
【化】 trouble-locating
breakdown; fault; hitch; malfunction; stoppage; trouble
【计】 booboo; F; failure; fault; malfunction
【化】 malfunction
【经】 breakdown; trouble
【计】 recall; retrieval; retrieve
【经】 search
在汉英词典框架下,"故障检索"对应的英文术语为"fault retrieval",其核心定义是指通过系统化方法定位、识别和分析设备或系统中的异常状态。该术语在工程技术领域具有特定内涵,包含三个核心要素:
故障特征识别:通过信号采集装置获取设备运行参数(如振动频谱、温度曲线、电流波形),运用模式识别算法比对标准运行参数库。美国机械工程师协会(ASME)的《设备状态监测标准》指出,现代系统通常采用小波变换和傅里叶分析进行特征提取。
故障源定位:基于故障树分析(FTA)和贝叶斯网络构建多层级诊断模型,该过程涉及传感器网络数据的时空关联分析。国际自动控制联合会(IFAC)的《复杂系统故障诊断指南》记载,工业级系统定位精度已达组件级(±3mm空间分辨率)。
解决方案匹配:依托专家知识库和案例推理(CBR)技术,将当前故障特征与历史案例库进行相似度计算。麻省理工学院出版社《智能维护系统》专著显示,领先的检索系统已实现90%以上的案例匹配准确率。
该术语在工程实践中存在概念延伸,与"fault diagnosis"(故障诊断)构成包含关系。根据剑桥大学工程系发布的《机电系统维护术语白皮书》,故障检索特指数字化环境下的自动化诊断过程,而传统诊断可能包含人工判断环节。
“故障检索”是设备维护和诊断领域的重要概念,结合搜索结果中的权威信息,其详细解释如下:
故障检索指在设备基本不解体的情况下,通过检测、辨识和分析设备运行中的信息,判断其工作状态并进行定量评价的技术。其核心目标是识别机械或系统运行中出现的障碍或异常(即“故障”),例如机器无法正常运转或效率降低等问题。
适用于工业机械、电力系统、交通运输设备等需要持续运行的复杂系统,例如飞机引擎监测、生产线设备诊断等。
故障检索与普通故障排除的区别在于:前者更强调通过系统性数据分析和预测技术实现主动维护,而非被动修复。
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