1.4 故障診斷技術(shù)概述

1.4.1 故障診斷的含義

診斷（Diagnosis）一詞原是醫(yī)學(xué)名詞，是醫(yī)生收集病人癥狀，并根據(jù)癥狀進(jìn)行分析處理，以判斷患者的病因、嚴(yán)重程度，從而確定對(duì)患者的治療措施與方案的過(guò)程。設(shè)備診斷技術(shù)借用了上述概念，是指利用各種檢查方法和監(jiān)視手段，通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行中各種特性的測(cè)量，了解及評(píng)估設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中的狀態(tài)，從而能早期發(fā)現(xiàn)故障的技術(shù)。其中，特征量的收集過(guò)程稱為狀態(tài)監(jiān)測(cè)。診斷指故障診斷，含義是指特征量收集后的分析判斷過(guò)程。設(shè)備的故障診斷有離線診斷和在線診斷，其目的是及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在故障，通過(guò)分析故障形成原因，預(yù)防故障的進(jìn)一步發(fā)生；盡可能排除設(shè)備故障，保證設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行，可靠發(fā)揮設(shè)備功能。

設(shè)備的故障診斷技術(shù)發(fā)展源于20世紀(jì)60年代，美國(guó)是最早研究的國(guó)家之一。自1961年執(zhí)行阿波羅計(jì)劃后，因設(shè)備故障造成的一系列事故促使美國(guó)宇航局倡導(dǎo)，由美國(guó)海軍研究室主持成立美國(guó)機(jī)械故障預(yù)防小組，從事診斷技術(shù)的研發(fā)工作。20世紀(jì)六七十年代，英國(guó)機(jī)器保健和狀態(tài)監(jiān)測(cè)協(xié)會(huì)開(kāi)始研究故障診斷技術(shù)。我國(guó)是在1979年才初步接觸設(shè)備診斷技術(shù)，目前在化工、冶金、航空、電力等領(lǐng)域有較好的應(yīng)用。由于故障診斷技術(shù)是在基本不拆卸設(shè)備或設(shè)備運(yùn)行中，了解設(shè)備的使用狀態(tài)，確定設(shè)備正常與否，進(jìn)而早期辨別設(shè)備的故障原因并制定相應(yīng)的處理措施，因此對(duì)于提高設(shè)備安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有重要意義。經(jīng)過(guò)多年的研究和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行考核，國(guó)內(nèi)外很多公司已成熟地開(kāi)發(fā)出了設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，并進(jìn)行了廣泛的應(yīng)用，如美國(guó)西屋公司的GEN-AID系統(tǒng)使得克薩斯州的7臺(tái)發(fā)電機(jī)組的強(qiáng)迫停機(jī)率由1.4%降到0.2%，平均可用率從95.2%升高到96.1%；英國(guó)CEGB公司下屬的550M W和660M W發(fā)電廠因機(jī)組故障每年損失750萬(wàn)英鎊，應(yīng)用故障診斷技術(shù)后，通過(guò)對(duì)機(jī)組振動(dòng)故障原因的5次正確分析，就獲得直接經(jīng)濟(jì)效益293萬(wàn)英鎊。設(shè)備故障診斷技術(shù)經(jīng)過(guò)半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，在理論上和實(shí)際上均取得很多進(jìn)展。

1.4.2 故障診斷系統(tǒng)的性能指標(biāo)

1.檢測(cè)性能指標(biāo)

（1）早期檢測(cè)的靈敏度：指一個(gè)故障檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)最小故障信號(hào)的檢測(cè)能力。

（2）故障檢測(cè)的及時(shí)性：指對(duì)象發(fā)生故障后，故障檢測(cè)系統(tǒng)能夠在盡可能短的時(shí)間內(nèi)檢測(cè)到故障發(fā)生的能力。

