湖南大学故障诊断复习资料.docx

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湖南大学故障诊断复习资料

湖南大学故障诊断资料

整理By2013级机械工程吴永强

版面国服第一豹女

一、时域分析

时域参数只考虑了信号的幅值特征,而与信号的时序无关。

而时域分析的重要特点是信号的时序，在时域信号中提取信号特征的方法主要有相关分析、时序分析、时域平均等。

时间历程

描述信号随着时间的变化情况。

平均值

均方值用来描述信号的平均能量或平均功率

均方根值（RMS）为均方值的正平方根。

是信号幅度最恰当的量度

方差表示信号偏离其均值的程度，是描述数据的动态分量

斜度

反映随机信号的幅值概率密度函数对于纵坐标的不对称性

峭度

对大幅值非常敏感。

当其概率增加时，

值将迅速增大，有利于探测奇异振动信号

信号的预处理：

1预滤波

2零均值化：

消除数据中的直流分量

。

3错点剔除：

以标准差为基础的野点剔除法

4消除趋势项

相关分析

自相关分析a=xcorr（x）

自相关函数描述一个时刻的信号与另一时刻信号之间的相互关系

工程上利用自相关函数检查混杂在随机噪声中有无周期性信号

互相关函数a=xcorr（x,y）

利用互相关函数所提供的延迟信号，可以研究信号传递通道和振源情况，也可以检测隐藏在外界噪声中的信号

回转机械和往复机械在运行过程中，反映其运行状态的各种信号是随机器运转而周期性重复的，其频率是机器回转频率的整倍数。

这些信号又往往被伴随产生的噪声干扰，在噪声较强时，不但信号的时间历程显示不出规律性，而且由于常用的谱分析不能略去任何输入分量，在频谱图中这些周期分量很可能被淹没在噪声中。

时域平均是从噪声干扰的信号中提取周期性信号的过程，也称相干检波。

以一定的周期为间隔去截取信号，然后将所截得的信号叠加后平均，消除信号中的非周期分量及随机干扰，保留确定的周期成分。

时域平均按其选取平均周期的方法不同，可以分为时域同步平均、无时标时域平均。

时域同步平均可以消除与给定频率无关的信号分量，包括噪声和无关的周期信号，提取与给定频率有关的周期信号，因此能在噪声环境下工作，提高分析信噪比。

从傅氏变换的过程我们可以看出存在一些固有的缺陷，它影响了谱分析的精度，主要是：

1）用矩形窗去截断采样信号，引起了频率泄漏，使得X（f）产生误差；

（2）因数据长度有限，对应点数有限，使频率分辨率受到限制；（3）平稳随机信号的傅氏变换受到样本曲线随机性的影响，误差较大。

常用的提高频谱分析精度的方法有：

窗函数、频率细化、平均等。

倒谱可以剔除回声影响；2.消除信号传递通道的不同带来的影响；3.提取功率谱图上的周期分量，例如由于调制引起的边频分量。

全息谱实际上是对大机组回转机械，如透平压缩机，汽轮发电机组所采集的原始数据来进行融合的一种方法，在数据层将转子各轴承横断面的振动信息加以集成。

它的特点就是充分地利用各频率分量下的幅值、频率和相位信息。

二、频域分析

1自功率谱密度函数（自谱）

自功率谱描述了信号的频率结构，反映了振动能量在各个频率上的分布情况，因此在工程上应用十分广泛

2互功率谱密度函数（互谱）

互谱不像自谱那样具有比较明显的物理意义，但它在频率域描述两个随机过程的相关性是有意义的。

3频响函数

它是被测系统的动力特性在频域内的表现形式

4相干函数

表示整个频段内响应和激励之间的相关性

=0表示不相干，

=1完全相干，即响应完全由激励引起，干扰为零。

相干函数可以用来检验频响函数和互谱的测量精度和置信水平，也可以用来识别噪声的声源和非线性程度。

一般认为相干值大于0.8时，频响函数的估计结果比较准确可靠。

5倒频谱分析z=rceps（y）

倒频谱变换是频域信号的傅里叶积分变换再变换。

时域信号经过傅里叶变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数后，再进行一次傅里叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。

