机械系统故障诊断技术的研究现状目前，机械系统的故障诊断技术已经取得了很多突破性的进展。
常见的故障诊断方法包括传统的手工检测、经验判断，以及近年来发展起来的基于机器学习和人工智能的自动故障诊断技术。
手工检测法是最传统的故障诊断方法，它依靠经验技术人员的目测和感觉来判断故障原因。
然而，这种方法存在主观性和依赖性强的问题，诊断准确度较低。
基于机器学习和人工智能的自动故障诊断技术是当前研究的热点之一。
这种方法通过分析机械系统的工作状态和传感器信号，利用大数据和算法来训练模型，并进行故障诊断和预测。
相比传统的手工检测法，自动化诊断技术具有准确性高、速度快的优势。
三、机械系统故障诊断技术的应用案例机械系统的故障诊断技术已广泛应用于各个领域。
以工业制造业为例，许多企业已经开始采用自动化故障诊断系统对设备进行监控和维护。
这些系统可以实时监测设备的运行情况，发现异常信号并及时报警，从而避免设备故障对生产造成的损失。
另外，机械系统的故障诊断技术在交通运输领域也有广泛的应用。
例如，航空公司采用自动化故障诊断系统对飞机设备进行监测，既可以确保飞行安全，也可以减少维修成本和延误。
四、机械系统故障诊断技术的挑战与解决方案尽管机械系统的故障诊断技术取得了许多进展，但仍然存在一些挑战。
首先，由于机械系统涉及的领域广泛，不同设备的故障表现和原因各不相同，因此需要针对性的故障诊断算法和模型。
电机故障诊断技术及其应用研究
电机故障诊断技术及其应用研究电机是现代产业中不可或缺的一环，它们广泛应用于诸如机械、电力、交通、家庭电器等各个领域，为现代科技发展做出了巨大的贡献。
然而，由于各种原因，电机在运行中也会出现各种故障，严重影响了它们的使用效果和使用寿命，因此如何提高电机的运行效率和减少故障对于现代产业的发展至关重要。
电机故障诊断技术的出现，为解决这一问题提供了有效的手段。
1. 背景介绍众所周知，电机在工作当中难免会出现各种问题，如电气故障（如断路、短路）、机械故障（如轴承损伤、轴扭曲）、温度过高、磨损等等，如果不能及时发现和解决，将给设备的正常运行和安全造成极大危害。
因此，电机故障的及时诊断和维护就显得尤为重要。
2. 电机故障的诊断方法电机故障诊断一般涉及电机的电气性能、热学性能以及机械性能测试三个方面。
其中，电气性能是依据电机的电参数变化，如电阻、感应、容量、绝缘电阻等来进行诊断。
通过检查电机的热学性质，如温度、绝缘、热敏电阻的变化，进行故障检测。
最后，通过机械性能测试，如转子不平衡，轴承磨损，轴弯曲等问题进行诊断。
3. 电机故障的诊断技术目前目前，电机故障诊断技术已经不断提高和完善。
以下是目前电机故障诊断技术的一些典型方法：(1) 基于振动的故障诊断方法这种方法是通过检测电机运行时的振动信号来分析其状态和健康程度。
由于振动可以帮助评估电机的机械/物理性质，所以这种方法可以用于检测各种类型的电气机械故障，例如轴承磨损、轴弯曲或转子不平衡等故障。
(2) 基于电流的故障诊断方法电机的电流强度（幅值和频率）是反映电机状况的一个重要参数。
电机运行时，由于内部参数或环境因素的变化，电机的电气参数会发生变化，如电感、电容、电阻等。
这些变化会带来测量电机电流时的变化。
因此，通过电流分析，可以识别多种类型的电气故障，如位错、缺相、绝缘损坏、电感故障等。
(3) 基于声音的故障诊断方法声音是机器故障的正常信号之一。
电机运行时，会发出特定的声音信号，这些信号给机器诊断师提供了一些重要的指示。
故障诊断技术应用研究
故障诊断技术应用研究故障诊断技术应用研究故障诊断技术是指通过分析和检测设备或系统的故障，找出故障原因并提供解决方案的一种技术。
它在各行各业都有广泛的应用，包括电子设备、汽车、航空航天等领域。
以下是故障诊断技术应用研究的一些步骤和方法。