（3）故障的誤報(bào)率和漏報(bào)率：系統(tǒng)沒(méi)有發(fā)生故障卻被錯(cuò)誤的判定為出現(xiàn)故障的情形稱為誤報(bào)；系統(tǒng)中出現(xiàn)了故障卻沒(méi)有被檢測(cè)出來(lái)稱為漏報(bào)。

2.診斷性能指標(biāo)

（1）故障分離能力：指診斷系統(tǒng)對(duì)于不同故障的區(qū)分能力。分離能力強(qiáng)的系統(tǒng)，對(duì)故障的定位也就越準(zhǔn)確。

（2）故障辨識(shí)的準(zhǔn)確性：指診斷系統(tǒng)對(duì)故障大小、發(fā)生時(shí)刻以及隨時(shí)間變化特性估計(jì)的準(zhǔn)確性。故障辨識(shí)準(zhǔn)確性高的系統(tǒng)，有利于對(duì)故障的評(píng)估和決策。

3.綜合性能指標(biāo)

（1）魯棒性：指故障診斷系統(tǒng)在存在干擾、噪聲、建模誤差等情況下正確完成故障診斷，并保持滿意的漏報(bào)率和誤報(bào)率的能力。魯棒性高的診斷系統(tǒng)，其可靠性越高。

（2）自適應(yīng)能力：指當(dāng)被診斷對(duì)象變化時(shí)，故障診斷系統(tǒng)具有自適應(yīng)能力，并且可以利用變化中產(chǎn)生的新信息改善自身性能的能力。

1.4.3 故障診斷的基本方法

對(duì)于設(shè)備的運(yùn)行管理，早期是發(fā)生故障后再維修，稱為事后維修；但對(duì)于大型復(fù)雜設(shè)備系統(tǒng)，這種突發(fā)性故障將造成巨大損失。其后，發(fā)展為定期試驗(yàn)和檢修。定期試驗(yàn)和檢修是離線進(jìn)行的，所以無(wú)法隨時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備，判斷準(zhǔn)確度有限。而設(shè)備故障診斷技術(shù)是以運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷為基礎(chǔ)的設(shè)備狀態(tài)維修，因此在采取狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷技術(shù)后，可以使設(shè)備由預(yù)防性維修向預(yù)知性維修（即狀態(tài)維修）過(guò)渡，從到期必修過(guò)渡到該修則修，提高了設(shè)備運(yùn)行效率和可靠性。

經(jīng)過(guò)半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展，故障診斷技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段。第一階段，主要依靠專家或維修人員的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和簡(jiǎn)單的儀表工具，實(shí)現(xiàn)一些簡(jiǎn)單設(shè)備的故障診斷；第二階段，融合了傳感器技術(shù)、動(dòng)態(tài)測(cè)試技術(shù)及信號(hào)分析等方法，提高了故障診斷的準(zhǔn)確度；第三階段，智能故障診斷階段，在前者的基礎(chǔ)上應(yīng)用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法、粗糙集理論、數(shù)據(jù)挖掘、專家系統(tǒng)等計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)，使故障診斷技術(shù)逐漸向智能化方向發(fā)展，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜生產(chǎn)設(shè)備的故障診斷，給技術(shù)人員對(duì)大型設(shè)備的預(yù)知維修提供更便利的條件。

現(xiàn)有常用的故障診斷方法可分為基于解析模型的方法和不基于解析模型的方法。基于解析模型的方法可分為狀態(tài)估計(jì)法、參數(shù)估計(jì)法和等價(jià)空間法等；不基于解析模型的方法可分為基于信號(hào)處理的方法和基于知識(shí)的方法等。故障診斷方法的分類如圖1-6所示。

1.4.3.1 基于解析模型的方法

此方法是最早發(fā)展起來(lái)的，一般需要建立被診斷對(duì)象的較為精確的數(shù)學(xué)模型。該類方法應(yīng)用在線系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)為系統(tǒng)實(shí)時(shí)的建立數(shù)學(xué)模型，當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)的輸入輸出關(guān)系就會(huì)改變，這些變化會(huì)反映到數(shù)學(xué)模型中，因此通過(guò)觀測(cè)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的參數(shù)變化，就可以判斷系統(tǒng)是否存在故障。它可進(jìn)一步分為狀態(tài)估計(jì)法、參數(shù)估計(jì)法和等價(jià)空間法。這三種方法雖是獨(dú)立發(fā)展起來(lái)的，但它們又存在著一定的聯(lián)系。

