英语翻译：

【计】 fault diagnosis
【化】 fault diagnosis

相关词条：

1.failurediagnostics  2.malfunctiondiagnosis  

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

诊断的英语翻译：

diagnose
【计】 diagnosing; diagnosis
【医】 diacrisis; diagnose; diagnosis; diagnosticate

专业解析

故障诊断（Fault Diagnosis）是工程领域的重要术语，指通过系统化的方法识别、分析和定位设备或系统中异常状态的技术过程。其英文表述为"fault diagnosis"，字面含义包含"故障"（fault）与"诊断"（diagnosis）的双重概念，借鉴医学诊断思维应用于工业场景。

核心要素包含：

1. 异常检测：利用传感器数据监测系统运行参数
2. 特征分析：通过信号处理技术提取故障特征
3. 状态识别：比对标准参数数据库判定异常类型
4. 根源定位：确定故障发生的物理位置或逻辑模块
5. 解决方案：生成维护建议或自动修复指令

在电力系统中，该技术可准确识别变压器绕组变形等隐蔽缺陷（根据IEEE Transactions on Industrial Electronics期刊研究）。现代方法融合人工智能算法，如基于深度学习的轴承故障预测模型，在NASA涡轮机数据集验证中达到92%的识别准确率。

相关术语包括：

• 预测性维护（Predictive Maintenance）
• 健康管理系统（PHM）
• 失效模式分析（FMEA）

工业自动化领域已形成ISO 13374标准框架，规范了从数据采集到决策支持的完整诊断流程（参考《工业物联网故障诊断白皮书》）。

网络扩展解释

“故障诊断”是指通过分析系统、设备或组件的异常表现，识别其故障原因、位置及性质的技术过程。其核心目标是快速定位问题并制定修复方案，以恢复设备正常运行。以下是详细解释：

1.基本概念

• 定义：利用技术手段（如数据分析、传感器监测）对设备运行状态进行评估，判断是否存在故障，并确定故障类型及根源。
• 关键要素：包括故障检测（发现异常）、故障隔离（定位故障源）和故障分析（确定原因）。

2.应用领域

• 工业设备：如机械生产线、发电机组等，通过振动分析、温度监测实现预测性维护。
• 电子系统：电路板、芯片的短路或元件失效诊断。
• 软件系统：程序崩溃、性能瓶颈的日志分析与调试。
• 交通工具：汽车发动机故障码读取、飞机航电系统检查。

3.常用方法

• 基于模型的方法：建立数学模型，对比实际输出与理论值的偏差（如控制系统故障诊断）。
• 数据驱动法：利用机器学习（如神经网络、支持向量机）分析历史数据，识别故障模式。
• 统计分析法：通过概率模型（如贝叶斯网络）评估故障发生的可能性。
• 信号处理法：对振动、噪声等信号进行频谱分析，提取故障特征。

4.典型流程

1. 状态监测：实时采集设备运行数据（如温度、压力）。
2. 异常检测：通过阈值判断或算法识别偏离正常范围的状态。
3. 故障定位：缩小故障范围至具体部件或子系统。
4. 原因分析：结合领域知识推断故障根源（如磨损、设计缺陷）。
5. 决策建议：提出维修或更换方案，并验证修复效果。

5.重要性

• 提升安全性：避免设备故障导致事故（如航空、核电领域）。
• 减少经济损失：通过早期预警降低停机时间和维修成本。
• 优化维护策略：从“事后维修”转向“预防性维护”，延长设备寿命。

随着物联网和人工智能的发展，故障诊断正朝着智能化、实时化方向演进，例如工业4.0中的数字孪生技术可模拟设备状态，实现更精准的预测诊断。

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