机械故障诊断
机械故障诊断
机械故障诊断1. 介绍机械故障诊断是指通过对机械设备进行检测和分析，确定故障原因并提供解决方案的过程。
在工业生产中，机械设备的故障会导致生产停滞和产量下降，因此及时准确地诊断和解决机械故障是非常重要的。
2. 机械故障的分类机械故障可以分为以下几类：2.1 机械部件故障机械部件故障是指机械设备的零部件出现故障，例如轴承损坏、齿轮磨损等。
这类故障通常可以通过检查零部件的状态和磨损程度来诊断。
2.2 电气故障电气故障是指机械设备的电路或电气元件出现故障，例如电机故障、电路短路等。
这类故障可以通过检查电气接线、测量电压和电流等方式来诊断。
2.3 液压故障液压故障是指机械设备的液压系统出现故障，例如液压泵故障、液压阀卡死等。
诊断液压故障通常需要对液压系统进行检查和测试。
2.4 传动故障传动故障是指机械设备的传动系统出现故障，例如皮带断裂、链条脱落等。
这类故障可以通过检查传动装置的状态和连接情况来诊断。
2.5 控制故障控制故障是指机械设备的控制系统出现故障，例如PLC故障、控制软件错误等。
诊断控制故障通常需要对控制系统进行检查和分析。
3. 机械故障诊断的方法机械故障诊断可以借助人工经验和现代技术手段来进行。
3.1 经验法经验法是指根据经验来判断机械故障的原因和解决方案。
经验丰富的技术人员可以通过观察和听觉来判断机械故障的类型和程度，从而采取相应的措施来解决。
3.2 检测仪器现代技术手段可以通过各种检测仪器来辅助机械故障的诊断。
例如震动仪可以检测机械设备的振动情况，红外热像仪可以检测机械设备的温度分布等。
这些检测仪器可以提供更精确的数据，从而帮助技术人员确定故障原因。
3.3 数据分析机械故障诊断还可以通过对机械设备的数据进行分析来实现。
例如使用数据采集系统收集机械设备的运行数据，然后通过数据分析软件对数据进行处理和分析，以确定潜在的故障原因。
4. 机械故障诊断的挑战和解决方案机械故障诊断面临许多挑战，例如故障难以发现、故障种类繁多等。
机械故障诊断及典型案例解析
机械故障诊断及典型案例解析一、导言机械故障是指机械设备在使用过程中出现的各种异常情况，影响设备正常运转。
机械故障诊断是通过观察、检测和分析机械设备的工作状态，找出故障原因并采取相应的修复措施。
本文将介绍机械故障诊断的一些基本方法和典型案例。
二、机械故障诊断方法1. 观察法：通过对机械设备的外部观察，发现异常现象，如磨损、变形、脱落等，从而判断故障原因。
2. 检测法：使用各种检测工具和设备，如红外测温仪、振动测试仪等，对机械设备进行各项参数检测，以发现故障。
3. 分析法：通过对机械设备故障的历史数据进行分析，找出故障的规律和原因。
4. 经验法：基于经验和专业知识，通过对机械设备的工作过程进行观察和分析，判断故障原因。
三、典型案例解析1. 轴承故障：机械设备在运行过程中出现明显的噪音和振动，经过观察和检测发现，轴承出现了磨损和松动，需要更换轴承。
2. 电机故障：电机无法启动或启动后运转不正常，经过检测发现电机绕组出现了短路，需要进行绕组修复或更换电机。
3. 传动故障：机械设备传动带断裂或松动，导致传动不稳定或失效，通过观察和分析发现传动带磨损严重，需要更换传动带。
4. 润滑故障：机械设备在运行过程中出现摩擦增大、温升过高等异常现象，经过检测发现润滑系统故障，需要清洗或更换润滑油。
5. 冷却故障：机械设备在运行过程中温度过高，经过检测发现冷却系统故障，需要清洗或更换冷却器。
6. 阀门故障：机械设备在运行过程中无法控制流量或压力，经过观察和分析发现阀门密封不良，需要进行密封件更换或维修。
7. 传感器故障：机械设备无法正常感知工作状态，经过检测发现传感器损坏，需要更换传感器。
8. 压力故障：机械设备在运行过程中出现压力异常，经过检测发现压力表故障，需要更换压力表或进行校准。
