智能故障診斷技術(shù)知識(shí)總結(jié)

1、智能故障診斷技術(shù)知識(shí)總結(jié)一、緒論 智能： 智能的概念智能是指能隨內(nèi)、外部條件的變化，具有運(yùn)用知識(shí)解決問題和確定正確行為的能力。 低級(jí)智能和高級(jí)智能的概念低級(jí)智能感知環(huán)境、做出決策和控制行為高級(jí)智能不僅具有感知能力，更重要的是具有學(xué)習(xí)、分析、比較和推理能力，能根據(jù)復(fù)雜環(huán)境變化做出正確決策和適應(yīng)環(huán)境變化 智能的三要素及其含義三個(gè)基本要素：推理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想推理從一個(gè)或幾個(gè)已知的判斷（前提），邏輯地推斷出一個(gè)新判斷（結(jié)論）的思維形式學(xué)習(xí)根據(jù)環(huán)境變化，動(dòng)態(tài)地改變知識(shí)結(jié)構(gòu)聯(lián)想通過與其它知識(shí)的聯(lián)系，能正確地認(rèn)識(shí)客觀事物和解決實(shí)際問題 故障： 故障的概念故障是指設(shè)備在規(guī)定條件下不能完成其規(guī)定功能的一種狀態(tài)?？?/p>

2、分為以下幾種情況： 1.設(shè)備在規(guī)定的條件下喪失功能； 2.設(shè)備的某些性能參數(shù)達(dá)不到設(shè)計(jì)要求，超出允許范圍； 3.設(shè)備的某些零部件發(fā)生磨損、斷裂、損壞等，致使設(shè)備不能正常工作； 4.設(shè)備工作失靈，或發(fā)生結(jié)構(gòu)性破壞，導(dǎo)致嚴(yán)重事故甚至災(zāi)難性事故。 故障的性質(zhì)及其理解1層次性系統(tǒng)是有層次的，故障的產(chǎn)生對(duì)應(yīng)于系統(tǒng)的不同層次表現(xiàn)出層次性。一般可分為系統(tǒng)級(jí)、子系統(tǒng)級(jí)、部件級(jí)、元件級(jí)等多個(gè)層次；高層故障可由低層故障引起，而低層故障必定引起高層故障。診斷時(shí)可采用層次診斷模型和診斷策略。2相關(guān)性故障一般不會(huì)孤立存在，它們之間通常相互依存和相互影響，如系統(tǒng)故障常常由相關(guān)聯(lián)的子系統(tǒng)傳播所致。表現(xiàn)為，一種故障可能對(duì)應(yīng)多

3、種征兆，而一種征兆可能對(duì)應(yīng)多種故障。這種故障與征兆間的復(fù)雜關(guān)系導(dǎo)致了故障診斷的困難。3隨機(jī)性故障的發(fā)生常常是一個(gè)與時(shí)間相關(guān)的隨機(jī)過程，突發(fā)性故障的出現(xiàn)通常都沒有規(guī)律性，再加上某些信息的模糊性和不確定性，就構(gòu)成了故障的隨機(jī)性。4可預(yù)測(cè)性設(shè)備大部分故障在出現(xiàn)之前通常有一定先兆，只要及時(shí)捕捉這些征兆信息，就可以對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè)和防范。 故障診斷： 故障診斷的概念故障診斷就是對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和異常情況做出判斷。具體說來，就是在設(shè)備沒有發(fā)生故障之前，要對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)報(bào)；在設(shè)備發(fā)生故障之后，要對(duì)故障的原因、部位、類型、程度等做出判斷；并進(jìn)行維修決策。 故障診斷的實(shí)質(zhì)及其理解故障診斷的實(shí)質(zhì)模式識(shí)別

