设备检测与故障诊断技术现状
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势摘要在新时期时代背景影响下，所研发的先进机械设备具有多样性，并为设备的使用提供了广泛的空间支持。
在各项生产活动中，对机械设备的使用性能提出了较高的要求，应确保机械设备能够持续处于良性运转阶段。
在使用机械设备时，由于受到多种干扰因素所带来的影响，所以导致设备故障发生几率相对较高，需要促进机械设备故障诊断作业及时开展，并结合常用的监测方法，确保机械设备故障能够及时排除。
关键词机械设备；故障诊断；监测方法；发展趋势0引言在工业发展过程中，突出了机械设备使用的重要性，为了确保机械设备长期使用，并保障设备运行的安全性与可靠性，需要及时开展故障诊断作业，并借助常用的监测方法，提高机械设备应用水平，并加快工业化发展整体进程。
1机械设备故障诊断与监测发展现状对于机械设备的故障诊断与监测作业来说，已经突出了重要性和必要性，成为企业设备管理阶段的基础内容，需要结合机械设备的运行过程进行监测，保障设备运行状况分析结果有效性。
基于充足数据参考，对可能会存在的故障隐患进行预测，及时提出有个对性的问题处理措施，在减少设备维护费用的情况下，能够确保继续设备持续处于正常运转状态。
现阶段在机械设备故障诊断技术的发展过程中，为大数据、人工智能等技术的应用，提供了广泛的空间支持，并且能够转变传统的机械设备故障诊断与监测工作趋势，使其朝着自动化、智能化以及科学化的方向转型。
2机械设备故障诊断与监测的常用方法2.1振动监测诊断技术对于振动监测诊断技术来说，在操作过程中具有简易性和便利性的特点，且获得的诊断形象具有准确性，能够形成多维化的振动参数，在投入过程中所需用的费用成本相对较低。
通过对目前所使用的监测方法予以分析，可以看出通常是以振动监测诊断技术为主，且此项技术一般能够列为首选技术类型。
通过对机械设备的振动参数予以分析，综合考虑设备的振动特点，对设备运行阶段的整体状态进行明确掌握，结合故障问题发生的可能性，对故障类型进行预测，为探究作业的开展提供了充足的数据支持。
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势
机械设备故障诊断与监测的常用方法及其发展趋势机械设备因为长期使用，存在断裂、腐蚀等故障，影响机器的性能和安全。
因此，机械故障的诊断和监测变得至关重要。
随着技术的发展，越来越多的方法被开发出来用于故障诊断和监测。
以下是机械设备故障诊断和监测的常用方法及其发展趋势。
1. 振动分析振动分析是最常用的机械设备故障诊断方法之一。
通过检测机器运转时产生的振动，可以判断故障的原因。
振动分析包括振动监测、信号分析和频谱分析等子项。
观察机器运行的振动特征，可以诊断出许多故障，如轴承损坏、齿轮啮合不良和不平衡等。
2. 红外热像技术红外热像技术利用红外辐射检测机器的温度差异。
几乎所有的机械设备故障都伴随着温度变化。
红外热像技术可以通过检测温度异常来找到机器的故障来源。
例如，并非所有的机器故障都会导致机器的发热，但是利用热像技术，可以找到由于故障所带来的温度差异，预警相关的故障。
红外热像技术具有快速、非接触、安全等优点，逐渐被广泛应用。
3. 谱系分析谱系分析是通过将信号转换成频域信号，对频率分布进行分析，检测出信号中存在的谐波和振动噪声等，并可确定谐波所对应的故障类型。
谱系分析适用于早期故障的诊断和分析，预测机械设备的寿命，提前预测发生故障的可能性。
4. 声音分析技术声音分析技术通过检测机器工作时所产生的声音情况，以判断最终是否存在故障。
声音分析依靠声音传导、产生时的波形和谱特性等方面的知识，到达诊断机器障碍的目的。
1. 智能化智能化实际上是人工智能技术在机械故障检修领域的运用。
检测设备可以采用大数据云计算、物联网等技术，帮助设备预测维护。
2. 平台化将多种技术整合在一起来识别和解决故障。
人们可以通过一种平台处理和分析数据，得出正确的结论。