9. 过载故障：机械设备在运行过程中出现过载现象，经过观察和分析发现负荷过大，需要优化工艺或增加设备容量。
10. 控制系统故障：机械设备无法正常控制，经过检测发现控制器故障，需要更换控制器或进行维修。
机械故障诊断的原理及应用
机械故障诊断的原理及应用1. 引言机械故障诊断是指通过对机械设备或系统的状态进行监测和分析，从而判断是否存在故障并确定故障原因的过程。
随着工业自动化程度的提高和大型机械设备的广泛应用，机械故障诊断在工业领域中变得越来越重要。
本文将讨论机械故障诊断的原理和应用。
2. 机械故障诊断的原理机械故障诊断的原理基于故障特征的提取和分析。
下面是常用的机械故障诊断的原理：•振动信号分析：通过对机械设备振动信号的采集和分析，可以判断设备是否存在结构松动、轴承磨损等故障。
利用频域分析、波形分析等方法可以提取故障特征。
•声音信号分析：通过对机械设备产生的声音信号进行采集和分析，可以判断设备是否存在异响、噪声等故障。
利用频谱分析、波形分析等方法可以提取故障特征。
•温度信号分析：通过对机械设备温度信号的采集和分析，可以判断设备是否存在过热、冷却不良等故障。
利用温度变化曲线、温度分布等方法可以提取故障特征。
•电流信号分析：通过对机械设备电流信号的采集和分析，可以判断设备是否存在电机故障、电路故障等。
利用电流波形、频谱等方法可以提取故障特征。
3. 机械故障诊断的应用机械故障诊断在各个领域都有广泛的应用。
下面是几个常见的应用场景：•工业制造：在工业制造领域，机械设备的故障会导致生产线停工，产生巨大的经济损失。
通过机械故障诊断技术，可以实现对设备状态的实时监测，及时采取维修措施，以减少停工时间和降低维修成本。
•能源领域：在发电厂、风电场等能源领域，机械设备的故障会影响能源的供应稳定性和效率。
通过机械故障诊断技术，可以提前发现设备故障，并进行预防性维护，以提高能源产能和可靠性。
•交通运输：在交通运输领域，机械故障可能导致车辆或船只的故障和事故。
通过机械故障诊断技术，可以对交通工具进行故障监测，提高交通运输的安全性和可靠性。
•医疗设备：在医疗设备中，机械故障可能对患者健康造成严重影响。
通过机械故障诊断技术，可以对医疗设备进行定期监测，确保其正常运行，提高医疗服务的准确性和可靠性。
机械故障诊断技术简介
机械故障诊断技术简介机械故障诊断技术是一门研究机械设备故障原因及排故的学科。
机械故障诊断技术属于计算机诊断技术的一种，它在现代生产技术中起着越来越重要的作用。
机械故障诊断技术通过对机械设备故障的检查、对特定故障的分析等方式，给出机械故障原因以及应采取的措施，以达成故障的消除。
机械故障诊断技术的基本方法可以分为两类：一类是利用观察手段，通过对机械产品外观及内部结构检查，判断机械故障原因；另一类是利用计算机技术，经过计算机数据处理系统对机械系统控制模式或现场环境状态的分析，最终判断出机械故障的原因。
无论采用哪种方法，机械故障诊断技术均包括设备故障检查、系统故障分析和措施推断三个主要部分。
设备故障检查是机械故障诊断的第一步，其主要作用是对机械设备进行现场检查，对故障现象进行初步确定，以及对故障现象所影响的部分进行析出。
可以采用观察检查、排查检查和试验检查等方法，以确定故障部位及潜在故障，为下一步系统故障分析提供依据。
系统故障分析是机械故障诊断的核心，其主要任务是对机械故障原因进行详细分析，以确定机械故障源头。
此外，系统故障分析还要求评估影响故障的其他因素，以排除可能的非故障原因。
机械故障诊断技术的最后一步是措施推断，其主要任务是根据系统故障分析的结果，提出针对性的维修方案，以消除故障。
对于同一类故障，可以综合考虑其发生的原因，通过分析排除故障源，给出有效的措施，从而达成故障消除的目的。