4、（分類）問題 故障診斷的任務(wù)及其含義故障檢測(cè)：采用合適的觀測(cè)方式、在合適部位測(cè)取特征信號(hào)，即信號(hào)測(cè)??；采用合適的方法，從特征信號(hào)中提取狀態(tài)征兆，即征兆提取故障識(shí)別：采用合適的狀態(tài)識(shí)別方法與裝置，依據(jù)征兆而推理識(shí)別出設(shè)備的有關(guān)狀態(tài)，即狀態(tài)識(shí)別故障分離與估計(jì)：采用合適的狀態(tài)趨勢(shì)分析法，依據(jù)征兆與狀態(tài)推理出狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)，即狀態(tài)預(yù)測(cè)故障評(píng)價(jià)與決策：采用合適的決策形成方法，依據(jù)有關(guān)的狀態(tài)和趨勢(shì)作出調(diào)整、控制、維修等，即干預(yù)決策 智能故障診斷： 智能故障診斷的概念智能故障診斷是人工智能和故障診斷相結(jié)合的產(chǎn)物，主要體現(xiàn)在診斷過程中領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和人工智能技術(shù)的運(yùn)用。它是一個(gè)由人（尤其是領(lǐng)域?qū)＜遥?、能模擬腦功

5、能的硬件及其必要的外部設(shè)備、物理器件以及支持這些硬件的軟件所組成的系統(tǒng)。 智能故障診斷的研究方法： 基于知識(shí)的研究方法 基于知識(shí)的研究方法：不需要對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，而是根據(jù)人們長(zhǎng)期的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和大量的故障信息設(shè)計(jì)出一套智能計(jì)算機(jī)程序，以此來解決復(fù)雜故障診斷問題。模糊故障診斷專家系統(tǒng)故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷信息融合故障診斷智能體故障診斷集成化故障診斷網(wǎng)絡(luò)化故障診斷二、智能故障診斷的構(gòu)成 基本結(jié)構(gòu)： 智能故障診斷系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)兩大部分：故障檢測(cè)與診斷、故障容錯(cuò)控制智能故障診斷與容錯(cuò)控制的基本結(jié)構(gòu) 智能故障檢測(cè)與診斷模塊的主要任務(wù)和基本要求故障檢測(cè)與診斷：就是從監(jiān)控對(duì)象中適時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)出故障信息，并

6、對(duì)故障產(chǎn)生的原因、部位、類型、程度及其發(fā)展做出判斷。其主要任務(wù)通常包含以下幾個(gè)方面的內(nèi)容：1.獲取故障信息；2.尋找故障源，確定故障的位置、大小、類型及原因；3.評(píng)價(jià)故障的影響程度，預(yù)測(cè)故障的發(fā)展趨勢(shì)；4.對(duì)檢測(cè)診斷結(jié)果做出處理和決策。基本要求包括以下幾方面：1） 對(duì)故障具有強(qiáng)檢測(cè)能力故障檢測(cè)能力的強(qiáng)弱，一方面反映了檢測(cè)診斷模塊對(duì)故障的檢測(cè)能力，另一方面也直接影響故障診斷的效果對(duì)弱故障信號(hào)和早期故障信號(hào)，故障檢測(cè)能力尤為重要2） 對(duì)故障具有強(qiáng)診斷能力能綜合運(yùn)用多種信息和多種診斷方法，以靈活的診斷策略來解決診斷問題；能通過使用專家的經(jīng)驗(yàn)，而盡量避開信號(hào)處理方面復(fù)雜的實(shí)時(shí)計(jì)算；能處理帶有錯(cuò)誤的信息

7、和不確定性信息，從而相對(duì)降低對(duì)測(cè)試儀器和工作環(huán)境的要求。3） 盡量采用模塊化結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)模塊化，使之可以方便地調(diào)用其他應(yīng)用程序如維修咨詢子模塊、模擬故障診斷子模塊等4） 具有人機(jī)交互診斷功能現(xiàn)代設(shè)備的復(fù)雜性，要求綜合運(yùn)用多種知識(shí)源（淺、深知識(shí)）來求解復(fù)雜問題用戶適當(dāng)?shù)貙?shí)時(shí)參與，將使診斷速度更快、準(zhǔn)確性更高用戶參與有主動(dòng)和被動(dòng)兩種方式：主動(dòng)參與可干預(yù)和引導(dǎo)推理過程；被動(dòng)參與只回答提問，而不干預(yù)推理過程5） 具有多種診斷信息獲取的途徑獲取的診斷信息越豐富，則診斷效果越好首先，應(yīng)具有自動(dòng)獲取狀態(tài)信息（當(dāng)前、歷史）的功能其次，應(yīng)能通過人機(jī)交互獲取狀態(tài)信息6） 對(duì)問題求解應(yīng)當(dāng)實(shí)時(shí)和準(zhǔn)確實(shí)時(shí)：一旦發(fā)現(xiàn)故障