3. 无人化节省人工的运用，减少工业重复劳动，提高机器操作的安全性。
总之，机械设备故障诊断和监测的方法正在不断发展壮大，专家也在不断探索其它可能的技术方法。
未来，预计发展将更加智能、自上而下地维修监测、平台化的集成解决方案。
智能装备故障诊断技术研究
智能装备故障诊断技术研究随着科技的不断发展，智能装备已经成为了现代工业化发展的重要基础。
智能装备在生产中的应用，不仅为生产企业提供了更高的生产效率和更便捷的操作经验，同时也对生产线的安全性和可靠性方面进行了更全面的保障。
但是，智能装备在长时间运行中难免会出现一些问题，如何及时准确地诊断、排除故障成为工程师面临的难题。
针对这个问题，智能装备故障诊断技术应运而生。
本文将从以下几个方面对其进行深入的探讨。
一、故障诊断的现状及其存在的问题在智能装备使用中，故障往往是不可避免的，而故障处理的难点就在于尽快发现故障并且具备可靠的排除手段。
然而，目前市场上智能装备存在的故障诊断问题是多方面的。
首先，智能装备系统复杂度的逐步增高，使得故障出现原因更加复杂，需要寻找问题的难度加大；其次，工程师缺乏经验和技能，无法快速、准确地诊断故障；再次，现有的诊断方法的准确性和容错性有待提高。
在一些少量采用智能装备的制造企业中，故障诊断仍旧主要依靠人工巡检及修复，往往需要大量的人力物力进行处理，过程中出现的延误、漏检等情况严重影响了生产效率和效益。
为了解决这一问题，研究智能装备故障诊断技术为必要之举。
二、智能装备故障诊断技术的应用现状面对智能装备故障诊断的问题，多种方法正在被研究和应用。
其中，目前主流的、最为成熟的技术是基于人工智能模型的故障检测。
这一技术可以通过以下方式进行故障判断：1.基于机器学习的故障检测。
该技术将生产设备的历史数据作为训练数据，让机器进行学习，然后通过对新数据进行分析从而判断故障，具有一定的准确性和可用性。
2.专家系统。
这一系统正常状态下可以对生产设备运作进行监控，并根据设备的输出数据进行分析和处理。
如果发现系统错误或者异常，专家系统立刻发出异常信息和警报。
该系统需要对设备运作的复杂性直接导致困难，系统无法拟定和排除复杂故障。
3.面向对象的故障诊断。
该技术通过分析系统各个组件的交互，确定故障的可能原因所在。
水电机组状态监测与故障诊断
水电机组状态监测与故障诊断摘要：在我国电力企业不断发展的过程中，为了进一步提高相关企业的经济效益，提高市场竞争力，可以采取以下措施：一是降低设备维修成本；二是进一步提高设备运行的可靠性和稳定性。
为保证水电机组平稳平稳运行，我国传统的方式是实行计划维修制度，虽然取得了一些成效，但仍存在以下不足：一是缺乏针对性；二是维修过于盲目；第三，该方法不能提前预防设备故障，因此不能满足当前水电机组的需求。
这种情况下，有一个新的维护模式即状态维护，该方法有较强针对性，先进的设备检测技术和设备的应用谨慎监测诊断系统设备运行状态分析，从而尽快发现问题，及时采取适当的策略来解决，不仅大大降低了维护成本，而且还提高维修工作的效率，确保设备的安全运行，避免相关安全事故的发生。
关键词：水电机组；状态监测；故障诊断一、水电机组状态监测与故障诊断技术现状1、水电机组状态监测技术现状（1）机组振动稳定性监测技术。
水电机组振动稳定性监测技术包含多种不同的参数，如水压脉动、主轴摆度、机组结构振动等。
其中，当前水轮发电机组振动稳定性监测的基本原理如图1所示。
监测分析系统、振动传感器共同构成振动监测系统。
表征机组振动状态的不同非电量特征参数，通过传感器收集并转化成为电量信号，以便监测系统进行有效运用。
监测分析系统共包括3种功能，即数据分析功能、数据存储功能、数据采集功能，能比较全面地获取振动信息，如振动趋势、轴心轨迹、振动波形、相位等，便于故障分析。
图1 振动监测原理（2）发电机气隙和磁场强度监测技术。
到目前为止，通过运用配套前置器、平板电容式传感器，利用计算机采集、储存、输出数据，便能测量出水轮发电机的磁场强度和气隙。
电容式位移传感器的工作原理是通过对被测表面和传感器平板二者之间等效电容的的变化程度，对2个平面之间的距离进行有效反映。