机械故障诊断技术在工业生产中占据着重要地位，它可以有效地检测机械设备的故障原因，提出合理的排除方案，从而减少机械设备的维修成本，缩短设备维修时间，提高机械设备的使用寿命。
在未来，随着技术的进步，机械故障诊断技术将有望进一步改善，以满足不断发展的工业需求。
总之，机械故障诊断技术既是一种重要的技术学科，又是一种有效的企业管理工具。
它可以有效地帮助企业解决机械设备故障，并有效降低企业维修成本，提高企业效率和利润。
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
1.机械故障诊断：是识别机器或机组运行状态的科学，它研究的是机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映。
研究内容：对机器运行现状的识别诊断、对其运行过程的监测以及对其运行发展趋势的预测。
2.机械故障诊断的研究是实现维修制度从定期维修到预知维修或视情维修变革的根本保证。
3.技术手段：机械故障的振动诊断技术、油液分析技术、温度监测技术、无损检测技术4.机械故障：是指机械系统因偏离其设计状态而丧失部分或全部功能的现象。
5.机械故障诊断的基本环节：确立运行状态监测的内容、建立测试系统、（测试、分析及信息提取）、（状态监测、判断及预报）6.故障树分析法：是以故障树为基础，分析影响事件发生的底事件种类及其相对影响程度。
7.能否用明确的数字表达式进行描述而将信号分为确定性信号和随机信号（分为[非]平稳随机信号），简谐信号是最简单的周期信号。
8.时域（频域）分析法：对随机信号可从时域和频域两个角度分析。
如果对所测得的时间历程信号直接实现各种运算且运算结果仍然属于时域范畴，则这样的分析运算即为时域分析法；如统计特征参量分析、相关分析等。
反之，如果首先将所测时历信号经过付里叶变换为频域信号，然后再对其施行各种运算的分析方法统称为频域分析。
9.相关分析应用：相关直线定位问题（原理P41）、相关平面定位、传递路径识别10.振动诊断：以系统在某种激励下的振动响应作为诊断信息的来源，通过对所测得的振动参量进行各种分析处理，并以此为基础，借助一定的识别策略，对机械设备的运行状态作出判断，进而对于诊断有故障的机械给出故障部位、故障程度以及故障原因等方面的信息。
11.机械振动的分类：按对系统的输入不同（[自由、强迫、自激]振动）、按系统的输出特性分类（[简谐、非简谐周期、瞬态、准周期、随机]振动）按系统的自由度（[单自由度、多自由度]系统的振动）按描述系统微分方程（[线、非线]性振动）按振动位移的特征分（[扭转、直线]振动）12.建立力学模型的前期准备：连续系统的离散化、非线性系统的线性化13.振动系统力学模型三要素：质量、弹性、阻尼14.振动测试系统框图信号输入测振传感器→信号调理器→信号记录仪→信号分析与处理设备→结果输出15.压电传感器优点：体积小、重量轻、灵敏度高、测量范围大、频响范围宽、线性度好、安装简便。
机械故障诊断技术简介
机械故障诊断技术简介
机械故障诊断技术是指利用先进的计算机技术、传感器技术和诊断算法，对机械设备进行精准的故障诊断。
其特点是以机械故障为核心，融合多种信息技术手段结合高效算法，快速准确地判定机械设备的故障原因。
机械故障诊断技术的应用范围广泛，可以用于汽车、电子设备、机床、船舶、飞机等领域。
机械故障诊断技术主要包括以下几个方面：
1.传感器技术：通过安装各种传感器，采集机械设备的运行数据，如转速、电压、电流、温度、压力等信息。
2.信号处理技术：对传感器采集到的信号进行处理，如滤波、降噪、增益等，以提高信号的质量和准确性。
3.特征提取技术：将信号转化为特征向量，通过数学模型来判定不同特征间的关系，并分析出某些特征与机械故障之间的关联。
4.数据挖掘技术：应用数据挖掘算法，从机械设备的历史数据中找出规律和趋势，以预测机械故障的发生。
