機械故障診斷作業(yè)

1、機械故障診斷緒論：機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷：是識別機械設(shè)備（機器或機組）運行狀態(tài)的一門綜合性應(yīng)用科學(xué)和技術(shù)，它主要研究機械設(shè)備運行狀態(tài)的變化在診斷信息中的反映；通過測取設(shè)備狀態(tài)信號，并結(jié)合其歷史狀況對所測信號進行處理分析，特征提取，從而定量診斷（識別）機械設(shè)備及其零部件的運行狀態(tài)（正常、異常、故障），進一步預(yù)測將來狀態(tài)，最終確定需要采取的必要對策的一門技術(shù)。主要內(nèi)容包括監(jiān)測、診斷（識別）和預(yù)測三個方面。機械設(shè)備是現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)技術(shù)基礎(chǔ)，設(shè)備管理則是企業(yè)管理中的重要領(lǐng)域，也就是說，企業(yè)管理的現(xiàn)代化必然要以設(shè)備管理的現(xiàn)代化作為其重要組成部分，機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)在設(shè)備管理與維修現(xiàn)

2、代化中占有重要的地位。機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)在滿足可靠性、可用性、維修性、經(jīng)濟性、安全性要求中，扮演著越來越重要的角色。機械故障的診斷的意義當(dāng)然是不可忽略的。第一，有利于提高設(shè)備管理水平，“管好、用好、修好”設(shè)備，不僅是保證簡單再生產(chǎn)的必要條件，而且能提高企業(yè)經(jīng)濟效益，推動國民經(jīng)濟持續(xù)、穩(wěn)定、協(xié)調(diào)地發(fā)展。機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是提高設(shè)備管理水平的一個重要組成部分；第二，避免重大事故發(fā)生，減少事故危害性，現(xiàn)代設(shè)備的結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜，功能越來越完善，自動化程度越來越高。但是，當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障時所帶來的影響程度也明顯增大，有時不僅僅是造成巨大的經(jīng)濟損失，往往還會帶來災(zāi)難性的事故，發(fā)展機械設(shè)備

3、狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術(shù)，并進行有效、合理的實施，可以掌握設(shè)備的狀態(tài)變化規(guī)律及發(fā)展趨勢，防止事故于未然，將事故消滅在萌芽；第三，宏觀上實施故障診斷能帶來經(jīng)濟效益。機械設(shè)備的發(fā)展也是從最初最原始的方法到至今的高端邁進。第一階段：19世紀(jì)工業(yè)革命到20世紀(jì)初，低的生產(chǎn)力水平，事后維修方式；第二階段：20世紀(jì)初到20世紀(jì)50年代，規(guī)?；a(chǎn)方式定期維修設(shè)備診斷技術(shù)孕育，由聽、摸、聞、看到初步的設(shè)備診斷儀器；第三階段：20世紀(jì)6070年代，大規(guī)模生產(chǎn)方式狀態(tài)維修設(shè)備診斷技術(shù)形成；第四階段：20世紀(jì)80目前，柔性生產(chǎn)方式風(fēng)險管理智能化設(shè)備診斷技術(shù)，設(shè)備診斷相關(guān)信息的集成化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化利用。第二次世界大

4、戰(zhàn)中,認(rèn)識到這種技術(shù)的重要性；第二次世界大戰(zhàn)后，因?qū)?yīng)技術(shù)未發(fā)展而發(fā)展不快;60年代后，電子技術(shù)、計算機技術(shù)發(fā)展、1965年FFT方法和對應(yīng)的數(shù)字信號處理和分析技術(shù)的發(fā)展為設(shè)備診斷技術(shù)奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是一門正在不斷完善和發(fā)展的交叉型學(xué)科，是一項與現(xiàn)代化工業(yè)大生產(chǎn)緊密相關(guān)的技術(shù)，是機械學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點之一。故障診斷學(xué)科需解決的重要問題，故障特征信息提取和故障分類、識別的新理論及新方法研究，復(fù)雜故障產(chǎn)生機理及模型的深入研究，故障診斷智能系統(tǒng)研究，包括診斷專家系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)化遠程診斷系統(tǒng)，而機械故障診斷學(xué)的學(xué)科范疇也是將多數(shù)學(xué)科融合一起的一個綜合學(xué)科。他包括了機械工程，建模技