1.狀態(tài)估計(jì)法

系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)可以通過(guò)被控對(duì)象的狀態(tài)變量反應(yīng)，因此通過(guò)估計(jì)出系統(tǒng)狀態(tài)，并與適當(dāng)模型結(jié)合就可以進(jìn)行故障診斷。其基本思想是重構(gòu)被控過(guò)程的狀態(tài)。通過(guò)與可測(cè)變量比較構(gòu)成殘差序列，由于殘差序列中包含各種故障信息，再構(gòu)造適當(dāng)?shù)哪Ｐ筒⒂媒y(tǒng)計(jì)檢測(cè)法，就可從殘差序列中把故障檢測(cè)出來(lái)，并做進(jìn)一步分離、估計(jì)及決策。所謂殘差，就是與被診斷系統(tǒng)的正常運(yùn)行狀態(tài)無(wú)關(guān)的、由其輸入輸出信息構(gòu)成的線性或非線性函數(shù)。在沒(méi)有故障時(shí)，殘差等于零或近似為零（在某種意義下）；而當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，殘差應(yīng)顯著偏離零點(diǎn)。1971年，Beard首先提出故障診斷的檢測(cè)濾波器的概念，標(biāo)志著基于狀態(tài)估計(jì)的故障診斷方法的誕生。狀態(tài)估計(jì)的獲得通常可用各種狀態(tài)觀測(cè)器或?yàn)V波器實(shí)現(xiàn)，如卡爾曼濾波器法、自適應(yīng)觀測(cè)器法等。

2.參數(shù)估計(jì)法

如果參數(shù)的顯著變化可以描述故障，那么就可以利用估計(jì)參數(shù)值技術(shù)，根據(jù)參數(shù)的估計(jì)值與正常值之間的偏差情況來(lái)判斷系統(tǒng)的故障情況。參數(shù)估計(jì)法根據(jù)模型參數(shù)及相應(yīng)的物理參數(shù)的變化量序列統(tǒng)計(jì)特性，來(lái)進(jìn)行故障檢測(cè)、分離和估計(jì)。1984年，Iserman對(duì)于參數(shù)估計(jì)的故障診斷方法作了完整的描述。圖1-7為基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷框圖。常用的參數(shù)估計(jì)法有最小二乘法、跟蹤濾波法等。

圖1-6 故障診斷方法分類示意圖

3.等價(jià)空間法

等價(jià)空間法的基本思想是通過(guò)系統(tǒng)輸入、輸出的實(shí)際測(cè)量值檢驗(yàn)被診斷系統(tǒng)數(shù)學(xué)關(guān)系的一致性，從而進(jìn)行故障診斷。等價(jià)空間法包括奇偶方差方法、方向性殘差方法和約束優(yōu)化的等價(jià)方程等方法。

1.4.3.2 基于信號(hào)處理的方法

當(dāng)被控對(duì)象的輸入輸出信號(hào)可以獲得，但很難建立診斷對(duì)象的解析模型時(shí)，可以采用基于信號(hào)處理的方法進(jìn)行故障診斷。此類方法的主要思想是：對(duì)于采集到的信號(hào)，利用信號(hào)分析理論獲得系統(tǒng)時(shí)域和頻域中較深層次的多種特征向量，利用這些特征向量與系統(tǒng)故障源之間的關(guān)系判斷故障源的位置。這種方法回避了建立對(duì)象數(shù)學(xué)模型的難點(diǎn)，而直接利用信號(hào)模型，如相關(guān)函數(shù)、高階統(tǒng)計(jì)量、頻譜和自回歸滑動(dòng)平均過(guò)程以及熱門的小波分析等技術(shù)，直接分析可測(cè)信號(hào)，提取方差、均值、幅值、相位、峭度、散度、頻譜等特征值，從而識(shí)別和評(píng)估設(shè)備的狀態(tài)。此方法主要用于診斷對(duì)象的解析模型難以建立，但系統(tǒng)的一些狀態(tài)或者輸出參數(shù)可以測(cè)量的系統(tǒng)。