由于传感器属于平板形式，在定子转子之间安装传感器比较合适。
其中，美国Vibrosys公司生产的气隙监测传感器比较具有代表性，包括空气气隙传感器VM5.0（图2a）和磁场强度传感器MFM-100（图2b）。
汽车故障诊断技术的现状及发展趋势分析
汽车故障诊断技术的现状及发展趋势分析摘要：在信息技术和人工智能技术的迅速发展之下，汽车故障诊断技术也发生了很大的变化，但是汽车故障的诊断是一个非常复杂的过程，目前的故障诊断技术仍然需要不断的改进，相信在不远的未来，智能化技术将以更加完善的姿态在汽车故障诊断中被广泛的使用，而其智能化的诊断也将更加的精准。
关键词：汽车故障；诊断技术；现状；趋势随着科学技术的不断发展，汽车已经成为了人们日常出行必不可少的交通工具。
但是汽车作为机械设备其故障是不可避免的，为了保证其能够安全运行，汽车故障诊断技术也随之应用而生。
近年来了在信息技术和人工智能技术的迅速发展之下，汽车故障诊断技术也发生了很大的变化。
一、汽车故障诊断技术的发展历程1、人工检测阶段早期的汽车故障检测完全采用人工检测，一方面是由于汽车的制造刚刚起步其内部机械系统和电路系统相对比较的简单，采用人工检测也相对也比较的容易；另一方面由于汽车的故障检测在当时属于一门新的研究课题，相关的研究也刚刚起步，所以只能是不断的摸索研究。
人工检测最大的优点就是方便经济，但是其缺点也是非常的突出，由于人工检测完全依赖于维修人员，所以经验积累就显得非常重要，再加上维修人员个体之间的业务素质异，所以对于故障诊断的准确性也各不一致。
2、仪表检测阶段初期的汽车仅仅是为了代步，所以人们对汽车的关注点在“出行”方面，但是随着新材料、新技术及经济条件的不断发展，人们对于汽车的要求逐渐提高，特别是在舒适性体验方面要求越来越高，正是在这种需求之下，汽车制造时在其中加入的电气元件也越来越多，但是功能的增加也意味着故障类型的增多，这种情形之下完全的人工检测故障已经是不可能了，特别是汽车内部的电器构件靠人工诊断是无法奏效的，所以在这种情况之下万能表、示波器便引入了汽车故障的检测使用。
虽然是一些简单的电子设备，但是在汽车故障的检测当中却大大的提升了诊断的效率和准确性，而且仪表简单易操作，所以至今在汽车故障检测中仍然是必不可少的辅助诊断设备。
国内电气设备的故障诊断与检测技术分析(开题报告)
国内电气设备的故障诊断与检测技术分析开题报告1．课题主要研究内容；随着社会和经济的发展，电力系统在国民经济中的地位日趋重要，因此对电力系统安全可靠性提出了更高的要求，同时，电力系统的改革也促使各个电力运营商在满足质量要求的情况下追求以最低的成本实现最终的目标，而其中重要的举措之一就是采取科学的监测和故障诊断手段对电气设备进行检修，从而能够提早发现设备隐患，提高设备的可靠性，降低运行和维修的成本。
设备的检修体制大致经历了事后维修、预防性定期检修、状态检修的方式，而我国电力系统当前对电气设备所采取的维修方式为事后维修和预防性定期检修的方式。
早期所采用的事后维修方式，是当电气设备发生故障时才进行的维修，此时事故已经造成，所承受的经济损失也是最大的。
在现代设备管理要求下，事后维修仅用于对生产影响极小的非重点设备、有冗余配置的设备或采用其他检修方式不经济的设备。
预防性定期检修是以时间为基础的预防检修方式，在电厂通常分为大修、小修，这种检修方式不管被检修的电气设备状态如何，一律到期必修。
长期以来，对我国电力系统安全运行起到了很大的作用，但随着电力系统向高电压，大容量，互联网发展，以及用电部门要求的提高，这种传统的方法己越来越不适用，主要表现在需要停电进行试验，而很多重要电力设备轻易不能退出运行停电后设备状态如工作电压，温度等和运行中不一致，影响判断准确性受检修周期的限制，检修往往不能恰到好处，对在两次检修期间发生的事故没有好的解决方法。