8、跡象，應(yīng)立即開始診斷工作準(zhǔn)確：輸出結(jié)果應(yīng)當(dāng)細(xì)致明了，對(duì)于并發(fā)故障允許輸出多個(gè)診斷解，對(duì)于同一故障則只有一個(gè)診斷解，對(duì)于征兆不完備情況應(yīng)輸出按權(quán)值排序的多個(gè)候選故障解7）具有學(xué)習(xí)功能現(xiàn)代設(shè)備的復(fù)雜性以及新知識(shí)的不斷涌現(xiàn)，導(dǎo)致專家現(xiàn)有知識(shí)的不足要求系統(tǒng)具有被動(dòng)和主動(dòng)（自學(xué)習(xí)）獲取新知識(shí)的能力8）具有預(yù)測(cè)能力應(yīng)能預(yù)測(cè)故障的發(fā)生和發(fā)展，以便在故障沒有發(fā)生之前采取措施，將故障消滅在萌芽狀態(tài)，使損失減為最小9）具有決策能力故障出現(xiàn)前，應(yīng)能提前預(yù)測(cè)故障故障出現(xiàn)后，應(yīng)能對(duì)故障做出決策并提供維護(hù)方案 構(gòu)成原理： 故障檢測(cè)與診斷的常用方法1）基于數(shù)學(xué)模型的故障檢測(cè)與診斷方法特點(diǎn)是必須將故障數(shù)學(xué)模型化，有時(shí)建立模型

9、很困難不依賴實(shí)例和經(jīng)驗(yàn)，適用于新的沒有成熟經(jīng)驗(yàn)的診斷2）基于參數(shù)估計(jì)的故障檢測(cè)與診斷方法特點(diǎn)是須先確定一個(gè)信任域，當(dāng)參數(shù)超出域時(shí)認(rèn)為故障適用于故障能由參數(shù)的顯著變化來描述的診斷3）基于信號(hào)處理的故障檢測(cè)與診斷方法通過對(duì)檢測(cè)信號(hào)的分析處理，利用特征信號(hào)對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別和診斷。典型方法：小波變換、模態(tài)分解等4）基于知識(shí)的故障檢測(cè)與診斷方法不需精確的數(shù)學(xué)模型，能模擬人的思維過程，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自推理能力5）基于實(shí)例的故障檢測(cè)與診斷方法是一種使用過去的經(jīng)驗(yàn)實(shí)例指導(dǎo)解決新問題的方法優(yōu)點(diǎn)是不需從實(shí)例中提取規(guī)則，求解快；不足是能搜集的實(shí)例是有限的，求解時(shí)可能出現(xiàn)誤診或漏診6）基于模糊理論的故障檢測(cè)與診斷

10、方法征兆的描述、故障與征兆的關(guān)系往往具有模糊特性，模糊語言變量能更準(zhǔn)確地表示這種模糊性的征兆和故障問題在于知識(shí)獲取困難：如何確定故障與征兆間的模糊規(guī)則；如何實(shí)現(xiàn)模糊語言變量與隸屬度間的推理轉(zhuǎn)換7）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測(cè)與診斷方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想、推理和記憶能力進(jìn)行知識(shí)處理適用于復(fù)雜多模式的診斷，有離線和在線診斷兩種方式 智能故障診斷中的機(jī)器學(xué)習(xí)策略及其理解簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)：文獻(xiàn)、專家和資料所描述的關(guān)于診斷對(duì)象的結(jié)構(gòu)、功能、運(yùn)行約束條件等知識(shí)，機(jī)械學(xué)習(xí)機(jī)制為主；主要用于元知識(shí)學(xué)習(xí)階段交互學(xué)習(xí)：知識(shí)工程師或診斷對(duì)象處理過的知識(shí)，講授學(xué)習(xí)機(jī)制為主；主要用于領(lǐng)域知識(shí)學(xué)習(xí)和知識(shí)庫豐富階段獨(dú)立學(xué)習(xí)：推理策略面對(duì)