5、術(shù)（CAD、CAE、坐標(biāo)反求、圖像處理），分析技術(shù)，測量技術(shù)，結(jié)構(gòu)強度，參數(shù)辨識，信號處理分析，故障診斷應(yīng)用力學(xué)等等學(xué)科。機械設(shè)備診斷的目的及任務(wù)目標(biāo)：保證設(shè)備的安全、可靠和高效、經(jīng)濟運行主要目的：及時、正確、有效地對設(shè)備的各種異?；蚬收蠣顟B(tài)作出診斷，預(yù)防或消除故障；同時對設(shè)備的運行維護進行必要的指導(dǎo)。確?？煽啃浴踩院陀行灾贫ê侠淼谋O(jiān)測維修制度，保證設(shè)備發(fā)揮最大設(shè)計能力,同時在允許的條件下充分挖掘設(shè)備潛力，延長其服役期及使用壽命。降低設(shè)備全壽命周期費用，通過檢測、分析、性能評估等，為設(shè)備修改結(jié)構(gòu)、優(yōu)化設(shè)計、合理制造及生產(chǎn)過程提供數(shù)據(jù)和信息。任務(wù)：狀態(tài)監(jiān)測，故障診斷與指導(dǎo)設(shè)備管理和維修，而

6、狀態(tài)監(jiān)測即了解和掌握設(shè)備的運行狀態(tài)。包括采用各種檢測、測量、監(jiān)視、分析和判別方法，結(jié)合設(shè)備的歷史和現(xiàn)狀，考慮環(huán)境因素，對運行狀態(tài)作出評估，并為進一步分析提供信息。故障診斷即為根據(jù)狀態(tài)監(jiān)測所得信息，結(jié)合已知的結(jié)構(gòu)特性和參數(shù)、環(huán)境條件及運行歷史，對故障進行預(yù)報和分析、判斷，確定故障的性質(zhì)、類別、程度、原因、部位，指出故障發(fā)生和發(fā)展的趨勢及其后果。設(shè)備管理和維修即為根據(jù)故障診斷的結(jié)果，提出控制故障繼續(xù)發(fā)展和消除故障的對策或措施（調(diào)整、維修、治理）；為推進視情維修體制提供依據(jù)。在明確了機械診斷的目的及任務(wù)之后我們則需要了解機械診斷所涉及的內(nèi)容，主要學(xué)科及常用方法，以便對機械診斷做出正確而及時的分析。其

7、常用方法有：按診斷環(huán)境分類：離線與在線診斷;按監(jiān)測手段分類：振動監(jiān)測診斷法、噪聲監(jiān)測診斷法、溫度監(jiān)測診斷法、聲發(fā)射監(jiān)測診斷法、壓力監(jiān)測診斷法、油液監(jiān)測診斷法、金相分析診斷法等；按診斷方法、原理分類：頻域診斷法、時域診斷法、統(tǒng)計分析法、信息理論分析法、模式識別法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等等；按診斷對象分類：軍械裝備，礦山機械、選礦機械、旋轉(zhuǎn)機械等。以監(jiān)測儀表為主體的監(jiān)測裝置：由傳感器和指示儀表構(gòu)成，主要用于監(jiān)測振動。缺點：幅值監(jiān)測不能動態(tài)過程特征；強烈振動前，故障征兆不明顯；儀表無分析功能，靠人工經(jīng)驗判斷。監(jiān)測儀表配備軟硬件裝置：由傳感器+頻譜分析儀構(gòu)成，具有頻譜分析、譜陣圖、波特圖、軸心軌跡圖

