設(shè)備故障診斷技術(shù)雖然取得了不少進(jìn)展，有些方面已有較成熟的理論和方法 (如數(shù)字電路的故障診斷)，但仍有許多不足。特別是對(duì)復(fù)雜的大規(guī)模非線性系統(tǒng)故障診斷方法的研究更有待深入地探索。在技術(shù)方面，現(xiàn)有的不同等級(jí)和各種類型的故障診斷裝置，能在不同程度上對(duì)被測對(duì)象進(jìn)行故障診斷，但與實(shí)際的需求相比，還有相當(dāng)大的距離。那么，振動(dòng)檢測儀對(duì)機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展方向用哪些呢，下面有樽祥科技來詳細(xì)說明：

　　機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)發(fā)展方向

　　多源信息的融合

　　在設(shè)備運(yùn)行過程中，可以利用的狀態(tài)信息有很多，比如機(jī)械的振動(dòng)，聲響、溫度、壓力，電氣的輸出功率、轉(zhuǎn)速和扭矩等，如何對(duì)這些大量的信息進(jìn)行融合，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，并加以互補(bǔ)，降低其不確定性，獲得對(duì)故障設(shè)備的一致性描述，是今后故障診斷技術(shù)研究的重點(diǎn)方向。

　　經(jīng)驗(yàn)知識(shí)與原理知識(shí)緊密結(jié)合

　　振動(dòng)檢測儀在復(fù)雜設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)中，只有將領(lǐng)域問題的基本原理與專***的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合，才能更好地解決診斷問題。因此在建造知識(shí)庫時(shí)，不僅要重視淺知識(shí)的表達(dá)和處理，也要重視深知識(shí)的地位和作用。在該類模型中，深知識(shí)和淺知識(shí)各自用對(duì)它們***適合的方法表示，并構(gòu)成兩種不同類型的知識(shí)庫 (分別稱為 “原理專***” 和 “經(jīng)驗(yàn)專***” )，2 個(gè)知識(shí)庫各有 1 個(gè)推理機(jī)構(gòu)，這樣它們?cè)诟髯缘臋?quán)力范圍內(nèi)自成 1 個(gè)專***系統(tǒng)。這 2 個(gè)系統(tǒng)通過協(xié)調(diào)機(jī)制模塊構(gòu)成 1 個(gè)診斷特定問題的完整智能系統(tǒng)。

　　融合現(xiàn)代人工智能

　　現(xiàn)代智能方法在設(shè)備故障診斷技術(shù)中已得到了廣泛的應(yīng)用，隨著智能科技的不斷發(fā)展，將多種不同的智能技術(shù)結(jié)合起來的混合診斷系統(tǒng)，是智能故障診斷研究的一個(gè)發(fā)展趨勢。結(jié)合方式主要有基于規(guī)則的專***系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，實(shí)例推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專***系統(tǒng)的結(jié)合等。其中，模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專***系統(tǒng)結(jié)合的診斷模型是***具發(fā)展前景的，也是目前人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。

　　遠(yuǎn)程在線分布式全系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)

　　基于互聯(lián)網(wǎng)的智能診斷系統(tǒng)是將設(shè)備診斷技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，用若干臺(tái)中心計(jì)算機(jī)作為服務(wù)器，在企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備上建立狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)，采集設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù);在技術(shù)力量較強(qiáng)的科研院所建立分析診斷中心，為企業(yè)提供遠(yuǎn)程技術(shù)支持和保障。建立遠(yuǎn)程在線分布式全系統(tǒng)智能診斷系統(tǒng)[17]，是計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信技術(shù)與故障診斷技術(shù)相結(jié)合的一種新的設(shè)備故障診斷模式?？梢詫?shí)現(xiàn)異地多專***對(duì)同一設(shè)備 的在線協(xié)同診斷以及多臺(tái)設(shè)備共享同一診斷系統(tǒng)，有利于診斷案例的積累，以彌補(bǔ)單個(gè)診斷系統(tǒng)領(lǐng)域知識(shí)的不足，提***診斷的智能化水平，促進(jìn)診斷學(xué)的綜合發(fā)展。