5.诊断算法：根据机械设备的特征向量和历史数据，采用不同的诊断算法，如神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯等，来实现故障的诊断。
在实际应用时，机械故障诊断技术需要根据具体的应用场景进行调整和优化，以达到更好的诊断效果。
机械故障诊断的方法
机械故障诊断的方法
机械故障诊断的方法可以分为以下几种：
1. 观察法：通过观察机械设备的运转过程中是否存在异常现象来判断故障原因。
例如，机械噪音变大、部件振动、热量异常等。
2. 测试法：通过使用仪器设备对机械设备进行测试，测量关键参数，比如温度、压力、电流、电压等，从而找出故障的原因。
3. 比对法：将已知正常的机械设备与出故障的设备进行比对，找出两者之间的差异并分析可能的故障原因。
4. 故障代码法：一些机械设备会记录故障代码，通过查阅故障代码手册，可以迅速定位到故障原因。
5. 试验法：通过对机械设备进行一系列试验，例如拉力试验、冲击试验、振动试验等，来模拟实际使用过程中可能发生的故障情况。
6. 经验法：依靠工程师或技术人员的丰富经验和专业知识，根据故障的症状和手头的情况进行判断和诊断。
以上方法可以单独或者组合使用，根据具体的机械设备故障情况选择合适的方法
进行诊断。
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n 第二节 故障诊断的人工神经网络方法 n 一、神经网络模型 n 1. 人工神经元模型
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n 2．神经网络模型 n （1）模型
机械故障诊断
n （2）算法 n B-P网络的输入值是一些特征参数，输出值是识
别结果，学习算法属于有教师学习，通过不断修 改权系数和阈值，使系统的输出误差{y}与给定 的教师样本{t}的误差为最小。
机械故障诊断
n Hopfield网络 n 反馈网络 n 自组织 n 解决了著名 的TSP问题。
实时处理
机械故障诊断
n 第三节 故障诊断的专家系统简介
n
专家系统是应用大量人类专家的知识和推理
方法求解复杂的实际问题的一种人工智能计算机
程序。它是由一组计算机软件组成的系统，具有
相当数量的权威性知识，具备学习功能，并且能
机械故障诊断
n ② 简易诊断仪表的检测多数比较单一，且精度 较低，
n ③ 精密信号分析仪价格贵，一般只对振动信号 进行分析，由于其专业程度较高，现场的使用人 员很难正确使用。
n 因此，随着对柴油机可靠性要求的日益提高，油 田迫切需要一种集成多种参数的、精密实用的、 能进行智能不解体诊断的系统。
机械故障诊断
▪ 适合探测信号中的瞬态异常并展示其成分 ▪ 称为信号分析的显微镜
机械故障诊断
正常泵阀
故障泵阀
机械故障诊断
正常活塞
故障活塞
机械故障诊断
n 机械设备故障诊断的发展
n
n 机械设备故障诊断技术是建立在多种基本技术 的基础之上，并融合多种学科理论的新兴综合性 学科。因此，该学科具有基础理论较新、体系边 界模糊、实施技术繁多、工程应用广泛、发展日 趋迅速以及与高技术发展密切相关等特点。
n 2．国内外柴油机故障诊断的发展趋势 n 众多的文献表明，柴油机故障诊断的趋势是不解体化、
高精度化及智能化。不解体检测的研究，其方向是开发 可预埋在发动机内的传感器。美国、日本等国家已成功 的将超薄型传感器安置在发动机内，对发动机的温度及 主要部件的配合间隙进行诊断，并利用光纤传感器监测 发动机的转速波动。 n 高精度化，是指提高信号分析的信噪比。如利用相干 函数对测点进行选择，利用多段时域平均法提高当前缸 信号强度，利用倒频谱重新编辑法消除其它缸的影响， 利用小波变换消除噪声等等，其目的都在于去除诊断参 数中的干扰，以提高诊断精度。
n
机械故障诊断