第一步：问题描述和数据收集在进行故障诊断之前，首先要对问题进行准确的描述。
这包括问题的出现频率、具体症状以及影响范围等。
同时，需要收集相关的数据，如设备的工作状态记录、传感器数据、故障日志等。
第二步：数据预处理和特征提取收集到的数据可能存在噪声或冗余，需要进行预处理。
常用的方法包括数据清洗、数据平滑和数据插值等。
在数据预处理之后，可以根据实际情况提取有用的特征，如频率、幅值、时域特征等。
第三步：模型训练和选择在故障诊断中，常用的方法包括基于规则的诊断、基于模型的诊断和基于统计学的诊断等。
针对具体的问题，可以选择合适的模型进行训练和选择。
例如，可以使用人工智能技术中的神经网络、支持向量机等进行故障诊断模型的训练。
第四步：模型评估和优化通过将收集到的数据输入到训练好的模型中，可以得到故障诊断的结果。
需要对模型的性能进行评估，如准确率、召回率、精确率等指标。
如果模型的性能不满足要求，可以考虑调整模型的参数或采用其他优化方法。
第五步：故障诊断和解决方案提供根据模型的诊断结果，可以确定设备或系统的故障原因。
根据故障原因，提供相应的解决方案，如修复设备、更换零部件或调整系统参数等。
第六步：反馈和改进故障诊断技术是一个不断迭代的过程。
根据实际应用的结果，可以对模型和算法进行改进。
同时，也需要从实际操作中收集反馈信息，以便对诊断过程和解决方案进行优化。
总结起来，故障诊断技术应用研究的步骤包括问题描述和数据收集、数据预处理和特征提取、模型训练和选择、模型评估和优化、故障诊断和解决方案提供以及反馈和改进。
这些步骤可以帮助我们更准确地找出故障原因并提供有效的解决方案，提高设备和系统的可靠性和可用性。
机械系统故障诊断与维修技术的研究与应用
机械系统故障诊断与维修技术的研究与应用随着工业技术的不断发展，机械系统已经成为现代生产过程中不可或缺的一部分。
然而，机械系统故障的发生不可避免，特别是长时间的运行和高负载的情况下。
因此，研究和应用机械系统故障诊断与维修技术变得尤为重要。
一、故障诊断技术机械系统故障诊断技术是指通过监控、分析和检测机械系统的状态和运行参数，以确定系统是否存在故障，并定位故障发生的原因和位置。
这项技术的研究和应用可以提高系统的可靠性和稳定性，减少维修时间和成本。
1.1 传统故障诊断方法传统的机械系统故障诊断方法主要依靠经验和直观判断。
例如，维修人员可以通过听声音、观察机械部件的运动和检查外观来判断机械系统是否存在故障。
这种方法虽然简单直观，但是容易受主观因素和经验的影响，无法准确地判断故障的原因和位置。
1.2 基于传感器的故障诊断方法随着传感器技术的不断进步，利用传感器来监测和检测机械系统的状态已经成为一种常见的故障诊断方法。
传感器可以实时地采集和记录机械系统的运行参数，如温度、振动、压力等。
通过分析这些参数的变化规律，可以判断机械系统是否存在异常和故障，并定位故障的原因和位置。
这种方法具有高精度和可靠性的优点，并且可以实现远程监控和诊断。
1.3 基于人工智能的故障诊断方法人工智能技术在机械系统故障诊断领域也得到了广泛的应用。
机器学习和深度学习算法可以通过分析和挖掘大量的数据，建立机械系统故障模型，并实现自动诊断和预测。
这种方法具有高效、准确和自动化的特点，能够及时发现和诊断潜在的故障，并采取相应的维修措施。
二、故障维修技术故障维修技术是指根据故障诊断结果，采取相应的修复措施，恢复机械系统的正常运行。
故障维修技术的研究和应用可以提高故障修复的效率和质量，减少生产线的停机时间和经济损失。
2.1 传统维修方法传统的机械系统维修方法主要包括部件更换、修复和润滑。
当机械系统出现故障时，维修人员会根据自己的经验和技术知识，对故障部件进行更换或修复，以恢复机械系统的正常运行。
车辆故障诊断技术研究与应用