圖1-7 基于參數(shù)估計(jì)的故障診斷框圖

1.輸入輸出信號(hào)閾值簡(jiǎn)單判別法

在正常情況下，被控過(guò)程的輸入輸出信號(hào)應(yīng)在正常范圍內(nèi)變化。通過(guò)測(cè)量系統(tǒng)的輸入信號(hào)和輸出信號(hào)，當(dāng)不在正常范圍時(shí)，可以認(rèn)為系統(tǒng)故障。還可通過(guò)測(cè)量輸入輸出信號(hào)的變化率，分析是否滿足正常的范圍，從而判斷是否有故障發(fā)生。

2.輸出信號(hào)處理法

系統(tǒng)輸出的信號(hào)與故障源之間可能會(huì)在頻率、相位、幅值、相關(guān)性等方面存在一定聯(lián)系，利用一定的信號(hào)處理的數(shù)值計(jì)算方法，對(duì)信號(hào)進(jìn)行變換、綜合，可以揭示這些特征量，來(lái)判斷故障源所在。常用的方法有傅里葉頻譜分析法、功率譜分析法、相關(guān)分析法等。例如，采用譜分析對(duì)比診斷的基本原理就是將典型狀態(tài)下監(jiān)測(cè)信號(hào)通過(guò)各種數(shù)學(xué)變換的譜圖和故障譜圖用數(shù)據(jù)庫(kù)形式存放在計(jì)算機(jī)中，在診斷過(guò)程中，通過(guò)譜圖的尋找和對(duì)比，研究狀態(tài)變化和參量分布，參照譜數(shù)據(jù)庫(kù)得出診斷結(jié)論。

3.基于小波變換的方法

小波變換是一種全新的時(shí)間一尺度分析方法，具有靈敏度高、克服噪聲能力強(qiáng)的特點(diǎn)。小波變換的基函數(shù)是一系列尺度可變的函數(shù)，具有良好的時(shí)間一頻率定位特性。對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波變換，適當(dāng)?shù)倪x取小波尺度，在這些尺度上的小波基進(jìn)行信號(hào)的重構(gòu)，去掉高頻、工頻噪聲段的小波尺度，可以保證這些重構(gòu)的信號(hào)只包含系統(tǒng)運(yùn)行信息和故障信息。主要方法有利用測(cè)量信號(hào)的奇異性進(jìn)行故障診斷；利用測(cè)量信號(hào)的頻率結(jié)構(gòu)變化進(jìn)行故障診斷等方法。

4.基于信息融合的方法

這是一種局部診斷-全局融合的故障診斷方法。為了充分利用檢測(cè)量所提供的信息，首先對(duì)每個(gè)檢測(cè)量采用多種診斷方法進(jìn)行診斷，這一過(guò)程稱為局部診斷，然后將各診斷方法所得的結(jié)果加以綜合，得到系統(tǒng)故障診斷的總體結(jié)果。目前融合故障診斷方法有貝葉斯（Bayes）推理、D-S證據(jù)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合等。

5.基于信號(hào)模態(tài)估計(jì)的方法

依據(jù)系統(tǒng)的死循環(huán)特征方程求解與物理參數(shù)變化的根軌跡集合，任取一死循環(huán)信號(hào)采用最小二乘法估計(jì)系統(tǒng)的模態(tài)參數(shù)，最后利用模式識(shí)別技術(shù)將估計(jì)模態(tài)與根軌跡進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)故障分離。

