
【计】 AFDET
breakdown; fault; hitch; malfunction; stoppage; trouble
【计】 booboo; F; failure; fault; malfunction
【化】 malfunction
【经】 breakdown; trouble
auto; automatism; of one's own accord; self-motion
【计】 augomatic; automated
【医】 aut-; auto-; automatic movement; automatism; spontaneous movement
telergy
【计】 detecting; detecton
【化】 detection
故障自动检测(Fault Automatic Detection)指通过预设算法或智能系统,对设备、程序或工程中的异常状态进行无需人工干预的识别与分析。其核心功能包含以下三方面:
实时监测与信号解析
系统通过传感器或软件接口持续采集运行数据(如电压波动、温度变化或代码报错),并基于信号处理技术(如傅里叶变换或小波分析)提取特征值。该技术广泛应用于工业控制系统,例如电力设备监测。
模式匹配与异常判定
采用机器学习模型(如支持向量机或神经网络)比对实时数据与预设的正常参数库。当偏差超过阈值时触发报警机制,例如飞机引擎健康管理系统中的振动分析。
故障分类与日志生成
系统根据错误类型(如硬件短路、软件死锁)自动生成诊断报告,并记录时间戳、故障等级等元数据。此类标准流程符合ISO 13374-1:2003的机械状态监测规范。
权威文献中,《IEEE Transactions on Industrial Electronics》将故障自动检测定义为"嵌入式系统通过闭环反馈实现的自愈能力基础模块",而《汉英工程技术词典》将其英译为"automated fault detection, AFD"。
故障自动检测是指通过传感器、算法或预设程序,自动识别系统、设备或流程中的异常状态或故障的技术。以下是其核心概念和应用的详细解释:
故障自动检测基于传感器实时采集数据(如温度、电流、图像等),结合预设规则或智能算法(如阈值判断、模式识别)进行异常分析。例如,汽车ECU通过传感器监测发动机参数,发现异常时触发故障码存储并报警。
静态自检与动态自检
阈值检测与模式识别
需要说明的是,不同领域的具体实现方式可能差异较大,但核心逻辑均围绕“数据采集→分析→告警/处理”展开。用户可结合具体设备查阅相关标准文档或使用手册获取更详细的操作指导。
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