车辆故障诊断技术研究与应用随着社会发展，科技不断进步，车辆越来越成为人们出行的首选工具。
但随之而来的问题便是车辆故障的频繁发生，给人们的交通出行带来了很大的麻烦和安全隐患。
因此，车辆故障的诊断技术研究与应用，成为了解决这一问题的重要手段。
1. 车辆故障诊断技术概述车辆故障的诊断技术是通过仪器、设备及相关软件，对车辆硬件、软件电路进行分析，快速精准地找到车辆故障的具体原因，进而采取相应的维修措施，使车辆恢复原有性能，提高行车安全性和可靠性。
目前，车辆故障诊断技术已经日渐成熟，主要包括传统诊断技术和新一代车辆智能化诊断技术两种。
1.1 传统诊断技术传统诊断技术主要指机械诊断，通过人工检查和对车辆各部分和系统进行拆卸，检查和测量，来寻找故障原因。
该技术存在以下弊端：首先，机械诊断的准确性很低，需要经验丰富的技师进行，否则很容易出现误诊。
其次，机械诊断的效率不高，需要花费较长时间进行检查，从而增加了车主的等待时间。
最后，机械诊断容易造成二次损伤，需要拆卸车辆的部分来检查，极易对车辆造成损坏，增加了车主的维修成本。
1.2 新一代车辆智能化诊断技术为了克服传统诊断技术的弊端，新一代车辆智能化诊断技术应运而生。
该技术利用电子诊断仪器和软件对车辆各种状态参数进行监控和检测，不仅可以实现故障码读取和清除、报文分析和碳氢排放监控等，还可以通过数据匹配和对比分析，准确判定故障的性质和位置，并采取相应的处理措施。
新一代车辆智能化诊断技术具有以下优点：首先，智能化诊断技术的准确性更高，基于数字化、可编程的模块和算法，可以快速有效地找到车辆故障原因。
其次，智能化诊断技术的效率更高，能够实现实时监测和远程诊断，利用通讯技术，随时随地进行远程故障诊断，并做出正确的处理措施。
最后，智能化诊断技术还可以减少拆装次数和检测成本，能够对车辆进行全面、快速的检测和监控，降低了车主的维修成本。
2. 车辆故障诊断技术的应用现状目前，车辆故障诊断技术已经广泛应用于汽车制造、售后服务、道路运输、公共交通等领域。
智能化故障诊断系统的研究与应用
智能化故障诊断系统的研究与应用随着智能时代的到来，人工智能技术在各个领域的应用也日益广泛。
在制造业领域中，智能化故障诊断系统已成为一个重要的研究课题。
智能化故障诊断系统是指基于人工智能和机器学习等技术，对机器设备的故障进行自动化的检测、诊断和预测。
这种系统的应用能够大大提高设备的可靠性和工作效率，减少设备故障带来的经济损失和人员安全风险。
一般来说，智能化故障诊断系统主要分为以下两个部分：数据采集与处理和故障诊断与预测。
第一部分是数据采集与处理。
数据采集是指通过传感器或监控设备等手段，实时采集设备的工作参数数据和环境参数数据等信息，并将其送到后台系统中进行处理和分析。
这种数据的处理一般包括数据清洗、数据集成、数据转换和特征提取等过程，使得数据能够更好地反映设备的运行状态和可能的故障情况。
第二部分是故障诊断与预测。
数据采集和处理后，需要根据一定的算法和模型来进行故障的诊断和预测。
这种算法和模型通常基于机器学习、人工神经网络或其他相关技术来构建。
通过对实时数据的分析和学习，系统能够自行判断设备是否出现了故障，并利用历史数据推断出将来可能出现的故障情况。
实际上，智能化故障诊断系统在实际应用中存在一些挑战和问题。
其中最主要的就是如何建立可靠的算法和模型，并如何对其进行实时更新和调整，以保证系统的准确性和稳定性。
此外，如何处理大量的实时数据、如何有效地存储和管理历史数据等问题也需要我们不断探索和解决。
在实际应用中，智能化故障诊断系统已经广泛应用于各类大型机器设备和工业生产线中。
这类系统不仅能够实现实时监控和故障诊断，还能通过对数据的分析和处理，提高设备的运行效率和维护管理水平。
此外，一些新兴的应用领域，如智能家居、医疗健康等领域，也开始探索智能化故障诊断系统的应用空间。
