设备故障诊断技术虽然取得了不少进展，有些方面已有较成熟的理论和方法 (如数字电路的故障诊断)，但仍有许多不足。特别是对复杂的大规模非线性系统故障诊断方法的研究更有待深入地探索。在技术方面，现有的不同等级和各种类型的故障诊断装置，能在不同程度上对被测对象进行故障诊断，但与实际的需求相比，还有相当大的距离。那么，振动检测仪对机械设备故障诊断技术发展方向用哪些呢，下面有樽祥科技来详细说明：

　　机械设备故障诊断技术发展方向

　　多源信息的融合

　　在设备运行过程中，可以利用的状态信息有很多，比如机械的振动，声响、温度、压力，电气的输出功率、转速和扭矩等，如何对这些大量的信息进行融合，消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，并加以互补，降低其不确定性，获得对故障设备的一致性描述，是今后故障诊断技术研究的重点方向。

　　经验知识与原理知识紧密结合

　　振动检测仪在复杂设备故障智能诊断系统中，只有将领域问题的基本原理与专***的经验知识相结合，才能更好地解决诊断问题。因此在建造知识库时，不仅要重视浅知识的表达和处理，也要重视深知识的地位和作用。在该类模型中，深知识和浅知识各自用对它们***适合的方法表示，并构成两种不同类型的知识库 (分别称为 “原理专***” 和 “经验专***” )，2 个知识库各有 1 个推理机构，这样它们在各自的权力范围内自成 1 个专***系统。这 2 个系统通过协调机制模块构成 1 个诊断特定问题的完整智能系统。

　　融合现代人工智能

　　现代智能方法在设备故障诊断技术中已得到了广泛的应用，随着智能科技的不断发展，将多种不同的智能技术结合起来的混合诊断系统，是智能故障诊断研究的一个发展趋势。结合方式主要有基于规则的专***系统与神经网络的结合，实例推理与神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专***系统的结合等。其中，模糊逻辑、神经网络与专***系统结合的诊断模型是***具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。

　　远程在线分布式全系统智能诊断系统

　　基于互联网的智能诊断系统是将设备诊断技术与计算机网络技术相结合，用若干台中心计算机作为服务器，在企业的关键设备上建立状态监测点，采集设备状态数据;在技术力量较强的科研院所建立分析诊断中心，为企业提供远程技术支持和保障。建立远程在线分布式全系统智能诊断系统[17]，是计算机科学、通信技术与故障诊断技术相结合的一种新的设备故障诊断模式。可以实现异地多专***对同一设备 的在线协同诊断以及多台设备共享同一诊断系统，有利于诊断案例的积累，以弥补单个诊断系统领域知识的不足，提高诊断的智能化水平，促进诊断学的综合发展。