8、等功能。缺點：不能自動判斷，診斷依賴于領(lǐng)域?qū)＜遥徊荒茴A(yù)防突發(fā)性故障；大型設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜，故障與征兆無一一對應(yīng)關(guān)系，難免誤診斷。計算機輔助監(jiān)測與診斷系統(tǒng)：由傳感器+接口裝置+計算機（含人工智能技術(shù)）組成?？蓪崟r監(jiān)測和自動診斷，是機械工況監(jiān)測與故障診斷的主要發(fā)展領(lǐng)域。（目前無商品供應(yīng)，但國內(nèi)外有這種系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用）。另外其主要理論及其診斷方法也包括：基于故障機理的診斷方法基于故障樹分析的診斷方法，基于信號分析和處理的診斷方法，基于模式識別的診斷理論，基于模糊數(shù)學(xué)的診斷理論，基于灰色系統(tǒng)的診斷理論，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷理論和方法，基于專家系統(tǒng)的智能診斷方法，油液分析診斷方法，紅外熱成像診斷、超聲波診斷

9、、放射線同位素診斷，無損探傷診斷、熱工參數(shù)診斷、電工參數(shù)診斷。機械診斷的對現(xiàn)代機械故障的預(yù)防，修復(fù)，維修也可謂是功不可沒?，F(xiàn)代機械設(shè)備發(fā)展的一個明顯趨勢是向大型化、高速化、連續(xù)化和自動化的方向發(fā)展。而且設(shè)備的功能越來越多，性能越來越高，組成和結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。一方面，設(shè)備一旦發(fā)生故障，給生產(chǎn)和質(zhì)量以至人們的生命、財產(chǎn)安全造成的影響難以估量，為使設(shè)備保持正常的運行狀態(tài)所花的維修費用在企業(yè)經(jīng)營費用中占有很大的比重，因此，應(yīng)該對設(shè)備可能發(fā)生的故障有正確的了解。另一方面，信息傳感技術(shù)、信號處理技術(shù)以及現(xiàn)代測試技術(shù)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，特別是計算機技術(shù)的發(fā)展，為設(shè)備故障診斷提供了技術(shù)支持，從而使上述需要成為

10、可能。這一客觀形勢促使了機械故障診斷這一門新的技術(shù)和學(xué)科的誕生和興起。這門新的技術(shù)的根本宗旨就是運用當(dāng)代科技的新成果發(fā)現(xiàn)設(shè)備的隱患，對設(shè)備事故防患于未然。機械故障診斷是識別機器或機組運行狀態(tài)的科學(xué)，它研究的是機器或機組運行狀態(tài)的變化在診斷信息中的反映，其研究內(nèi)容包括對機器運行現(xiàn)狀的識別診斷、對其運行過程的監(jiān)測以及對其運行趨勢的預(yù)測三個方面。國外開展機械故障診斷技術(shù)已有40年的歷史。早在20世紀(jì)60年代末，美國宇航局(NASA)倡導(dǎo)成立了美國機械故障預(yù)防小組，英國成立了英國機器保健中心，開展了近代機械故障診斷技術(shù)的研究。到20世紀(jì)80年代中期，以計算機為中心的現(xiàn)代機械故障診斷技術(shù)得到了迅速發(fā)展，

11、涌現(xiàn)出了許多商業(yè)化的故障診斷系統(tǒng)。20世紀(jì)80年代，人工智能得到迅猛發(fā)展，其中專家系統(tǒng)被廣泛的應(yīng)用到各個領(lǐng)域。以信息處理技術(shù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代故障診斷技術(shù)開始向基于知識的職能診斷技術(shù)方向發(fā)展。就目前來看，美國在航空航天、軍事、核能等尖端技術(shù)領(lǐng)域的故障診斷技術(shù)仍處于領(lǐng)先地位，英國在汽車、飛機發(fā)動機摩擦磨損監(jiān)測和診斷方面的技術(shù)具有領(lǐng)先優(yōu)勢，日本則在鋼鐵、化工、鐵路等民用工業(yè)的診斷技術(shù)方面處于領(lǐng)先地位。我國開展機械故障診斷技術(shù)較晚，大致經(jīng)歷了三個階段：第一階段從20世紀(jì)70年代到80年代初期，主要是引進和吸收國外的先進技術(shù)，在此基礎(chǔ)上開始研究機械設(shè)備的故障激勵、診斷方法等；第二階段從20世紀(jì)80年代初到8