总的来说，智能化故障诊断系统的研究和应用具有重要的意义和价值。
这种技术的发展不仅能够提高制造业的生产效率和质量，还可以在未来的智能化社会中发挥更加重要的作用。
故障检测技术的研究与应用
故障检测技术的研究与应用近年来，故障检测技术在制造业、航空航天等领域得到广泛的应用。
故障检测指识别、定位和诊断系统中存在的故障，并采取相应的措施进行处理和修复的过程。
故障导致的生产故障和安全事故给企业和个人带来的经济和身体损害不容小觑。
因此，故障检测技术的研究和应用变得十分重要。
一、传统方法的局限性传统的故障检测方法主要是基于人工经验和知识，如观察、试验等方法。
这种方法存在以下的局限性：1.人工诊断需要专业知识和经验，成本高。
同时，人类的认知和感知能力有限，难以识别复杂的故障。
2.不稳定性和低精度：人工观察的方法存在主观性，在不同的观察时段和人员之间存在差异性。
同时，受制于人类的生理和心理因素，难以排除因疲劳、视力下降和心理疲劳等因素对判断的影响。
二、机器学习方法的优势随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在故障检测领域中得到了广泛的应用。
机器学习方法可以自动从数据中学习规律，提高诊断准确度和效率，具有以下独特优势：1.自动化：机器学习方法可以自动地处理数据，自我学习训练，不需要人为干预，避免了人工干预的误差和不稳定性。
2.通用性：机器学习方法可以应用于不同类型的故障检测任务，不需要人类来重新设计和开发算法。
3.高效性：机器学习方法可以在大量数据上快速地训练和诊断，并能处理高维度的数据，提高故障检测的效率。
三、机器学习方法在故障检测中的具体应用在航空航天、汽车、制造业等领域，机器学习方法在故障检测中的具体应用包括以下几个方面：1.基于统计的故障检测方法：这种方法基于数据的统计性质，通过建立故障模型和正常模型，计算各种特征的概率分布，再通过判断这些特征是否符合概率分布来进行故障诊断。
这种方法的代表是PCA方法（主成分分析），它可用于检测多变量数据的异常值。
2.基于神经网络的故障检测方法：神经网络是一种处理大量数据的有效方法，基于神经网络的故障检测方法具有较强的自适应性和泛化性能。
神经网络方法的代表是BP神经网络，它是一种非监督学习的方法，可以自动提取数据的特征并诊断故障。
浅谈汽车故障诊断方法及其应用
浅谈汽车故障诊断方法及其应用汽车故障诊断是一项重要的工作，对于维修车辆和保证车辆正常运行至关重要。
现代汽车越来越复杂，因此需要更加高效和精确的诊断方法。
本文将就汽车故障诊断方法及其应用进行浅谈。
一、故障诊断方法1.火花试验法（Spark Plug Test）火花试验法是从发动机的引擎盖前部分，利用瞬间高压的火花导通程度来判断是否有点火故障。
这种方式不需要专门的诊断仪器，只需要使用火花诊断针，将其与火花线接触即可。
通过火花试验法，可以确认点火系统各部件是否正常工作。
2.故障代码读取法（Fault Code Reading）故障代码读取法主要是指使用专业的故障诊断仪器，读取汽车电脑存储的故障码，并根据故障码进行精确定位。
该方法依靠汽车电脑诊断系统的能力，通过读取信号来源和时序信息，进行轻松高效的车辆诊断工作。
烟雾试验法是一种使用烟雾来测量汽车中是否有漏气和密闭情况的方法。
这种方法主要适用于液压和气压系统的诊断工作。
通过烟雾试验法，可以快速的发现漏气的部位，以进行修复措施。
4.多用途车辆诊断仪（OBD）诊断法（OBD Diagnostic）多用途车辆诊断仪是现代汽车提供的一种普遍的故障诊断工具。
其主要优点是不需要专业的技术人员，即可读取车辆各种信号，并以此进行汽车系统的多层漏洞诊断工作。