6，統(tǒng)計(jì)診斷分析法

運(yùn)用貝葉斯公式算出某種征兆特定故障引起的概率，進(jìn)而判別故障類型。這個(gè)方法必須要考慮被診斷對(duì)象的運(yùn)行歷史狀況，以獲取各種故障發(fā)生的概率變化情況，為各種故障確定先驗(yàn)概率。統(tǒng)計(jì)診斷法容易發(fā)生錯(cuò)報(bào)和漏報(bào)，只有在觀測(cè)樣本較多的情況下效果較好。

1.4.3.3 基于知識(shí)的方法

在工程實(shí)踐中，對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型是無(wú)法得到的，這就大大限制了解析方法的使用范圍。而基于知識(shí)的方法恰恰不需要對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，因此具有很強(qiáng)的生命力。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，專家系統(tǒng)、模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、知識(shí)工程等被引入到過(guò)程控制中，進(jìn)一步應(yīng)用到故障診斷領(lǐng)域。

1.基于專家系統(tǒng)的故障診斷法

專家系統(tǒng)是人工智能領(lǐng)域非常活躍的分支。這種方法不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，而是根據(jù)專家長(zhǎng)期的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)及大量故障信息知識(shí)、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的思路，建立故障診斷的知識(shí)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)和推理機(jī)，設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，根據(jù)知識(shí)庫(kù)的知識(shí)，規(guī)則庫(kù)的規(guī)則及推理機(jī)的推理機(jī)制，進(jìn)行推理和故障診斷。

2.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以分布的方法存儲(chǔ)信息，利用網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和權(quán)值分布來(lái)實(shí)現(xiàn)非線性映射。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)中，只需要用該領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q問(wèn)題的實(shí)例或樣例來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定、權(quán)值學(xué)習(xí)好后，可以由代表故障癥狀的輸入數(shù)據(jù)，直接推出代表故障原因的輸出數(shù)據(jù)。

3.基于模糊邏輯的故障診斷法

模糊集合、模糊運(yùn)算、模糊邏輯系統(tǒng)對(duì)模糊信息有強(qiáng)大處理能力，由于故障征兆是界限不分明的模糊集合，故障診斷的機(jī)理非常適合用模糊規(guī)則來(lái)描述，使模糊邏輯的方法成為故障診斷的一種有力工具。

模糊診斷將某類故障發(fā)生時(shí)的所有征兆構(gòu)成征兆群空間，將引起某種故障的所有原因構(gòu)成一個(gè)故障原因空間，故障原因必然會(huì)與征兆空間中的某些征兆群相對(duì)應(yīng)。當(dāng)把故障原因看做征兆空間的模糊子集時(shí)，故障診斷的問(wèn)題就是確定征兆空間的某個(gè)元素（即征兆）以多大程度隸屬于哪個(gè)模糊子集（即故障原因）的問(wèn)題。一般用隸屬度來(lái)描述這種程度的大小。求出隸屬度的最大值，就得到了診斷結(jié)果。模糊診斷是一種很有前途的診斷方法，但過(guò)程中隸屬函數(shù)的確定有一定難度，精確性的高低取決于統(tǒng)計(jì)資料的準(zhǔn)確性和豐富程度，以及專家的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。

4.基于故障樹分析的故障診斷法

故障樹是應(yīng)用于可靠性分析的一種方法，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。利用故障的層次特性，將故障的成因和后果關(guān)系形成一串有很多層次的因果鏈，加上一因多果或一果多因，就構(gòu)成了描述故障的故障樹。故障樹的診斷方法依靠準(zhǔn)確的故障樹結(jié)構(gòu)，而故障樹的建立需要對(duì)系統(tǒng)機(jī)理的深入了解。故障樹分析法是一種圖形演繹的診斷方法，是通過(guò)對(duì)可能造成系統(tǒng)故障的各種因素（包括硬件、軟件、環(huán)境、人為因素等）進(jìn)行分析，畫出邏輯框圖（即故障樹），再對(duì)系統(tǒng)中發(fā)生的故障事件，由總體至分支按樹結(jié)構(gòu)逐級(jí)分析，其目的是判明基本故障，確定故障原因、故障影響和發(fā)生概率等。