6细化分析czt

细化也称为带选傅里叶分析。

其基本原理是对所需细化频段的信号进行频移，滤波，重采样处理，使该频段内的谱线变密

7三分之一倍频程谱

将全频域按几何等比级数的间隔划分，使得中心频率fc取做带宽上、下限f1、f2的几何平均值，且带宽h＝f2－f1总是和中心频率fc保持一常数关系，h＝v×fc。

如果v等于根号二的倒数（0.707），那么f2＝2f1，则定义这样的频率带宽叫倍频程带宽；如果v等于三倍根号二的倒数（0.236），那么h＝0.236fc，则定义这样的频率带宽为1/3倍频程带宽。

8多相干分析

多相干分析是指利用相干函数信号间频率上的因果关系进行判断分析，具体的说，就是利用相干函数对某些信号在特定的频段对另一信号的贡献大小进行判断分析。

时频分析小波波形小波wavelet变换方法是一种窗口大

小即窗口面积固定但其形状可改变时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法。

Fourier变换的实质是把能量有限的信号x（t）分解到以为正交基的空间上去而小波变换的实质是把能量有限的信号x（t）分解到以W和V所构成的空间上去2Fourier变换用到的基函数只有具有唯一性而小波变换用到的小波函数则具有不唯一性

三、时频域分析

基于傅里叶变换的信号揭示了信号在频域的特征，它们在传统的信号分析与处理的发展史上发挥了极其重要的作用。

但是傅里叶变换是一种整体变换也就是说频谱F（w）的任一频率点的值都是由时间历程f（t）在整个时域上的贡献所决定，反之，过程f（t）某一时刻的状态也是由其频谱F（w）在整个频域上的贡献所决定，因此傅里叶变换建立的只是一个域到另一个域的桥梁，并没有把时域和频域组合在一起。

这对于平稳信号的分析来说是足够的，但是对于分平稳信号来说就无能为力了。

时频分析的基本思想是设计时间和频率的联合函数用它同时描述信号在不同时间和频率的能量密度或强度。

时间和频率的这种联合函数称为时频分布。

时频分析法将时域和频域组合成一体，这就兼顾到非平稳信号的要求。

它的主要特点在于时间和频域的局域化，通过时间轴和频率轴两个坐标组成的时频平面，可以得到整体信号在局部时域内的频率组成，或者可以看出整体信号各个频带在局部时间上的分布和排列情况。

短时傅里叶变换STFT

短时傅里叶变换的基本思想是，在传统傅里叶变换的框架中，把非平稳信号看成是一系列短时平稳信号的叠加，而短时性则通过时域上的加窗来实现，并通过一个平移参数来覆盖整个时域，由于它的窗函数是固定的，因此不能解决时间分辨力和频率分辨力的矛盾。

魏格纳—维尔分布

目前对于非平稳信号的分析方法可以分为两类：

一类为核函数分解，如短时傅里叶变换，小波变换，核函数分解也称线性时频描述。

另一类为能量分布，也称时频能量密度如魏格纳—维尔分布（WVD）,科恩类（Cohen）类，与短时傅里叶变换相比，时频能量密度函数具有更好的时频分辨率，但是也会产生交叉项的影响。

四、转子系统诊断

•转子的不平衡振动机理

旋转机械的转子由于受材料的质量分布、加工误差、装配因素以及运行中的冲蚀和沉积等因素的影响，致使其质量中心与旋转中心存在一定程度的偏心距。

Ø不平衡故障的信号特征

　①时域波形为近似的等幅正弦波。

　②轴心轨迹为比较稳定的圆或椭圆，这是因为轴承座及

　　基础的水平刚度与垂直刚度不同所造成。

　③频谱图上转子转动频率处的振幅。

　④在三维全息图中，转频的振幅椭圆较大，其他成份较

　　小。

转子不对中包括轴承不对中和轴系不对中两类。

轴承不对中本身不引起振动，它影响轴承的载荷分布、油膜形态等运行状况。

一般情况下，转子不对中都是指轴系不对中，故障原因在联轴节处。

Ø轴系不对中故障特征：

　①时域波形在基频正弦波上附加了2倍频的谐波。

　②轴心轨迹图呈香蕉形或8字形。

　③频谱特征：

主要表现为径向2倍频、4倍频振动成份，

　　有角度不对中时，还伴随着以回转频率的轴向振动。

　④在全息图中2、4倍频椭圆较扁，并且两者的长轴近似

　　垂直。

轴弯曲振动的机理和转子质量偏心类似，因而都要产生与质量偏心类似的旋转矢量激振力，与质心偏离不同点是轴弯曲会使轴两端产生锥形运动，因而在轴向还会产生较大的工频振动。