12、0年代末，主要是研究各種新的診斷技術(shù)，研究和創(chuàng)建新的診斷理論和診斷方法，將設(shè)備診斷技術(shù)推廣應(yīng)用到生產(chǎn)中去；第三階段從20世紀(jì)80年代末至今，主要是從理論上和生產(chǎn)實踐建立較有系統(tǒng)性的診斷理論，研究設(shè)備狀態(tài)檢測和故障診斷系統(tǒng)，將我國的機械故障診斷技術(shù)推向理論研究和應(yīng)用的新高潮。信號分析與處理技術(shù)：信號處理技術(shù)是進行故障診斷的基礎(chǔ)，是特征提取必不可少的工具。信號處理技術(shù)分為傳統(tǒng)和現(xiàn)代兩大類，其中傳統(tǒng)的信號處理技術(shù)是指以FFT為核心的信號分析技術(shù)，在實際運用中發(fā)揮著重要的作用；而近年來發(fā)展起來的現(xiàn)代信號處理技術(shù)在故障特征提取方面正嶄露出頭角?，F(xiàn)代信號處理的本質(zhì)可用七個“非”字來高度概括，即研究：非線性

13、、非因果、非最小相位系統(tǒng)，非高斯、非平穩(wěn)、非整數(shù)維（分形）信號，非白色加性噪聲。為準(zhǔn)確、有效地獲得故障特征信息，目前重點是：研究和發(fā)展基于非高斯、非平穩(wěn)及非線性故障信號的分析理論及方法。包括時頻分布、小波分析、高階統(tǒng)計量分析、循環(huán)平穩(wěn)信號處理、非線性分析。信號分析與處理主要涉及的內(nèi)容：在計算機上數(shù)值實現(xiàn)信號的分?jǐn)?shù)階微積分。首先，分析比較分?jǐn)?shù)階微積分常用的!種時域定義，以及其在傅立葉變換域和子波變換域中的兩種頻域定義；然后，推導(dǎo)比較信號分?jǐn)?shù)階微分的冪級數(shù)數(shù)值算法、傅里葉級數(shù)數(shù)值算法、基于:DEFGH&I1JKL%M定義的數(shù)值算法之間的優(yōu)劣；進而，推導(dǎo)具有較高精度和計算速度的基于子波變換的分?jǐn)?shù)階微

14、積分快速數(shù)值算法；最后，以計算精度為代價進一步提高計算速度，推導(dǎo)基于子波變換和連續(xù)內(nèi)插的快速工程算法。理論推導(dǎo)和實驗結(jié)果均證明基于子波變換的數(shù)值算法具有較高精度和運算速度，其改進的快速工程算法運算速度最高，但精度下降。這兩種算法都具有較強的實用價值。振動與測試：機械振動在大多數(shù)情況下是有害的。另一方面，振動也被利用來完成各項有益的工作，如清洗、粉碎、脫水等。除了對各種機械設(shè)備提出低振動和低噪聲要求外，還需隨時對機器的運行狀況進行監(jiān)測、分析、診斷，對工作環(huán)境進行控制等，這些都離不開振動測量；為了提高機械結(jié)構(gòu)的抗振性能；有必要進行機械結(jié)構(gòu)的振動分析和振動設(shè)計，找出薄弱環(huán)節(jié)，改善其抗振能力；為了保證

15、大型機電設(shè)備的安全、正常、有效運行，必須檢測其振動信息，監(jiān)視其工況，并進行故障診斷。因此，振動的測試在生產(chǎn)和科研等各方面都有著十分重要的地位。振動測試包括兩方面的內(nèi)容：一是測量工作機械或結(jié)構(gòu)在工作狀態(tài)下存在的振動，如參數(shù)位移、速度、加速度、頻率和相位等，了解被測對象的振動狀態(tài)、評定等級和尋找振源，以及進行監(jiān)測、分析、診斷和預(yù)測；二是對機械設(shè)備或結(jié)構(gòu)施加某種激勵，測量其受迫振動，以便求得被測對象的振動力學(xué)參量或動態(tài)性能，如固有頻率、阻尼、剛度、響應(yīng)和模態(tài)等。對機械設(shè)備進行振動測試首先得確認(rèn)振動信號的類型，振動分為兩大類，分別為確定性振動和隨機振動。確定性振動可分為周期性振動和非周期性振動。周期性