第一章电气设备现状调研1.1短路故障1.2放电故障1.3绝缘故障第二章电气设备在线监测与故障诊断内容2.1电气设备在线监测与故障诊断的方法2.2在线监测与故障诊断的基本原则2.3在线监测与故障诊断步骤2.3.1故障判断的步骤2.3.2有无异常的判断2.3.3故障严重性判断2.3.4故障类型的判断第三章电气设备检修措施3.1加强继电保护3.2降低设备缺陷率3.3完成绝缘改造3.4减少短路几率总结2．课题的研究意义、国内外现状；本文在分析现代电力系统设备检修体制的基础上,论述了电气设备实行状态监测必要性和可能性,并以高压断路器为研究对象。
机械设备故障检测诊断技术发展前景范文
机械设备故障检测诊断技术发展前景范文机械设备故障检测诊断技术是指利用各种手段和方法对机械设备的故障进行检测和诊断，以提前发现和解决潜在的故障问题，保障机械设备的安全运行和延长其使用寿命。
随着科学技术的不断发展，机械设备故障检测诊断技术也得到了很大的进步，未来的发展前景也非常广阔。
首先，随着传感器技术和信息通信技术的快速发展，机械设备故障检测诊断技术将更加智能化和自动化。
传感器可以实时采集机械设备运行时的各种参数和状态信息，通过信息通信技术将这些数据传输到计算机系统进行分析和判断。
未来，随着人工智能技术和大数据技术的不断发展，机械设备故障检测诊断系统将能够自动地学习和识别各种故障模式，并根据实际情况提供相应的解决方案，大大提高设备故障诊断的准确性和效率。
其次，随着云计算和物联网技术的成熟应用，机械设备故障检测诊断技术将形成一个完整的网络系统。
机械设备上的传感器将通过网络连接到云服务器，实现设备的远程监控和故障诊断。
在云服务器上，可以集中存储和处理大量设备的检测数据，并通过网络将结果传输到终端设备，包括手机、平板电脑等。
这样，机械设备的运行状况可以实时监测，一旦出现异常或故障，即可立即得到诊断结果和处理建议，及时采取措施，避免设备故障引发更大的问题。
此外，虚拟现实技术的发展也将为机械设备故障检测诊断技术的发展提供新的可能性。
虚拟现实技术可以将真实的物理世界与虚拟的计算机世界进行融合，使得用户可以在虚拟环境中进行设备故障的模拟和演练。
通过虚拟现实技术，操作人员可以在模拟的设备环境中进行实际的操作，观察和体验设备故障的发生和处理过程，提高其对设备故障的判断和处理能力。
这种技术的应用不仅可以提高操作人员的培训效果，还可以减少因人为操作错误而引起的设备故障，提高设备的可靠性和稳定性。
最后，随着经济的快速发展和工业化水平的提高，机械设备的规模和种类也越来越多样化。
这就对机械设备故障检测诊断技术提出了更高的要求。
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景
2024年机械设备故障检测诊断技术发展前景随着科技的不断进步，机械设备故障检测诊断技术在2024年将迎来全新的发展前景。
随着工业化的不断普及和机械设备的广泛应用，故障检测诊断技术的重要性日益凸显。
以下将从以下几个方面分析2024年机械设备故障检测诊断技术的发展前景。
一、人工智能技术在机械故障检测诊断中的应用人工智能技术在机械故障检测诊断中的广泛应用将成为2024年发展的主要趋势。
通过使用深度学习算法和大数据分析技术，可以对机械设备的运行状态进行实时监测和分析。
人工智能技术可以通过对大量的数据进行分析和比对，识别出机械设备的故障模式，并预测出可能发生的故障。
这种预测性维护可以大大减少机械设备的停机时间和维修成本，提高生产效率。
二、无损检测技术的发展无损检测技术是一种可以在不破坏或干扰被检测物体的情况下，对其进行检测和评估的技术。
在2024年，无损检测技术将得到更加广泛的应用。
通过使用超声波、磁粉检测、热像仪等技术，可以检测机械设备内部的隐性缺陷和故障，如裂纹、疲劳等。
这种无损检测技术可以帮助工程师们更好地评估设备的状态和安全性，并及时采取相应的维修措施。
三、机器视觉技术在故障检测中的应用机器视觉技术是一种通过使用相机和图像处理算法来模拟人类视觉的技术。
在2024年，机器视觉技术将在故障检测中发挥重要作用。
通过使用机器视觉技术，可以对机械设备进行在线视觉检测，实时监测设备的工作状态和表面缺陷。