Ø转轴弯曲故障的振动信号特征：

　（轴弯曲故障的振动信号与不平衡基本相同。

）

　①时域波形为近似的等幅正弦波；

　②轴心轨迹为一个比较稳定的圆或偏心率较小的椭圆，

　　由于轴弯曲常陪伴某种程度的轴瓦摩擦，故轴心轨迹有时会有摩擦的特征；

　③频谱成份以转动频率为主，伴有高次谐波成份。

与不平衡故障的区别在于：

弯曲在轴向方面产生较大的振动。

动静碰摩是当间隙过小时发生动静件接触再弹开，改变构件的动态刚度

转子强迫振动、碰摩自由振动和摩擦涡动运动叠加到一起，产生出复杂的、特有的振动响应频率。

动静碰摩振动成分的周期性相对较弱，而非线性更为突出。

Ø碰摩故障的振动特征：

　1）时域波形存在“削顶”现象，或振动远离平衡位置时出现高频小幅振荡。

　2）频谱上除转子工频外，还存在非常丰富的高次谐波成分（经常出

　　现在气封摩擦时）。

　3）严重摩擦时，还会出现1／2×、l／3×、1/N×等精确的分频成

　　分（经常出现在轴瓦磨损时）。

　4）全息谱上出现较多、较大的高频椭圆，且偏心率较大。

　5）提纯轴心轨迹（1×、2×、3×、4×合成）存在“尖角”。

局部碰摩与全弧碰摩的区分

全弧碰摩分频明显，超谐波消失，

局部轻摩擦很少有分频出现，谐波幅值小但阶次多，

局部严重摩擦介于两者之间，有分频也有低次谐波，且谐波幅值比基频还大。

基频则由未碰撞前的较大值变为较小值。

在轨迹上，

局部摩擦轨迹乱而不放大，正进动；

连续全弧摩擦则随时间逐渐扩散，进动方向为反进动。

在瓦隙较大的情况下，转子常会因不平衡等原因而偏离其转动中心，致使油膜合力与载荷不能平衡，就会引起油膜涡动。

系统具有负阻尼时，油膜涡动就会发展为油膜振荡。

Ø油膜涡动与油膜振荡的信号特征

　①油膜涡动的振动频率随转速变化，与转频保持

　　　f=（0.43～0.48）fn。

　②油膜振荡的振动频率在临界转速所对应的固有频率附　　　　　

　　近，不随转速变化。

　③两者的振动随油温变化明显。

Ø（3）油膜涡动与油膜振荡的振动特点

2油膜涡动的轴心轨迹是由基频与半速涡动频率叠加成的双椭圆，较稳定。

　②油膜振荡是自激振荡，维持振动的能量是转轴在旋转中供应的，具有惯性效应。

由于有失稳趋势，导致摩擦与碰撞，因此轴心轨迹不规则，波形幅度不稳定，相位突变。

五、齿轮诊断

齿轮的各种损伤发生概率：

齿的断裂41%，齿面疲劳31%，齿面磨损10%，齿面划痕10%，其他故障如塑性变形、化学腐蚀、异物嵌入等8%。

1突然过载或冲击过载，很容易在齿根处产生过载荷断裂。

轮齿重复受载后，由于应力集中现象，也易产生疲劳裂纹，并逐步扩展，致使轮齿在齿根处产生疲劳断裂。

另外，淬火裂纹、磨削裂纹和严重磨损后齿厚过分减薄时在轮齿的任意部位都可能产生断裂。

2齿面磨损或划痕

✓A）粘着磨损在低速、重载、高温、齿面粗糙度差、供油不足或油粘度太低等情况下，油膜易被破坏而发生粘着磨损。

润滑油的粘度高，有利于防止粘着磨损的发生。

✓B）磨粒磨损与划痕含有杂质颗粒以及在开式齿轮传动中的外来砂粒或在摩擦过程中产生的金属磨屑，都可以产生磨粒磨损与划痕。

一般齿顶、齿根问好摩擦较节圆部严重，这是因为齿轮啮合过程中节圆处为滚动接触，而齿顶、齿根为滑动接触。

✓C）腐蚀磨损由于润滑油中的一些化学物质如酸、碱或水等污染物与齿面发生化学反应造成金属的腐蚀而导致齿面损伤。

✓D）烧伤烧伤是由于过载、超速或不充分的润滑引起的过分摩擦所产生的局部区域过热，这种温度升高足以引起变色和过时效，会使钢的几微米厚表面层重新淬火，出现白层。

损伤的表面容易产生疲劳裂纹。

✓E）齿面胶合

✓大功率软齿面或高速重载的齿轮传动，当润滑条件不良时易产生齿面胶合（咬焊）破坏，即一齿面上的部分材料胶合到另一齿面上而在此齿面上留下坑穴，在后续的啮合传动中，这部分胶合上的多余材料很容易造成其他齿面的擦伤沟痕，形成恶性循环。