16、振動包括簡諧振動和復(fù)雜周期振動。非周期性振動包括準(zhǔn)周期振動和瞬態(tài)振動。振動測量方法主要分為以下幾類，電測法，機械法，光學(xué)法。圖所示為用電測法測振時系統(tǒng)的一般組成框圖。由圖可見，一個一般的振動測量系統(tǒng)通常由激振、拾振、中間變換電路、振動分析儀器及顯示記錄裝置等環(huán)節(jié)所組成。干擾振動測量分析中所用到的儀器有；測振儀，頻率分析儀，F(xiàn)FT分析儀，虛擬頻譜分析儀。測振儀測振儀是用來直接指示位移、速度、加速度等振動量的峰值、峰一峰值、平均值或均方值的儀器。頻率分析儀模擬量頻譜分析儀目前仍是振動測量較常用的分析設(shè)備。振動信號轉(zhuǎn)換成電信號后，經(jīng)中間變換電路輸入頻率分析儀，手控或自動掃描就可完成所需頻帶的頻譜分析

17、。FFT分析儀隨著計算機技術(shù)和數(shù)字信號處理技術(shù)的發(fā)展，用數(shù)學(xué)技術(shù)處理振動測量信號的方式已廣泛被采用。以微處理器為核心和以快速傅里葉變換（FFT）算法為基礎(chǔ)的數(shù)字分析儀，精度高、動態(tài)范圍大、功能多、性能穩(wěn)定、抗干擾能力強。4.虛擬頻譜分析儀虛擬儀器的核心是具備各種功能的軟件系統(tǒng)，通常包括計算機圖形軟件，數(shù)據(jù)處理軟件和顯示測量結(jié)果的測試系統(tǒng)軟件等。當(dāng)然也包括少量的儀器硬件（例如數(shù)據(jù)采集硬件）以及將計算機與儀器硬件相連的總線結(jié)構(gòu)等。和傳統(tǒng)的FFT分析儀相比，具有頻譜分析功能的虛擬儀器可以更加靈活地選擇窗口，采樣速率和頻譜二進制數(shù)，且價格低，技術(shù)更新快，具有靈活的開放功能等。旋轉(zhuǎn)機械常見故障診斷分析隨

18、著機械設(shè)備向著高速、重載、精密方向發(fā)展，對機械傳動設(shè)備的要求越來越高。不僅要求機械傳動設(shè)備能夠傳遞較大的功率和載荷而且傳動系統(tǒng)本身必須具備較好的可靠性，從而降低設(shè)備的運營成本并提高設(shè)備運營過程中的安全性。在故障診斷的發(fā)展過程中，人們發(fā)現(xiàn)最重要、最關(guān)鍵而且也最困難的問題就是故障特征信息提取，其必須借助于信息處理，特別是現(xiàn)代信號處理的理論方法和技術(shù)手段，探索故障特征信息提取的途徑，發(fā)展新的故障診斷理論和技術(shù)。滾動軸承是旋轉(zhuǎn)機械中應(yīng)用最廣泛的一種通用機械部件，在旋轉(zhuǎn)機械的各種故障中，滾動軸承故障占有相當(dāng)大的比例。這是因為滾動軸承是機械設(shè)備中工作條件最為惡劣的部件，它在機械設(shè)備中起著承受載荷和傳遞載荷

19、的作用，其運行狀態(tài)是否正常往往直接影響到整臺機器的性能與其他機械零部件相比，滾動軸承有一個很大的特點，其壽命離散性很大。有的軸承已經(jīng)大大超過設(shè)計壽命而依然完好地工作，而有的軸承遠未達到設(shè)計壽命就出現(xiàn)各種故障。所以滾動軸承的故障診斷方法，一直是機械故障診斷中重點發(fā)展的技術(shù)之一。滾動軸承故障診斷可以減少或杜絕事故的發(fā)生，最大限度地發(fā)揮軸承的工作潛力，節(jié)約開支，具有重大意義。許多機械設(shè)備在帶故障運行時，都要伴隨振動和沖擊的發(fā)生。振動和沖擊的發(fā)生也常常反映了機械的故障。因此目前的故障診斷方法大都以振動理論為基礎(chǔ)。共振解調(diào)技術(shù)是近年來發(fā)展起來的對滾動軸承的點蝕、剝落、擦傷和裂紋等所謂元件工作表面損傷類故