11、的新知識(shí)，歸納學(xué)習(xí)機(jī)制為主；主要用于診斷能力改善階段 構(gòu)成方法： 智能故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求 智能故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，一般應(yīng)滿足以下要求：1）滿足故障診斷的實(shí)際需要；主要指標(biāo)有故障診斷率、診斷結(jié)果準(zhǔn)確率、系統(tǒng)可靠性和投資效益比等，一般需分階段實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)目標(biāo)。2）建立適應(yīng)不同診斷對(duì)象的知識(shí)庫；智能故障診斷系統(tǒng)是基于知識(shí)的，以知識(shí)處理為研究?jī)?nèi)容，知識(shí)庫的建立是保證診斷結(jié)果正確性的前提。3）能自動(dòng)獲取征兆；征兆的自動(dòng)獲取是實(shí)現(xiàn)故障診斷智能化的重要環(huán)節(jié)。將征兆獲取從用戶交給計(jì)算機(jī)，既可減少人為差錯(cuò)、提高診斷準(zhǔn)確率，又可減輕操作要求、提高系統(tǒng)可接受性。4）診斷和推理方法應(yīng)符合故障診斷要求；應(yīng)從征兆出發(fā)去診

12、斷故障，征兆對(duì)故障的肯定和否定程度，是故障診斷的根本依據(jù)。因此，知識(shí)表示和不精確推理應(yīng)當(dāng)充分反映故障診斷的特點(diǎn)。5）能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)診斷；完成系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)后，用計(jì)算機(jī)進(jìn)行系統(tǒng)的實(shí)際開發(fā)，可以使故障診斷易于實(shí)現(xiàn)，并獲得最佳效果。6）系統(tǒng)要經(jīng)過嚴(yán)格的測(cè)試和考核。一方面，開發(fā)進(jìn)度的加快導(dǎo)致測(cè)試時(shí)間減少；另一方面，系統(tǒng)一般是由缺少現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)的人員研制的。經(jīng)實(shí)驗(yàn)室模擬測(cè)試、現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試后，才能投入實(shí)際應(yīng)用。三、智能故障診斷的控制方案 幾種控制方案的基本原理 基于狀態(tài)反饋、基于多模冗余、基于功能模塊、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于專家系統(tǒng)的控制方案 基于專家系統(tǒng)的控制方案 結(jié)構(gòu)、原理控制方案：知識(shí)庫存放領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)；數(shù)據(jù)

13、庫存放監(jiān)控對(duì)象原始數(shù)據(jù)、故障特征數(shù)據(jù)等；推理機(jī)按一定的推理規(guī)則，對(duì)監(jiān)控對(duì)象進(jìn)行故障識(shí)別、估計(jì)和決策，根據(jù)故障性質(zhì)采取相應(yīng)策略進(jìn)行容錯(cuò)控制。 推理過程和推理機(jī)的概念，推理策略及其理解推理：就是對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別和容錯(cuò)控制推理過程：就是將數(shù)據(jù)庫中的事實(shí)與知識(shí)庫中的規(guī)則進(jìn)行匹配的過程推理機(jī)：實(shí)際上就是實(shí)現(xiàn)推理過程的一種智能程序推理方法：正向推理、反向推理、正反向混合推理基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的正向推理策略：推理過程較慢，適用于搜索空間較小的知識(shí)庫；基于目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的反向推理策略、正反向混合的雙向推理策略：推理效率較高，適用于搜索空間較大的知識(shí)庫或在線故障診斷。 知識(shí)的分類及其理解1）原型知識(shí)：原型知識(shí)是領(lǐng)域?qū)＜抑赋龅?/p>