3所谓齿面疲劳主要包括齿面点蚀与剥落。

造成点蚀的原因，主要是由于工作表面的交变应力引起的微观疲劳裂纹，润滑油进入裂纹后，由于啮合过程可能先封闭入口然后挤压，微观疲劳裂纹内的润滑油在高压下使裂纹扩展，结果小块金属从齿面上脱落，留下一个小坑，形成点蚀。

如果表面的疲劳裂纹扩展得较深、较远或一系列小坑由于坑间材料失效而连接起来，造成大面积或大块金属脱落，这种现象则称为剥落。

4齿面塑性变形软齿面齿轮传递载荷过大（或在大冲击载荷下）时，易产生齿面塑性变形。

在齿面间过大的摩擦力作用下，齿面接触应力会超过材料的抗剪强度，齿面材料进入塑性状态，造成齿面金属的塑性流动，使主动轮节圆附近齿面形成凹沟，从动轮节圆附近齿面形成凸棱，从而破坏了正确的齿形。

有时可在某些类型的齿轮的从动齿面上出现“飞边”，严重时挤出的金属充满顶隙，引起剧烈振动，甚至发生断裂。

1功率谱分析法

功率谱分析可确定齿轮振动信号的频率构成和振动能量在各频率成分上的分布，是一种重要的频域分析方法。

幅值谱也能进行类似的分析，但由于功率谱是幅值的平方关系，所以功率谱比幅值谱更能突出啮合频率及其谐波等线状谱成分而减少了随机振动信号引起的一些“毛刺”现象。

2边频带出现的机理是齿轮啮合频率fz的振动受到了齿轮旋转频率fr的调制而产生，边频带的形状和分布包含了丰富的齿面状况信息。

边频带成分包含有丰富的齿轮故障信息，要提取边频带信息，在频谱分析时必须有足够高的频率分辨率。

齿面磨损、点蚀等表面缺陷，在啮合中不激发瞬时冲击，因而边频带的分布窄，边频带的振幅随磨损程度的增大而增高。

断齿、裂齿、大块剥落等在啮合中激发瞬时冲击的缺陷，反映到边频带中就是分布变宽，随着这类缺陷的扩大，边频带在宽度和高度上也增大。

3倒频谱的另一个主要优点是对于传感器的测点位置或信号传输途径不敏感以及对于幅值和频率调制的相位关系不敏感。

这种不敏感，反而有利于监测故障信号的有无，而不看重某测点振幅的大小（可能由于传输途径而被过分放大）。

六、滚动轴承诊断

1磨损是滚动轴承最常见的一种失效形式。

•在滚动轴承运转中，滚动体和套圈之间均存在滑动，这些滑动会引起零件接触面的磨损。

尤其在轴承中侵入金属粉末、氧化物以及其他硬质颗粒时，则形成严重的磨料磨损，使之更为加剧。

•另外，由于振动和磨料的共同作用，对于处在非旋转状态的滚动轴承，会在套圈上形成与钢球节距相同的凹坑，即为摩擦腐蚀现象。

•如果轴承与座孔或轴颈配合太松，在运行中引起的相对运动，又会造成轴承座孔或轴径的磨损。

2滚动体或套圈滚动表面由于接触载荷的反复作用，表层因反复的弹性变形而致冷作硬化，下层的材料应力与表层出现断层状分布，导致从表面下形成细小裂纹，随着以后的持续负荷运转，裂纹逐步发展到表面，致使材料表面的裂纹相互贯通，直至金属表层产生片状或点坑状剥落。

