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從開展設備診斷的流程來看，設備診斷分為信號拾取、信號處理、故障診斷三個階段。圍繞著這一問題，設備診斷技術在下述方面展開了理論研究。信號拾取技術研究。設備診斷技術從設備的癥狀入手進行分析研究。設備癥狀由拾取的信號分析得到。因此，信號拾取技術是設備診斷的基礎之一。正如信號領域所言，“進入的是垃圾，出來的必定是垃圾”，可見正確拾取信號的重要性。信號拾取技術包括信號的拾取和放大，其中對傳感器的研究是重點。設備診斷中的傳感器按功能分為振動傳感器、聲級計、聲發射傳感器、溫度傳感器。以前，對傳感器的研究偏重于硬件方面，即要求它具有良好的動態特性，靈敏度，穩定性和抗干擾能力強。但是，隨著監測系統的龐大化和復雜化，傳感器的類型和數目都急劇增多。例如對大型發電機組的監測，測點有 254個，相應的傳感器也要 254 個。東北大學為某冶煉廠研制的風機工作狀態監測系統，測點也達32 個，拾取振動、瓦溫、風壓、電流、流量等 5 類參數。眾多的傳感器形成了傳感器群，這就帶來了傳感器如何布局方面的研究。Hull 和Srihari 闡述了傳感器合理分布的重要性。
信號分析和處理方法研究。這一部分是設備診斷技術的核心之一，也是理論研究的熱點之一，它實際上就是診斷技術中的特征因子提取技術。傳感器拾取的信號，稱為原始信號，一部分可直接利用，如溫度，位移等，但大部分不可直接利用，如振動，雖然經過放大，由于含有噪聲，一般從單個波形上反映不了問題，必須利用信號分析與處理技術，把信號轉化在不同的域內進行分析，才能得到更能敏感反映機器狀態的特征因子。濾波技術、頻譜分析技術是傳統的信號處理方法。近年來出現的數字濾波技術、自適應技術、小波分析技術等大大豐富了信號處理技術的內容。以頻譜分析的系列技術為例，如FFT 分析、倒譜分析、短時 Fourier 分析、Wigner 分布等在傳統的工程中占有非常重要的地位。Fourier 變換和倒譜分析對平穩信號的分析非常有效。為了對工程中廣泛存在的非平穩信號進行分析，引入了短時Fourier 變換和 Wigner 分布，但二者對非平穩信號的分析能力不很理想。近年來出現的小波分析技術為此提供了強有力的工具。它不僅適合分析平穩信號，而且適合分析非平穩信號。從根本上講，小波分析將有望代替傳統的 Fourier 分析技術。另外，近年來發展起來的分形幾何技術，也為信號處理提供了嶄新的手段。模糊技術的應用也豐富了信號處理的內容。由于特征因子提取的重要性，信號處理中每一種新技術在設備診斷中的應用，都是對診斷技術的一次重大推動。
診斷方法研究。識別設備的狀態為正常或異常，這是狀態監測的功能范圍。判斷為異常后再進行原因分析，這才是診斷的實質。原始的診斷方法是“手摸，耳聽，眼看”等方法。在設備診斷技術出現以后，這種情況得到了根本的改善。目前，診斷技術根據不同的信號類型，分為振聲診斷、溫度診斷、油液分析、光譜分析等。受技術的限制，在診斷技術初期，人的因素占絕對主導地位。儀器處理后的信號基本上靠人去分析。如對振動譜結構的分析，對油液中顆粒大小和形狀的分析，只有有經驗的專家和技術人員才能將它和某類故障聯系起來。近年來，隨著人工智能 (AI) 的發展，診斷自動化、智能化的要求逐漸變為現實，也是現在研究的重點。其中專家系統的研究起步最早，目前在診斷中已有成功的利用。模糊理論由于具有處理不確定信息的能力，因此通常和專家系統結合。作為前處理和后處理，神經網絡技術在診斷中的應用起步較晚，但由于它強大的并行計算能力和自學習功能及聯想能力，很適合作故障分類和模式識別，因此在診斷中很受歡迎。大量的文獻對神經網絡的結構及算法進行了研究。神經網絡是基于數值的推理，它擅長大規模的數值計算，具有學習能力，但不具有解釋能力。專家系統是基于符號的推理系統，它存在知識獲取困難的特點，但具備解釋功能，因此神經網絡和專家系統可以優勢互補，二者的結合發展必然具有良好的前景。總之，診斷方法研究的總體目標是實現診斷的自動化和智能化。這一目標會隨著診斷方法的深入研究而實現。
信息融合方法研究。信息融合技術早已有之，目前在軍事領域的 C3I 系統中有著廣泛的應用，但在設備診斷中的應用還是近年來的事情。診斷問題中信息融合的起因大概有三個：一是多傳感器形成了不同通道的信號，二是同一信號形成了不同的特征信息，三是不同的診斷途徑得出了有偏差的診斷結論。診斷的最終目標是利用各種信息提高確診率。單個的信息顯然具有其局限性，根據信息論的原理，由單維信息融合起來的多維信息，其信息含量比任何一個單維信息量都要大，因此進行信息融合就顯得很有意義。目前，進行信息融合的方法主要有 Bayes 推理、
除上述研究外，對各種故障機理的研究也在深入進行，如振動成因、摩擦機理等。對此方面的研究，有利于新技術、新方法的針對性有效利用。
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