14、故障集和征兆集這兩個(gè)集合之間存在的確定的映射關(guān)系“征兆族à故障”生成的診斷知識(shí)可由規(guī)則或框架表示它是故障診斷必備的知識(shí)，也是推理機(jī)工作的基礎(chǔ)2）關(guān)聯(lián)知識(shí)：關(guān)聯(lián)知識(shí)是描述故障傳播特性的知識(shí)生成的診斷知識(shí)一般由規(guī)則來表示它表征了診斷系統(tǒng)內(nèi)部的狀態(tài)聯(lián)系，構(gòu)成了診斷問題的求解路徑，引導(dǎo)診斷向縱深推進(jìn)直到故障的位置和原因3）權(quán)重知識(shí)：權(quán)重知識(shí)是領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)故障間關(guān)系及證據(jù)可靠度的認(rèn)識(shí)它可以有目的地引導(dǎo)診斷過程的進(jìn)行，提高診斷效率 對(duì)象的分解及其理解1）結(jié)構(gòu)分解：從結(jié)構(gòu)上對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分解，把系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)分解為下一層的子結(jié)構(gòu)，直到最低層次的零部件最終可確定系統(tǒng)故障的物理位置，但難以表達(dá)子系統(tǒng)間的相互

15、關(guān)系，難以反映由聯(lián)系劣化所引起的故障2）功能分解：從功能上對(duì)監(jiān)控對(duì)象進(jìn)行分解，把系統(tǒng)的總體功能分解為下一層次的子功能，直到最低層次的基本功能無論子系統(tǒng)或與其相聯(lián)系的故障都能在功能層次中反映出來，但最終確定的診斷結(jié)果是系統(tǒng)劣化的功能模塊3）故障分解：從故障類型上對(duì)監(jiān)控對(duì)象進(jìn)行分解，下層總是上層的特例、而上層則是下層的概括，直到最具體的故障可反映出所有類型的故障，但難以確定故障的物理位置綜合分解原則：在高層采用結(jié)構(gòu)和功能分解，減少分類過程的搜索量；在中間和低層采用故障分解，與診斷目的一致四、智能故障診斷的控制策略 瞬時(shí)故障的消除： 幾種常見的瞬時(shí)故障消除策略1）循環(huán)采樣技術(shù)：將信號(hào)的一次采樣改為循

16、環(huán)采樣，通過對(duì)采集數(shù)據(jù)的類比分析，消除瞬時(shí)故障2）自動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)：采用特殊結(jié)構(gòu)和特殊裝置組成補(bǔ)償器，抵消瞬時(shí)故障影響，如溫度補(bǔ)償器3）自動(dòng)切換技術(shù)：設(shè)備運(yùn)行中出現(xiàn)瞬時(shí)過載等不安全情況時(shí)，使設(shè)備有關(guān)部分或全部停止運(yùn)行，消除瞬時(shí)故障影響和保護(hù)設(shè)備，如切換開關(guān)、熔斷器4）阻尼技術(shù)：設(shè)備運(yùn)行中出現(xiàn)過載物理量時(shí)，對(duì)其加以限制或衰減，消除瞬時(shí)故障影響，如電感器抑制過電壓、減震器吸收振動(dòng)沖擊等5）旁路技術(shù)：把瞬時(shí)過載能量或不需要的物理量從旁路泄走，如低阻通路將瞬時(shí)過載電能旁路到大地、過流閥旁路掉液壓或氣動(dòng)系統(tǒng)能量等6）屏蔽技術(shù)：把瞬時(shí)故障的效應(yīng)屏蔽起來，以消除瞬時(shí)故障的影響，如碳纖維或形狀記憶合金等7）隔離技

17、術(shù)：通過設(shè)計(jì)瞬時(shí)故障隔離器來消除瞬時(shí)故障的影響，如電磁隔離等 多模塊并行診斷策略： 概念或原理即對(duì)同一種故障信息，用不同的診斷模塊進(jìn)行識(shí)別，若結(jié)果相同或基本相同，則認(rèn)為診斷成功，并根據(jù)故障性質(zhì)和故障特征，調(diào)用相應(yīng)的容錯(cuò)模塊對(duì)故障進(jìn)行容錯(cuò)控制；若診斷結(jié)果差異較大，則可采用表決方法對(duì)結(jié)果做出判斷。 單輸出對(duì)象：模型區(qū)域劃分、模型切換、避免切換震蕩模型區(qū)域劃分：僅根據(jù)控制器輸出所在的一維區(qū)域，劃分為有代表性的不同工作區(qū)段。模型切換：根據(jù)期望控制器輸出判斷下一時(shí)刻系統(tǒng)處在哪個(gè)子模型控制器的控制域內(nèi)，以此切換模型。避免切換振蕩：擴(kuò)大訓(xùn)練域冗余，使相鄰訓(xùn)練域相互重疊；在總的工作范圍內(nèi)離線訓(xùn)練一個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型，

