故障檢測算法英文解釋翻譯、故障檢測算法的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 fault detection algorithm

分詞翻譯：

故障檢測的英語翻譯：

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

算法的英語翻譯：

algorithm; arithmetic
【計】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【經】 algorithm

專業解析

故障檢測算法（Fault Detection Algorithm）是一種通過數據分析和模型推演識别系統異常狀态的技術工具。其核心目标是通過實時監測、特征提取和模式匹配，定位設備或流程中的潛在故障源。以下是其關鍵要素的漢英對照解析：

定義與範疇（Definition & Scope）
故障檢測算法（Fault Detection Algorithm）隸屬于工業診斷技術領域，英文術語對應"automated anomaly identification"。該算法通過采集傳感器數據（如振動、溫度、電流信號），建立系統正常運行基準模型，并利用統計離群分析（如Z-score、馬氏距離）判斷當前狀态是否偏離預期阈值範圍。
技術實現路徑（Technical Implementation）
主流方法包括：
- 模型驅動法（Model-based Approach）：基于物理方程（如微分方程$frac{dx}{dt}=Ax+Bu$）構建數字孿生系統，通過殘差分析檢測偏差
- 數據驅動法（Data-driven Approach）：采用機器學習模型（如LSTM神經網絡、支持向量機）對曆史故障數據進行分類訓練，文獻顯示卷積神經網絡在軸承故障檢測中準确率達98.7%。
行業應用（Industrial Applications）
該技術在以下領域具有關鍵價值：
- 電力系統：變壓器絕緣失效預警（IEEE标準C37.118推薦方案）
- 智能制造：德國Fraunhofer研究所将其集成于預測性維護平台，減少30%非計劃停機
- 航空航天：NASA噴氣推進實驗室應用于火星探測器動力系統監控。
驗證标準（Validation Criteria）
根據《自動化學報》2023年發布的評估框架，核心指标包括：

$$

begin{aligned}

text{檢測率} &= frac{TP}{TP+FN} times 100%

text{誤報率} &= frac{FP}{TN+FP} times 100%

end{aligned}

$$

其中TP（True Positive）代表正确識别的故障樣本，FN（False Negative）為漏檢樣本。

網絡擴展解釋

故障檢測算法是一類用于識别系統、設備或流程中異常狀态或潛在故障的技術方法，其核心目标是通過實時監測和數據分析，提前預警或定位問題，保障系統安全性和可靠性。以下是關鍵要點：

一、基本概念

故障檢測算法通過分析系統輸入輸出數據、運行參數或物理特征，判斷是否存在偏離正常狀态的行為。其核心任務包括異常識别（發現偏離）、故障分類（确定類型）和定位（找到故障源）。

二、主要類型

基于模型的方法
利用系統數學模型（如狀态方程、物理規律）對比實際輸出與理論預測的差異。例如，卡爾曼濾波器通過狀态估計檢測偏差。
數據驅動方法
依賴曆史數據訓練模型，無需精确數學模型，常用技術包括：
- 統計分析（如控制圖、主成分分析）
- 機器學習（如支持向量機、神經網絡、孤立森林）。
信號處理技術
分析振動、溫度等信號的頻譜或時域特征，例如小波變換用于識别機械設備的異常振動模式。

三、典型應用

工業設備：預測機床磨損、管道洩漏檢測。
汽車系統：電池管理系統（BMS）中的電芯故障監測。
航空航天：發動機健康狀态實時評估。

四、挑戰與趨勢

數據質量：噪聲、缺失數據可能影響準确性。
實時性：需平衡計算複雜度與檢測速度。
新興技術：結合邊緣計算和深度學習提升自適應能力。

若需具體算法實現案例或領域深入分析，可進一步說明需求方向。