轴承的这种失效形式称为疲劳失效。

3轴承零件表面的腐蚀分三种类型。

a.化学腐蚀，当水、酸等进入轴承或者使用含酸的润滑剂，都会产生这种腐蚀。

b.电腐蚀，由于轴承表面间有较大电流通过使表面产生点蚀。

c.微振腐蚀，为轴承套圈在机座座孔中或轴颈上的微小相对运动所至。

结果使套圈表面产生红色（Fe2O3）或黑色的锈斑。

轴承的腐蚀斑则是以后损坏的起点。

•4.滚动轴承的塑变失效

　　　压痕主要是由于滚动轴承受负荷后，在滚动体和滚道接触处产生塑性变形。

载荷过大时会在滚道表面形成塑性变形凹坑。

另外，若装配不当，也会由于过载或撞击造成表面局部凹陷。

或者由于装配敲击，而在滚道上造成压痕。

•5滚动轴承的断裂失效

　　　造成轴承零件的破断和裂纹的重要原因是由于运行时载荷过大、转速过高、润滑不良或装配不善而产生过大的热应力，也有的是由于磨削或热处理不当而导致的。

•6滚动轴承的胶合失效

　　　滑动接触的两个表面，当一个表面上的金属粘附到另一个表面上的现象称为胶合。

Ø1．有效值与峰值判别法

有效值：

滚动轴承振动信号的有效值反映了振动的能量大小，当轴承产生异常后，其振动必然增大。

因而可以用有效值作为轴承异常的判断指标。

峰值：

有效值指标对具有瞬间冲击振动的异常是不适用的。

因为冲击波峰的振幅大，并且持续时间短。

用有效值来表示故障特征，其特征并不明显，对于这种形态异常的故障特征，用峰值比有效值更适用。

2．峰值系数法

　　　所谓峰值系数，是指峰值与有效值之比。

用峰值系数进行诊断的最大特点，是由于它的值不受轴承尺寸、转速及负荷的影响。

正常时，滚动轴承的峰值系数约为5，当轴承有故障时，可达到几十。

轴承正常、异常的判定可以很方便判别。

另外，峰值系数不受振动信号的绝对水平所左右。

测量系统的灵敏度即使变动，对示值也不会产生多大影响。

Ø3．峭度指标法

　　峭度指标Cq反映振动信号中的冲击特征。

　　　峭度指标Cq

　　峭度指标Cq对信号中的冲击特征很敏感，正常情况下其值应该在3左右，如果这个值接近4或超过4，则说明机械的运动状况中存在冲击性振动。

*当轴承出现初期故障时，有效值变化不大，但峭度指标值已经明显增加，达到数十甚至上百，非常明显。

它的优势在于能提供早期的故障预报。

*当轴承故障进入晚期，由于剥落斑点充满整个滚道，峭度指标反而下降。

也就是对晚期故障不适应。

4冲击脉冲法是利用轴承故障所激发的轴承元件固有频率的振动信号，经加速度传感器的共振放大、带通滤波及包络检波等信号处理，所获得的信号振幅正比于冲击力的大小。

5共振解调法也称为包络检波频谱分析法，

Ø6频谱分析法

将低频段测得振动信号，经低通抗叠混滤波器后，进行FFT快速富里叶变换，得到频谱图。

根据滚动轴承的运动关系式计算得到各项特征频率，在频谱图中找出、观察其变化，从而判别故障的存在与部位。

7倒频谱：

对于存在调频、调幅现象的信号，其功率谱上会出现周期分量或等间隔的旁瓣，利用倒谱分析方法，对功率谱上的周期分量进行再处理，找出功率谱上不易发现的问题。

七、检测与故障诊断

n在设备运行中或在基本不拆卸的情况下，

n通过各种手段，掌握设备运行状态，

n判定产生故障的部位和原因，

n并预测、预报设备未来的状态。

n

n

n

★振动：

适用于旋转机械、往复机械、轴承、齿轮等。

★温度（红外）：

适用于工业炉窑、热力机械、电机、电器等。

★声发射：

适用于压力容器、往复机械、轴承、齿轮等。

★油液（铁谱）：

适用于齿轮箱、设备润滑系统、电力变压器等。

★无损检测：

采用物理化学方法，用于关键零部件的故障检测。

★压力：

适用于液压系统、流体机械、内燃机和液力耦合器等。

★强度：

适用于工程结构、起重机械、锻压机械等。

★表面：

适用于设备关键零部件表面检查和管道内孔检查等。

★工况参数：

适用于流程工业和生产线上的主要设备等。

★电气：

适用于电机、电器、输变电设备、电工仪表等。

n频谱分析法

每种故障有其对应的特征频率。

据此确定机器的故障性质和严重程度。

n趋势分析法、频谱趋势分析法

根据劣化曲线，振动的通频幅值（特征频率幅值）随故障的发展而增大。