18、作為過渡過程使用。 多輸出對(duì)象：模型區(qū)域劃分、模型切換模型區(qū)域劃分：不能僅根據(jù)控制器輸出所在的一維區(qū)域進(jìn)行劃分，可以通過聚類方法劃分樣本空間進(jìn)行子模型訓(xùn)練。模型切換：選擇包括當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)的子模型作為控制器；將當(dāng)前輸入與各子模型工作空間的隸屬度作為權(quán)值，各子模型都對(duì)輸出進(jìn)行加權(quán)貢獻(xiàn)。 五、智能故障診斷的實(shí)現(xiàn)方法 故障信號(hào)檢測(cè)： 可預(yù)測(cè)故障和不可預(yù)測(cè)故障的概念1）可預(yù)測(cè)故障：是指那些可預(yù)先知道的故障。故障發(fā)生前通常都有一定征兆，只要及時(shí)捕捉這些征兆信息并采取相應(yīng)措施，就可預(yù)防故障。漸發(fā)性故障是一種最常見的可預(yù)測(cè)故障。2）不可預(yù)測(cè)故障：是指那些不可預(yù)先知道，但會(huì)影響設(shè)備正常工作的故障。突發(fā)性故障是其

19、中最典型的一種?？深A(yù)測(cè)故障通常有一定規(guī)律性，易于檢測(cè)和防范；不可預(yù)測(cè)故障具有隨機(jī)性，且常對(duì)設(shè)備造成嚴(yán)重危害，是故障診斷研究的主要對(duì)象。 故障的判斷標(biāo)準(zhǔn)1）絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)：在設(shè)備的同一部位、按一定要求測(cè)得的表現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的值，與某種相應(yīng)判斷標(biāo)準(zhǔn)相比較，以評(píng)定設(shè)備的狀態(tài)。2）相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)：對(duì)設(shè)備的同一部位、同一工況、同一測(cè)量值，用相同方法進(jìn)行定期測(cè)取，按時(shí)間先后將實(shí)測(cè)值與正常狀態(tài)下的初始值進(jìn)行比較來判斷。3）類比標(biāo)準(zhǔn)：若有多臺(tái)機(jī)型相同、規(guī)格相同的設(shè)備，在相同條件下用相同方法進(jìn)行測(cè)定，通過相互比較來評(píng)定設(shè)備的狀態(tài)。 微弱信號(hào)檢測(cè)的概念微弱信號(hào)檢測(cè)：分析噪聲產(chǎn)生的原因和規(guī)律，研究被測(cè)信號(hào)的特點(diǎn)和相關(guān)性，檢測(cè)被噪聲淹沒的微弱有用信號(hào)、或從強(qiáng)噪聲中提取有用信號(hào)、或采用其他新技術(shù)和新方法來提高檢測(cè)系統(tǒng)輸出信號(hào)的信噪比。 早期故障的主要特點(diǎn)及其理解1）早期故障信號(hào)很微弱：早期故障屬于輕微故障，其故障信號(hào)分量通常很小，不易察覺；2）早期故障信號(hào)表征不明顯：早期故障信號(hào)的幅值、相位、時(shí)頻特性等變化很小，表征很不明顯；3）早期故障信號(hào)容易被噪聲信號(hào)淹沒：由于噪聲信號(hào)通常會(huì)夾雜在故障信號(hào)中，當(dāng)故障信號(hào)很弱時(shí)噪聲信號(hào)就相對(duì)較強(qiáng)，早期故障信號(hào)常被噪聲信號(hào)所淹沒，具有很大的隱蔽性。 故障特征識(shí)別： 故障識(shí)別的內(nèi)容1）正確選擇與設(shè)備狀態(tài)有關(guān)的特征信號(hào)特征信號(hào)是指與設(shè)備功能緊密相關(guān)的、最