故障检测算法英文解释翻译、故障检测算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 fault detection algorithm

分词翻译：

故障检测的英语翻译：

【计】 failure detection; failure testing; fault detection; trouble detection

算法的英语翻译：

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

专业解析

故障检测算法（Fault Detection Algorithm）是一种通过数据分析和模型推演识别系统异常状态的技术工具。其核心目标是通过实时监测、特征提取和模式匹配，定位设备或流程中的潜在故障源。以下是其关键要素的汉英对照解析：

定义与范畴（Definition & Scope）
故障检测算法（Fault Detection Algorithm）隶属于工业诊断技术领域，英文术语对应"automated anomaly identification"。该算法通过采集传感器数据（如振动、温度、电流信号），建立系统正常运行基准模型，并利用统计离群分析（如Z-score、马氏距离）判断当前状态是否偏离预期阈值范围。
技术实现路径（Technical Implementation）
主流方法包括：
- 模型驱动法（Model-based Approach）：基于物理方程（如微分方程$frac{dx}{dt}=Ax+Bu$）构建数字孪生系统，通过残差分析检测偏差
- 数据驱动法（Data-driven Approach）：采用机器学习模型（如LSTM神经网络、支持向量机）对历史故障数据进行分类训练，文献显示卷积神经网络在轴承故障检测中准确率达98.7%。
行业应用（Industrial Applications）
该技术在以下领域具有关键价值：
- 电力系统：变压器绝缘失效预警（IEEE标准C37.118推荐方案）
- 智能制造：德国Fraunhofer研究所将其集成于预测性维护平台，减少30%非计划停机
- 航空航天：NASA喷气推进实验室应用于火星探测器动力系统监控。
验证标准（Validation Criteria）
根据《自动化学报》2023年发布的评估框架，核心指标包括：

$$

begin{aligned}

text{检测率} &= frac{TP}{TP+FN} times 100%

text{误报率} &= frac{FP}{TN+FP} times 100%

end{aligned}

$$

其中TP（True Positive）代表正确识别的故障样本，FN（False Negative）为漏检样本。

网络扩展解释

故障检测算法是一类用于识别系统、设备或流程中异常状态或潜在故障的技术方法，其核心目标是通过实时监测和数据分析，提前预警或定位问题，保障系统安全性和可靠性。以下是关键要点：

一、基本概念

故障检测算法通过分析系统输入输出数据、运行参数或物理特征，判断是否存在偏离正常状态的行为。其核心任务包括异常识别（发现偏离）、故障分类（确定类型）和定位（找到故障源）。

二、主要类型

基于模型的方法
利用系统数学模型（如状态方程、物理规律）对比实际输出与理论预测的差异。例如，卡尔曼滤波器通过状态估计检测偏差。
数据驱动方法
依赖历史数据训练模型，无需精确数学模型，常用技术包括：
- 统计分析（如控制图、主成分分析）
- 机器学习（如支持向量机、神经网络、孤立森林）。
信号处理技术
分析振动、温度等信号的频谱或时域特征，例如小波变换用于识别机械设备的异常振动模式。

三、典型应用

工业设备：预测机床磨损、管道泄漏检测。
汽车系统：电池管理系统（BMS）中的电芯故障监测。
航空航天：发动机健康状态实时评估。

四、挑战与趋势

数据质量：噪声、缺失数据可能影响准确性。
实时性：需平衡计算复杂度与检测速度。
新兴技术：结合边缘计算和深度学习提升自适应能力。

若需具体算法实现案例或领域深入分析，可进一步说明需求方向。