1.熄火故障诊断当汽车突然熄火或出现严重的失速情况时，很可能是由于电路、油路、机械故障或传感器故障造成的。
通过读取汽车电脑存储的故障码，并分析编码，可以确定故障原因，并最终进行维修工作。
2.机油灯亮起时的故障诊断当汽车机油灯亮起时，可能意味着发动机内的压力不足，油量不足或电路故障。
通过使用点火测试针进行点火系统的检测，同时还需要检查汽车的油量是否正常。
如果是发动机问题，可以使用其他故障诊断方法进行精确定位。
3.电动机故障诊断电动机故障常常由于电路开关过载、电动机过热、缺乏维护等原因造成。
在这种情况下，可以采用电动机故障诊断法，通过测试电动机应有的电压和电流，以确定故障原因，并进行相应的修复措施。
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故障诊断技术研究及其应用1引言以故障为研究对象是新一代系统可靠性理论研究的重要特色，也是过程系统自动化技术从实验室走向工程的重要一环。
最近二十多年来，以故障检测、故障定位、故障分离、故障辨识、故障模式识别、故障决策和容错处理为主要内容的故障诊断与处理技术，已成为机械设备维护、控制系统系统可靠性研究、复杂系统系统自动化、遥科学、复杂过程的异变分析、工程监控和容错信号处理等领域重点关注和广泛研究的问题。
诊断(Diagnostics) 一词源于希腊文，含义为鉴别与判断，是指在对各种迹象和症状进行综合分析的基础上对研究对象及其所处状态进行鉴别和判断的一项技术活动[1]。
故障诊断学则是专门以考察和判断对象或系统是否存在缺陷或其运行过程中是否出现异常现象为主要研究对象的一门综合性技术学科。
它是诊断技术与具体工程学科相结合的产物，是一门新兴交叉学科。
故障诊断与处理技术，作为一门新兴技术学科，可划分为如下三个不同的研究层次：(1) 以设备或部件为研究对象，重点分析和诊断设备的缺陷、部件的缺损或机械运转失灵，这通常属于设备故障诊断的研究范畴；(2) 以系统为研究对象，重点检测和分析系统的功能不完善、功能异常或不能够完成预期功能，这属于系统故障检测与诊断的研究范畴；(3) 以系统运行过程为研究对象，考察运行过程出现的异常变化或系统状态的非预期改变，这属于过程故障诊断的研究范畴。
概而言之，故障诊断研究的是对象故障或其功能异常、动作失败等问题，寻求发现故障和甄别故障的理论与方法。
无论是设备故障诊断、系统故障诊断还是过程故障诊断，都有着广泛的研究对象、实在的问题背景和丰富的研究内容。
本文将从故障诊断与处理技术的研究内容、典型方法和应用情况等三个方面，对故障诊断及相关技术的发展状况做一综述，同时简要指出本研究方向的若干前沿。
2故障诊断与处理的主要研究内容故障诊断与处理是一项系统工程，它包括故障分析、故障建模、故障检测、故障推断、故障决策和故障处理等五个方面的研究内容。
2.1故障分析故障是对象或系统的病态或非常态。
要诊断故障，首先必须对故障与带故障的设备、系统、过程都有细致分析和深入研究，明确可能产生故障的环节，故障传播途径，了解故障的典型形式、表现方式、典型特征以及故障频度或发生几率，结合对象的物理背景了解故障产生的机理、故障关联性和故障危害性。
常用的故障分析方法有对象和故障环节的机理分析法、模拟法、数值仿真或系统仿真法和借助数学模型的理论分析法等。
2.2故障建模模型分析是现代分析的基本方法，对复杂对象的故障诊断同样具有重要应用价值。
为了定量或定性地分析故障、诊断故障和处理故障，建立故障的模型和带故障对象的模型是十分重要的。
现代故障诊断技术，特别是下文将提到的各种基于解析冗余的故障检测与诊断技术都离不开准确科学的故障模型。
常用的带故障故障对象模型有"加性( additive)"模型、"新息(innovation)"模型和复合型模型；故障分量模型有脉冲型故障模型、阶跃型故障模型和过程渐变型故障模型等。