20、障行之有效的方法。王志剛等人針對低速重載軸承特點，提出了適合于低速重載軸承故障診斷的共振解調(diào)方法。黃海鷹等人利用高頻解調(diào)技術(shù)能突出滾動軸承的故障特征信息，有效提高信噪比，從而準(zhǔn)確地診斷出其早期故障。目前國內(nèi)關(guān)于利用包絡(luò)分析法診斷軸承故障的文獻中很多是利用希爾伯特變換實現(xiàn)包絡(luò)解調(diào)。何嶺松等人采用垂直數(shù)字濾波技術(shù)實現(xiàn)包絡(luò)信號提取，將信號的窄帶濾波與包絡(luò)檢測過程合二為一，與傳統(tǒng)的以希爾伯特變換為基礎(chǔ)包絡(luò)解調(diào)方法相比，新算法實時性強，包絡(luò)檢波長度不受限制，為后續(xù)包絡(luò)信號的重采樣，提高包絡(luò)譜分析精度提供了極大的方便。武和雷等人采用能量算子對故障軸承的高頻共振信號進行包絡(luò)解調(diào)，提取故障特征，從而達到診斷故

21、障的目的。傳統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法有頻域分析方法和時域分析方法，它們對滾動軸承的分布式故障有很好的效果。但是對于局部缺陷，這些診斷方法的應(yīng)用效果不太理想，尤其是在故障的初期。近年來，新的診斷方法不斷涌現(xiàn)，其中包括時頻分析方法。時頻分析方法可以有效地應(yīng)用于非平穩(wěn)信號的分析，彌補了傳統(tǒng)的基于快速傅利葉變換的頻譜分析只適用于平穩(wěn)信號分析的缺陷。常用的時頻分析方法有短時傅利葉變換、Wiger-Ville分布和小波分析等。彭桂蘭等人對磁電式速度傳感器采集的水泵軸承振動信號分別進行了短時傅利葉變換、小波變換、小波包變換。其結(jié)果表明：小波包變換提高了中高頻帶的頻率分辨率，克服了短時傅利葉變換和小波變換的缺

22、點，小波包變換有利于提取軸承故障特征，它能準(zhǔn)確地診斷水泵機組軸承的故障。機械故障診斷的發(fā)展趨勢近十幾年來!模糊診斷故障樹分析專家系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新的診斷技術(shù)不斷出現(xiàn)!從而產(chǎn)生了模式識別故障樹分析和小波分析等分析方法&故障樹分析法是對系統(tǒng)故障形成的原因采用從整體至局部按樹枝狀逐漸細化分析的方法&它通過分析系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)和完成系統(tǒng)的最優(yōu)化來實現(xiàn)對機械設(shè)備故障的預(yù)測和診斷。模糊診斷法是建立在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上的!它利用癥狀向量隸屬度和模糊關(guān)系矩陣求故障原因向量隸屬度!故障原因隸屬度就反映了造成機器故障原因的多重性和它們的主次關(guān)系程度!從而可以減少許多不確定因素給診斷工作帶來的困難專家系統(tǒng)是人工智能的一個重要分支!是一種以知識為基礎(chǔ)的智能化的計算機程序系統(tǒng)!為計算機輔助診斷的高級階段!研制專家系統(tǒng)是故障診斷技術(shù)的必然發(fā)展趨勢人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于神經(jīng)學(xué)研究的最新成果!是對人腦某些基本特征的簡單數(shù)學(xué)模擬!它具有對故障的聯(lián)想記憶!模式匹配和相似歸納能力!以實現(xiàn)故障和征兆之間復(fù)雜的非線性映射關(guān)系#$%這些方法在機械故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用研究正蓬勃興起!但尚處于發(fā)展和不斷完善的過程中!將使