5.基于圖論的模型推理方法

將系統(tǒng)元件定義為圖的節(jié)點(diǎn)，利用元器件之間的影響關(guān)系將系統(tǒng)模型化為圖，然后進(jìn)行故障診斷。基于圖論的故障診斷方法主要有基于符合有向圖的診斷方法和基于故障傳播的診斷方法。

6.故障模式及后果分析診斷法

故障模式影響及后果分析是故障診斷分析中一個(gè)極為重要的方法。故障模式影響及后果分析（FMEA）是通過(guò)分析零部件各種故障模式對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響，來(lái)鑒定產(chǎn)品的可靠性或確定故障原因的一種分析方法。它可用于零部件或整機(jī)系統(tǒng)的分析中，有利于將故障影響減少到最低限度。由于需要分析涉及系統(tǒng)的所有組成部分，所以工作量會(huì)隨著系統(tǒng)的復(fù)雜程度而加大。

7.基于灰色理論的故障診斷方法

基于灰色理論的故障診斷的主要思想是將預(yù)測(cè)系統(tǒng)看作是一個(gè)灰色系統(tǒng)，然后用已知的信息來(lái)預(yù)報(bào)含有故障模式的不可知信息的特性、狀態(tài)以及發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)報(bào)未來(lái)的故障。灰色理論包含灰色預(yù)測(cè)、灰色關(guān)聯(lián)度分析、灰色聚類以及灰色決策。其中灰色關(guān)聯(lián)度在故障診斷中應(yīng)用最為廣泛，其實(shí)施過(guò)程為：首先建立故障標(biāo)準(zhǔn)模式特征向量矩陣，然后獲取實(shí)測(cè)信號(hào)的待檢測(cè)特征向量，求出待檢測(cè)特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征向量的關(guān)聯(lián)度，并進(jìn)行由大到小的排序。若待檢測(cè)模式序列與某一標(biāo)準(zhǔn)模式序列的關(guān)聯(lián)度最大，則認(rèn)為待檢測(cè)模式為該類故障模式。

8.粗糙集理論故障診斷分析法

粗糙集理論是一種處理模糊和不確定知識(shí)的新型數(shù)學(xué)工具，它的最大特點(diǎn)是不需要提供求解問(wèn)題時(shí)所需處理的數(shù)據(jù)集合之外的任何先驗(yàn)信息（如統(tǒng)計(jì)中要求的先驗(yàn)概率和模糊集中要求的隸屬度），就能有效地分析和處理不確定、不一致、不完整等各種不完備數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)，揭示其潛在規(guī)律。

一般來(lái)說(shuō)，人工智能及其他復(fù)雜信息處理問(wèn)題均以分類作為它們的基本機(jī)制之一，粗糙集理論就是建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)之上的，它將分類理解為等價(jià)關(guān)系，而這些等價(jià)關(guān)系將對(duì)待定空間進(jìn)行劃分。粗糙集理論將等價(jià)關(guān)系對(duì)空間的劃分與知識(shí)等同，即將知識(shí)理解為對(duì)數(shù)據(jù)的劃分，而被劃分的集合稱為概念。

故障診斷技術(shù)是一門以數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制、信號(hào)處理、仿真技術(shù)、可靠性理論等有關(guān)學(xué)科為基礎(chǔ)的多學(xué)科交叉的綜合性學(xué)科。故障診斷技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)出現(xiàn)了基于不同原理的眾多方法。如何利用提出的大量故障診斷方法，將多種故障診斷方法有效結(jié)合，充分地獲取知識(shí)、利用知識(shí)，進(jìn)而提高故障診斷系統(tǒng)的性能將成為故障診斷方法研究的熱點(diǎn)。