2.3故障检测简而言之，故障检测是判断并指明系统是否发生了故障，即对于某个正在运行的系统或正在按规定标准进行生产的设备，辨别其是否超出预定或技术规范规定的无故障工作门限[2]。
显然，这是故障诊断的首要任务。
根据处理方式和要求的不同，故障检测可区分为在线检测和离线检测两大类。
在航天器跟踪测量和飞行控制系统研究中，在线检测被称为实时检测，离线检测也被称为事后检测。
其中，故障实时检测是运载火箭安全控制系统的核心。
与故障检测相近的还有一个常用名词“故障监测”。
所谓故障监测，实质上也是所谓的故障在线检测或实时检测，主要目的是对设备状况或系统功能进行及时观测，一旦发现异常征兆出现则及时报警，承担“监控系统”的主要任务。
2.4故障推断故障推断是通过足够的传感器(测量设备)检索出所有可能得到的、从故障发生之前到故障发生之时全部时间内的、与系统有关的信息，对故障部位、故障类型和故障幅度等进行系统分析和合理推断。
故障推断是故障诊断技术研究的主体部分，包括如下几个方面：(1) 故障定位与故障分离对结构复杂的机械设备或工程系统而言，仅检测出是否发生了故障往往只完成了任务的一半，更重要的是必须告知故障发生在哪个部件或子系统上，即必须指明已发生故障的材料、结构、组成部分、过程或系统，这就是故障定位。
当多个部位都发生了故障时，必须分离出所有故障源，即所谓的故障分离。
故障分离是对故障进行深入研究的基础，在航天故障的分析与处理过程中有重要的价值。
(2) 故障时间确定对工程系统而言，系统运行过程实质上是系统状态随时间演化的过程，故障总是发生在系统运行过程的某个时间点(或时间区间)上。
有时，确定故障发生的时刻或时间区间对于分析故障，尤其是分析突发性故障，具有特别重要的意义。
(3) 故障辨识与故障模式识别故障幅度(或量级)和故障模式是故障的两个基本特征，也是故障分析和故障诊断时的重要依据。
故障辨识就是采用适当的数学分析或统计方法，估算出故障特征参数或故障幅度的大小，而故障模式识别则较多用于对故障进行归类[2]。
2.5故障处理对具体的工程活动而言，分析出故障产生的原因及部位后，下一步必须考虑故障的处理方法。
比较典型的故障处理方法有顺应处理、容错处理与故障修复等三大类。
具体选用何种处理方法，与研究对象、故障特点以及影响程度等多方面的因素有关。
自20世纪70年代以来，随着控制系统故障诊断和过程变化检测技术的迅速发展，上述五个方面的研究内容也出现了一些新的划分方法：在控制系统故障诊断研究领域，将“检测”从“诊断”中分列出来[3],并将检测与诊断或诊断中的某一项或几项相结合形成故障检测与诊断（FDD）、故障检测与分离（FDI）、故障检测与辨识（FDI）,等等；在探讨过程异变的研究领域[12],没有采用“诊断”而是在“检测”之下展开上述大部分内容的研究。
3故障诊断与处理的典型方法自20世纪50年代E.S.Page[4,5]和Robert[6]等人对控制图表（Control Chart）技术研究以来，特别是60年代美国系统地开展故障诊断（FD）技术研究以来，其理论和应用受到世界各国理论界和工程界广泛重视，现已发展成为以可靠性理论、控制论、信息论、统计学、决策论为理论基础，以系统建模技术、过程自动化技术、统计信号处理技术、信号获取技术、机器计算和机器推理技术为处理手段，以系统及其运行过程中出现的设备部件缺陷、功能性故障和过程异常变化为主要研究对象的一门新兴的边缘学科。
故障诊断的前提是冗余，包括直接冗余或物理冗余（部分文献中称硬件冗余）、解析冗余和知识冗余[7]等等。
故障诊断技术实质上就是研究任何获取、分析和处理冗余信息的技术。
3.1基于直接或物理冗余法一般地，直接冗余或物理冗余是指采用多个传感器（从不同角度）对同一对象进行观测或采用同一传感器对多个与诊断对象相当的备份件进行观测的方式获取冗余测量信息[8]。
