故障识别英文解释翻译、故障识别的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 failure recognition

分词翻译：

故障的英语翻译：

breakdown; fault; hitch; malfunction; stoppage; trouble
【计】 booboo; F; failure; fault; malfunction
【化】 malfunction
【经】 breakdown; trouble

识别的英语翻译：

distinguish from; identify
【计】 awareness; ID
【医】 cognition; noesis
【经】 identification

专业解析

故障识别（Fault Identification）是工程技术和系统维护领域的核心概念，指通过系统化方法检测、定位并分析设备或系统中异常状态的过程。根据《现代汉语词典》对“故障”的释义（机械/电子系统的非正常状态）与《牛津技术英语词典》对“Identification”的界定（特征识别与归类行为），该术语在工业场景中特指运用技术手段判定系统偏离预期功能的具体原因。

技术实现流程包含三个关键阶段：

异常检测：通过传感器网络采集振动频率（机械系统）、电流波形（电气设备）或错误日志（软件系统）等多元数据
特征提取：运用傅里叶变换公式 $$ F(omega) = int_{-infty}^infty f(t)e^{-iomega t}dt $$ 将时域信号转化为频域特征
模式匹配：基于GB/T 2900.1-2008《电工术语基本术语》中的故障分类标准，通过机器学习算法比对历史故障数据库

在航空领域，波音787采用的预测与健康管理系统（PHM）通过实时监测8000余个传感器数据，可将发动机叶片裂纹识别准确率提升至92%（国际航空运输协会2024年技术报告）。智能制造场景中，西门子数字孪生技术结合ISO 13374-3机械状态监测标准，成功将设备停机时间缩短40%。

当前技术发展呈现两大趋势：基于深度学习的端到端诊断系统（如NASA开发的深度学习框架精度已达95%），以及5G+工业物联网支持的分布式诊断网络。中国电子技术标准化研究院发布的《工业互联网故障诊断能力要求》明确规定了边缘计算节点的实时响应指标应≤50ms。

网络扩展解释

“故障识别”是指通过技术手段对设备、系统或流程中存在的异常、缺陷或失效进行检测、分析和分类的过程。其核心目标是及时发现潜在问题，明确故障类型及原因，为后续维修、优化或安全防护提供依据。以下从多个角度详细解释：

1.基本概念

故障识别是工程领域的重要环节，属于故障诊断的一部分。它通过传感器数据、运行日志、物理特征（如振动、温度）等，运用算法模型判断系统是否偏离正常状态，并区分故障类别（如机械磨损、电路短路、软件逻辑错误等）。

2.主要技术方法

信号分析法：通过时域、频域分析（如傅里叶变换）捕捉异常波动。
机器学习：利用监督学习（分类模型）或无监督学习（聚类异常点）识别模式。
统计建模：基于历史数据建立健康基准，通过偏离度检测故障。
专家系统：结合领域知识库和规则推理，模拟人类专家判断。

3.应用场景

工业制造：预测机床轴承磨损、检测生产线设备异常。
交通运输：汽车发动机故障代码解析、飞机引擎健康监测。
能源系统：电网短路定位、风力发电机叶片裂纹识别。
信息技术：服务器硬件故障预警、网络入侵检测。

4.挑战与趋势

挑战：多源噪声干扰、小样本故障数据、复杂系统的耦合性故障。
趋势：结合物联网（IoT）实时数据流，发展深度学习与迁移学习模型，提升自适应识别能力；边缘计算推动实时本地化分析。

5.实际意义

有效的故障识别可减少停机时间、降低维护成本，并避免安全事故。例如，工厂通过振动传感器识别齿轮箱早期故障，可提前更换部件，防止生产线瘫痪；智能汽车通过CAN总线数据识别电池异常，可预警潜在起火风险。

若需进一步了解特定领域（如具体算法或行业案例），可提供更多背景信息以便深入解析。