机器视觉技术可以识别出设备表面的变形、磨损和裂纹等故障模式，并及时向操作人员发出警报，帮助他们采取及时的维修措施。
四、联网技术在故障检测中的应用随着物联网技术的广泛应用，机械设备的故障检测将变得更加智能化和自动化。
通过将机械设备与云平台相连接，可以实现对设备的远程监测和控制。
在2024年，联网技术将广泛应用于机械设备的故障检测领域。
通过实时监测设备的运行状态和工作参数，并将数据传输到云平台进行分析和比对，可以及时发现设备的故障，并远程修复或寻找更好的解决方案。
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设备检测与故障诊断技术现状
【摘要】随着科学技术的发展，设备越来越复杂，自动化水平越来越高，设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大，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，在现代工业生产中起着重要的作用。
开展设备故障检测与诊断技术的研究具有重要的现实意义。
【关键词】设备；故障；检测；预防；维修方法
本文从设备检测诊断的基本方法、内容和技术手段等多方面对我国机械设备检测和诊断技术的现状进行综述，并在此基础上提出了该技术今后的发展趋势。
企业要实现设备管理现代化，应当积极推行先进的设备管理方法和采取以设备状态监测为基础的设备维修技术。
1.设备检测的一般常用方法概述
设备检测一般是指采用各类检测仪器对设备各项指标进行检测，以达到保障安全使用的目的。
根据相关技术人员的经验，设备检测尤其是特种设备的检测需要符合国家、地方及行业协会的相关规定。
设备检测常用的方法是无损检测，无损检测就是利用声、光、磁和电等，在不损害或不影响被检对象使用性能的前提下，检测被检对象中是否存在缺陷或不均匀性，给出缺陷的大小、位置、性质和数量等信息，进而判定被检对象所处技术状态（如合格与否、剩余
寿命等）的所有技术手段的总称。
与破坏性检测相比，无损检测不会损害被检对象的使用性能，因此，无损检测又称为非破坏性检测。
无损检测分为常规检测技术和非常规检测技术。
常规检测技术有：超声检测、射线检测、磁粉检测、渗透检验、涡流检测。
非常规无损检测技术有：声发射、红外检测、激光全息检测等。
2.下面对以上所说的检测技术做一下简要的介绍
2.1超声检测
超声检测的基本原理是：利用超声波在界面（声阻抗不同的两种介质的结合面）处的反射和折射以及超声波在介质中传播过程中的衰减，由发射探头向被检件发射超声波，由接收探头接收从界面（缺陷或本底）处反射回来超声波（反射法）或透过被检件后的透射波（透射法），以此检测备件部件是否存在缺陷，并对缺陷进行定位、定性与定量。
2.2射线检测
射线检测的基本原理是：利用射线（x 射线、γ射线和中子射线）在介质中传播时的衰减特性，当将强度均匀的射线从被检件的一面注入其中时，由于缺陷与被检件基体材料对射线的衰减特性不同，透过被检件后的射线强度将会不均匀，用胶片照相、荧光屏直接观测等方法在其对面检测透过被检件后的射线强度，即可判断被检件表面或内部是否存在缺陷（异质点）。
2.3磁粉检测
磁粉检测的基本原理是：由于缺陷与基体材料的磁特性（磁阻）
不同，穿过基体的磁力线在缺陷处将产生弯曲并可能逸出基体表面，形成漏磁场。
若缺陷漏磁场的强度足以吸附磁性颗粒，则将在缺陷对应处形成尺寸比缺陷本身更大、对比度也更高的磁痕，从而指示缺陷的存在。
2.4红外检测
红外检测的基本原理是：用红外点温仪、红外热像仪等设备，测取目标物体表面的红外辐射能，并将其转变为直观形象的温度场，通过观察该温度场的均匀与否，来推断目标物体表面或内部是否有缺陷。
3.设备故障诊断技术的概述
设备故障诊断是指设备在运行中或在基本不拆卸的情况下，通过各种手段，掌握设备运行状态，判定产生故障的部位和原因，并预测设备未来的状态，从而找出对策的一门技术。
设备故障诊断的任务是监视设备的状态，判断其是否正常；预测和诊断设备的故障并消除故障；指导设备的管理和维修。