借助适当的统计方法对冗余信息之间的差异进行分析处理，可以检测或诊断研究对象是否发生了故障。
对于上述两种情况，可以很自然地利用统计检验模型、线性回归模型、非线性回归模型、广义回归模型或Logit模型，描述成如下的统计诊断问题：（1）已知样本yi e Rs（i=1,2, ••-）服从统计分布，检验f（y）是等同于"标称分布"g（y）;（2）判断集合｛yi , i=1, • • ,n｝中是否有离群点，或检验序列｛ yi , i=1,2，…｝中是否含明显偏离大部分样本点所呈现变化趋势的异常点；事实上，相当多数的基于直接冗余或物理冗余的故障诊断问题（例如，生产过程的监控与废品检测、飞行器跟踪测量数据的合理性检验[9-11]、教育与心理研究[12]、谷物生长研究、记录或传输信号的误码、机械运转的突发性障碍等等）都可转化成为问题①或②。
统计领域中对问题①有广泛而深入的研究，并且建立了一系列成熟的处理方法。
例如，参数分布的序贯概率比检验（SPRT）、极大似然比检验、U-检验、t-检验和F-检验；非参数分布的Kolmogrov拟合检验、K.Person拟合检验、秩和检验、Kolmogrov-Smirnov两子样检验等。
问题②的分析与处理技术，属于20世纪70年代初期建立起来的统计学的一个新兴研究领域-统计诊断学的主要研究内容。
早在20世纪50年代就有学者从事异常数据统计诊断的研究[13-16],甚至更早。
但是，早期研究大多局限于独立同分布情况下的离群点识别和处理，最有代表性的方法是Dixon距离法。
60年代之后，这方面的逐步研究推广到回归模型、Logit模型、广义回归模型、非线性回归模型[17,18,21];对异常数据的定义也由早期的离群点、不一致点演化到趋势偏离点[18,22];形成包括统计检验、Cook距离、残差（如Anscome残差或Person 残差）分析、影响分析、图形分析、基于Chaloner-Brant 方法、神经网络或多层神经网络方法近十几年来，稳健统计、探索性数据分析和稳健-抗扰性处理技术受到统计界的广泛关 注。
由于基于直接冗余或物理冗余的故障诊断问题， 可转换成适当假定的统计模型下的统计判决问题，因此统计学科的发展也推动了故障诊断方法的改进和发展。
将稳健 -抗扰性辨识或滤波方法用于故障诊断是近期统计诊断技术的一个重要研究方向。
这方面的一些探索性工 作［25-28］显示了具有良好的发展前景。
3.2基于间接或解析冗余法间接冗余或解析冗余是指系统输入信息和输出信息之间瞬态关系的集合。
对于连续时间 系统，描述这种关系常用模型是微分方程、偏微分方程、随机微分方程模型或连续时间状态 空间模型；对离散时间系统，描述这种关系常用模型则是时间序列分析领域的AR 模型、 ARMA 模型、ARXMA 模型或离散时间的状态空间模型。
显然，上述的解析关系含有丰富 的冗余信息，对分析系统运行状况、诊断系统故障有较大参考价值。
1971年，美国学者R.V.Beard 提出了利用解析冗余代替物理冗余得到系统故障信息的新 思想［29］。
R.V.Beard 的工作标志着基于解析冗余故障诊断技术的开始（文献［8］认为，前苏 联学者Britov 和Mironovski （1972）几乎同时也独立地提出了这种思想） ，也标志控制系统 故障诊断技术研究的开端［20］。
在随后20多年时间里，基于解析冗余的故障诊断技术得到 了广泛而深入的研究，先后提出了一系列可用于故障检测、故障辨识、故障定，故障分离、 故障模式识别和故障容错处理的处理方法。
例如，基于新息（Innovations ）的方法、基于检测 滤波器/观测器的方法、基于等价关系或等价空间的方法、基于特征参数统计辨识方法以及 基于统计假设检验（特别是基于似然比检验）的方法等等。