据此监视机器的健康状态，并推测其寿命。

•绝对法

根据相应的国际标准、国家标准、行业标准等，

如：

ISO，GB，API等。

•相对法

以机器正常状态的振动值作为基数，自己和自己比。

•类比法

与同类机器的振动值作比较。

八、智能诊断方法

基于规则的故障诊断方法的优点是比较自然，发展的时间比较长，也比较成熟，有严格的理论基础，是建立专家系统的最基本的方法。

但是也存在不足。

一方面，对于诊断结论除了重复使用规则外，无法进行更深一步的理解，通常只能诊断单个故障，难以诊断多重故障。

另一方面，因为用户输入信息的随意性较大，必须提供一致性校验，一般需要专家和知识工程师的协同完成，这为工程的应用带来不便。

而且产生式表示的刚性太强，对层次的表达力很弱；同时，产生式不能表达具有结构性的知识，知识获取的困难比较大。

基于案例问题的求解方法，非常适用于没有很强理论的模型和领域知识不完全，或定义不一致而经验丰富的决策环境中。

基于案例的诊断推理需要检索的是现场发生的故障案例，大大减少了从专家那里获取知识的必要，比较容易建立；在待诊断对象的故障与案例之间不完全匹配时也能给出相似的解；诊断结果是具体的案例，比较生动丰富，能够反映故障的总体概貌，容易理解接受等。

案例推理应用于故障诊断，为故障诊断提供了一条新途径，对缺乏诊断经验的人员特别有参考价值。

基于案例推理是模拟人类类比思维的一种推理方法，其推理过程往往具有人类经验推理的一些特征。

但是使用基于案例的推理也存在三个问题：

①案例存储耗费空间极大；②案例获取效率和准确性随系统运行的次数增加迅速下降；③案例的调整难度极大。

模糊故障诊断是通过研究故障与征兆（特征元素）之间的关系来判断设备状态。

由于实际因素的复杂性，故障与征兆之间的关系很难用精确的数学模型来表示，随着某些故障状态模糊性的出现，就不能用“是否有故障”的建议诊断结果来表达，而要求给出故障产生的可能性及故障位置和程度如何。

此类问题用模糊故障诊断方法能较好地解决。

这种方法计算简单，应用方便，结论明确直观。

故障树是一个相对成熟的、常用的方法，适合系统构成层次分明、子系统间关系明确简单的系统。

值得指出的是，故障树方法不仅适合小系统，也适合较大系统的故障诊断。

其有效性已经在大量的实践中得到了充分的验证；逻辑推理理论为其提供了完备的理论基础。

九、故障诊断发展趋势

1.2故障诊断及时的发展历程·

故障诊断技术的大致三个阶段：

（1）事后维修阶段；

（2）预防维修阶段；（3）预知维修阶段。

现在基本处于预知维修阶段，预知维修的关键在于对设备运行状态进行连续监测或周期检测，提取特征信号，通过对历史数据的分析来预测设备的发展趋势。

1.3故障诊断的发展现状

目前，国内检测技术的研究主要集中在以下几个方面：

（1）传感器技术研究：

传感技术是反应设备状态参数的仪表技术。

国内先后开发了各种类型的传感器，如电涡流传感器、速度传感器、加速度传感器和温度传感器等；最近开发的传感技术有光导纤维、激光、声发射等。

（2）关于新还分析与处理技术的研究：

从传统的谱分析、时序分析和是与分析，开始引入了一些先进的信号分析手段，如快速傅立叶变换器，Winger谱分析和小波变换等。

这类方法的引入弥补了传统分析方法的不足。

（3）关于人工智能和专家系统的研究：

这方面的研究已成为诊断技术的发展主流，目前已有“日程机械故障诊断专家系统”，但这一技术在工程方面的研究尚未达到人们所期望的水平。

（4）关于神经网络的研究：

比如旋转机械神经网络分类系统等的研究已经得到了应用，取得了满意的效果。

（5）关于诊断系统的开发与研究：

从单机巡检与诊断到上下位机式的主从机结构，直至以网络为基础的分布式系统的结构越来越复杂，实时性越来越高。

（6）专门化与便携式诊断仪器和设备的研制与开发。

目前，我国的冶金、电力、化工等行业的故障诊断技术已经很成熟，达到了广泛的应用。

1.发展趋势

设备故障诊断技术与当代前沿科学的融合是设备故障诊断技术的发展方向。

当今故障诊断技术的发展是传感器的精密化、多维化，诊断理论、诊断模型的多元化，诊断技术的智能化，具体来说表现在如下反方面：

（1）与当代最