（1）设备故障诊断的内容包括状态监测、分析诊断和故障预测三个方面。
其具体实施过程为信息采集、信号处理、状态识别、诊断决策。
（2）设备故障信息的获取方法包括直接观测法、参数测定法、磨损残渣测定法及设备性能指标的测定。
（3）设备故障的检测方法包括振动和噪声的故障检测、材料裂纹及缺陷损伤的故障检测、设备零部件材料的磨损及腐蚀故障检测
及工艺参数变化引起的故障检测。
（4）设备故障的评定标准常用的有三种判断标准，即绝对判断标准、相对判断标准以及类比判断标准。
可用平均法制定相对判断标准。
（5）从某种意义上讲，设备振动诊断的过程，就是从信号中提取周期成分的过程。
组成周期成分的简谐振动可用位移、速度和加速度三个参量来表征，每个参量有三个基本要素：即频率、振幅和初相位。
（6）试验数据处理的目的就是去伪存真、去粗取精、由表及里、由此及彼的加工过程，提高信噪比，找出客观事物本身的内在规律和客观事物之间的相互关系。
（7）振动信号频率分析的数学基础是傅里叶变换；在工程实践中，运用快速傅里叶变换的原理制成频谱仪，这是故障诊断的有力工具。
4.设备故障诊断技术的分类，有三种分类方法：
4.1按照诊断的目的、要求和条件分类，分为功能诊断和运行诊断、定期诊断和连续监测、直接诊断和间接诊断、在线诊断和离线诊断、常规诊断和特殊诊断、简易诊断和精密诊断等等
（1）功能诊断和运行诊断。
功能诊断主要是针对新安装的设备或刚刚维修过的设备，而运行诊断更多是起到状态监测的功能。
（2）直接诊断是直接根据关键零部件的状态信息来确定其所处的状态，例如轴承间隙、齿面磨损.直接诊断迅速可靠，但往往受
到机械结构和工作条件的限制而无法实现。
（3）间接诊断是通过设备运行中的二次效应参数来间接判断关键零部件的状态变化。
由于多数二次效应参数属于综合信息，因此在间接诊断中出现伪警或漏检的可能性会增加。
（4）在线诊断和离线诊断。
在线是指对现场正在运行设备的自动实时监测；而离线监测是利用磁带记录仪等将现场的状态信号记录后，带回实验室后再结合诊断对象的历史档案进行进一步的分析诊断或通过网络进行的诊断。
（5）常规诊断和特殊诊断。
常规诊断是在设备正常服役条件下进行的诊断，大多数诊断属于这一类型诊断。
但在个别情况下，需要创造特殊的服役条件来采集信号，例如，动力机组的起动和停机过程要通过转子的扭振和弯曲振动的几个临界转速采集起动和停机过程中的振动信号，停车对诊断其故障是必须的，所要求的振动信号在常规诊断中是采集不到的，因而需要采用特殊诊断。
（6）简易诊断和精密诊断。
简易诊断一般由现场作业人员进行。
凭着听、摸、看、闻来检查。
也可通过便携式简单诊断仪器，如测振仪、声级计、工业内窥镜、红外测温仪等对设备进行人工监测，根据设定的标准或凭人的经验确定设备是否处于正常状态。
精密诊断一般要由专业人员来实施。
采用先进的传感器采集现场信号，然后采用精密诊断仪器和各种先进分析手段（包括计算机辅
助方法、人工智能技术等）进行综合分析，确定故障类型、程度、部位和产生故障的原因，了解故障的发展趋势。
4.2按诊断的物理参数分类
振动、声学、温度、污染、无损诊断、压力诊断等等，都是按物理参数分类。
4.3按照按诊断的直接对象分类
各种不同的对象，诊断方法、诊断的技术、诊断的设备都有很大区别，按照机械零件、液压系统、旋转机械、往复机械、工程结构等等来进行区分。
综上所述，设备的检测和故障诊断技术，可以迅速、连续地反映设备的运行状态，预示运行设备存在的潜伏性故障并提出处理措施，是保障设备安全经济运行的有力措施，应大力推广。
然而，设备的检测与故障诊断技术毕竟为新兴的多学科高新技术，其发展和实施还存在许多困难，距离替代预防性定期检修还有较长历程。
所以，既要积极开发、推广这一技术，也要客观对待，避免盲从，不断总结经验并完善系统。
【参考文献】
[1]李国华，吴淼.现代无损检测与评价.化学工业出版社.
[2]刘燕德.无损智能检测技术及应用.华中科技大学版社.
[3]徐敏等主编.设备故障诊断手册.西安交通大学出版社.。