n 开发功能强、但操作简单的系统，以适合于现场 人员的使用，是智能型故障诊断系统的研究方向， 也是智能型故障诊断系统的得以发展的必要条件。
n 故障诊断技术这一新兴学科的日臻完善，还远 远不是其发展进程的终结，随着计算机技术、测 试技术、信号处理技术、信息论、控制论、可靠 性理论以及系统工程等现代科学技术的发展，还 将大大丰富故障诊断技术学科的基础理论与实施 技术，促进该学科继续向更高的水平、更深的内 涵和更广阔的应用前景发展。
机械故障诊断
n 例如，被识别目标事件，它可以有很多具体的样 本，这就是说目标事件会有很多不透明的映射， 它将所有这些模式映射到所设定的类别中。这样， 任一或所有这些模式均被识别并被分类到目标事 件的类别中。人类是用他们的感知和认知器官来 处理并实现这一不透明映射的。
n 但是，在另一方面，在计算机模式识别中，必 须用清晰的描述方式－透明映射方式来替代自然 界中不透明映射。
n 图中给出了各信号的理论功率谱。图中横轴为归 一化的频率(-0.5～0.5)，纵轴为功率谱值(-30～ 50dB)。
机械故障诊断
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▪ 小波分析理论 （采用小波族进行变换） 具有多分辨率的特点：
▪ 在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时 间分辨率；
▪ 在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时 间分辨率；
机械故障诊断
n 3.故障诊断与认识过程 n 故障诊断这一新兴的学科，近年来获得了非常快的发展，
但也面临着人工智能领域所面临的共同问题。即知识描 述与知识输入的“瓶颈”问题。 n 模糊数学的创始人Zadeh曾提出模式识别可以被看作是 一种不透明的映射。新的情况或新的模式可由一个观察 者正确地识别和分类。然而，这一把模式映射为正确类 别隶属的过程是不透明的，不仅其详细的过程旁观者是 捉摸不透，而且甚至对识别者本人而言也很难理解。计 算机模式识别的任务是用透明映射方式来代替这种不透 明映射，从而能用计算机语言对其精确地加以描述。
机械故障诊断
n 就上面的讨论，我们可以得到以下的结论： n ⑴世界事物是非常复杂的，其特征信息是多种
多样的，人们也有能力识别每一个信息，但各信 息之间的关系却是不透明的，人们还很难找到这 些联系。 n ⑵人们虽有能力识别这些信息，但对这些信息 特征的描述是不透明的，即没有一个标准去统一 这些描述。因而就很难进行交流，也更难让计算 机去“懂得”。 n ⑶人们根据已知信息得到结论的推理过程是不透 明的，即人们不知道自己的推理过程是如何进行 的，当然也就无法让计算机去有效的模拟。
的使用，是智能型故障诊断系统的研究方向，也是智能 型故障诊断系统的得以发展的必要条件。 n 为要得到正确结论，首先要做的就是准确地得到事物的 全部信息，并对这些信息进行适当地分类、加工。就某 种程度而言，只要特征值集合中含有足够的信息，就不 存在正确选择或错误选择的问题。但是不适当的选择会 导致需要复杂的判决准则或映射，反之，适当的选择可 使准则变得简单而又便于理解。当然适当的选择本身就 是一个值得研究的课题。
机械故障诊断
n 整个过程包括两个不同的步骤。第一步是建立起 按照适当特征来描述被识目标事件的特殊表现形 式。第二部是计算机进行一种显示处理，以得到 透明的映射，实现了分类。
n 在两种操作中，最难的是第一步的设计。一旦特 征已知，就可以对综合数学变换过程起理论指导 作用，从而获得所需的结果，在不同程度上满足 我们的需要。然而，一般而言我们并无先验的基 础。此外，也并不清楚什么样的表达方式更适合 模式识别过程。
机械故障诊断
AR
MA
建模参数功率谱模型
机械故障诊断
n 为了对各种谱估计的方法有一个基本的了解， 下面用一已知信号对各种方法进行检验(N=32)。
n 所给出的信号为：
n
n 式中：f1=0.05，f2=0. 40，f3=0.42； n z[n]为噪声的一阶自回归过程：
(3-13)
n
(3-14)
机械故障诊断
够采取一定的策略，运用专家知识进行推理，解
决人们在通常条件下难以解决的问题。一般的计
算机软件是由数据和程序两级组成，而专家系统
则有数据、知识和推理机三级组成。
机械故障诊断
n 被誉为“专家系统和知识工程之父”的费根鲍姆 (Feigenbaum)所领导的研究小组于1968年研究成功第 一个专家系统DENDRAL，用于质谱仪分析有机化 合物的分子结构。1972～1976年，费根鲍姆小组又 开发成功MYCIN医疗专家系统，用于抗生素药物治 疗。此后，许多著名专家系统，如PROSPECTOR地 质勘探专家系统，CASNET青光眼诊断治疗专家系 统、RI计算机结构设计专家系统、MACSYMA符号 积分现定理证明专家系统、ELAS钻井数据分析专家 系统和ACE电话电缆维护专家系统等被相继开发， 为工矿数据分析处理、医疗诊断、计算机设计、符 号运算和定理证明等提供强在力的工具。
机械故障诊1）知识库（Knowledge Base）
n （2）推理机（Inference Engine）
n （3）数据库（Data Base）
n （4）解释器（程序）
n
（ExplicationProgram）
n （5）知识获取程序
n
（Knowledge Ac－quisition Program）
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n 把人们认知苹果这一目标事件为例。人们通过看、嗅、 触摸、削皮、吃、拿、分选及买苹果等一系列长期的生 活实践学到了认知苹果地能力。但人们并不能充分又简 捷地描述苹果。这一映射过程基本上是不透明的。
n 与此不同，对于计算机模式识别，需要涉及到的不仅仅 是透明映射，而且还有选择特征函数的问题。尽管我们 已有极精密的仪器来度量色彩、气味、纹理等等特性， 但是还很难断定哪些特征是最基本的、有用的，而哪些 特征又是多余的、无关紧要的。对于目标事件描述的特 征选择是比较困难的，但又是计算机模式识别实现过程 中最基本的预处理任务。这里，目标事件可以是概念性 的，也可以是物理实体、或者是局势、情况等。
机械故障诊断
n ⑶ 油田机械设备的诊断专用系统还比较落后。 除高校研制刚刚开始使用的诊断系统外，油田生 产部门对大型柴油机现有的诊断手段主要有测功 台、简易柴油机诊断仪表、精密信号分析仪等几 种。这几种诊断方式，都满足不了油田对柴油机 进行故障诊断的实际需要，表现为：
n ① 测功台只能在柴油机解体的情况下对其进行 诊断，且只能在大修厂的台架上进行，满足不了 现场诊断的需要；
机械故障诊断
n 智能化，是指开发诊断型专家系统，使数据处 理、分析、故障识别自动完成，能减轻诊断的工 作量，并提高诊断速度及正确性。
n 标准化，建立检测标准，建立检测机制，设计制 造时考虑到设备的检测问题，传感器安排台，测 压孔等等，方便对设备实施检测。
n 网络化，网络传输数据，集中专业人员检测，机 器医院。
机械故障诊断
n 1．存在的问题 n 尽管机械故障诊断已取得了长足的发展，但它
是一门正在发展的新型学科，还远没有达到完善 的水平，主要表现在：
n ⑴ 发展不平衡，旋转机械的故障诊断理论和 实践都取得了较成熟的效果，而往复式机械的诊 断理论和实践都有待于提高。
n ⑵ 测量分析仪器和诊断仪器相脱离。便携式 的多为分析系统，一般为传感器、放大仪、数据 采集系统＋频谱仪。无具体设备的特征数据并缺 乏诊断型系统。而较好的多为专用的、固定式的 系统。一般固定在厂里或设备上，并专为该设备 服务。