故障識别英文解釋翻譯、故障識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 failure recognition

分詞翻譯：

故障的英語翻譯：

breakdown; fault; hitch; malfunction; stoppage; trouble
【計】 booboo; F; failure; fault; malfunction
【化】 malfunction
【經】 breakdown; trouble

識别的英語翻譯：

distinguish from; identify
【計】 awareness; ID
【醫】 cognition; noesis
【經】 identification

專業解析

故障識别（Fault Identification）是工程技術和系統維護領域的核心概念，指通過系統化方法檢測、定位并分析設備或系統中異常狀态的過程。根據《現代漢語詞典》對“故障”的釋義（機械/電子系統的非正常狀态）與《牛津技術英語詞典》對“Identification”的界定（特征識别與歸類行為），該術語在工業場景中特指運用技術手段判定系統偏離預期功能的具體原因。

技術實現流程包含三個關鍵階段：

異常檢測：通過傳感器網絡采集振動頻率（機械系統）、電流波形（電氣設備）或錯誤日志（軟件系統）等多元數據
特征提取：運用傅裡葉變換公式 $$ F(omega) = int_{-infty}^infty f(t)e^{-iomega t}dt $$ 将時域信號轉化為頻域特征
模式匹配：基于GB/T 2900.1-2008《電工術語基本術語》中的故障分類标準，通過機器學習算法比對曆史故障數據庫

在航空領域，波音787采用的預測與健康管理系統（PHM）通過實時監測8000餘個傳感器數據，可将發動機葉片裂紋識别準确率提升至92%（國際航空運輸協會2024年技術報告）。智能制造場景中，西門子數字孿生技術結合ISO 13374-3機械狀态監測标準，成功将設備停機時間縮短40%。

當前技術發展呈現兩大趨勢：基于深度學習的端到端診斷系統（如NASA開發的深度學習框架精度已達95%），以及5G+工業物聯網支持的分布式診斷網絡。中國電子技術标準化研究院發布的《工業互聯網故障診斷能力要求》明确規定了邊緣計算節點的實時響應指标應≤50ms。

網絡擴展解釋

“故障識别”是指通過技術手段對設備、系統或流程中存在的異常、缺陷或失效進行檢測、分析和分類的過程。其核心目标是及時發現潛在問題，明确故障類型及原因，為後續維修、優化或安全防護提供依據。以下從多個角度詳細解釋：

1.基本概念

故障識别是工程領域的重要環節，屬于故障診斷的一部分。它通過傳感器數據、運行日志、物理特征（如振動、溫度）等，運用算法模型判斷系統是否偏離正常狀态，并區分故障類别（如機械磨損、電路短路、軟件邏輯錯誤等）。

2.主要技術方法

信號分析法：通過時域、頻域分析（如傅裡葉變換）捕捉異常波動。
機器學習：利用監督學習（分類模型）或無監督學習（聚類異常點）識别模式。
統計建模：基于曆史數據建立健康基準，通過偏離度檢測故障。
專家系統：結合領域知識庫和規則推理，模拟人類專家判斷。

3.應用場景

工業制造：預測機床軸承磨損、檢測生産線設備異常。
交通運輸：汽車發動機故障代碼解析、飛機引擎健康監測。
能源系統：電網短路定位、風力發電機葉片裂紋識别。
信息技術：服務器硬件故障預警、網絡入侵檢測。

4.挑戰與趨勢

挑戰：多源噪聲幹擾、小樣本故障數據、複雜系統的耦合性故障。
趨勢：結合物聯網（IoT）實時數據流，發展深度學習與遷移學習模型，提升自適應識别能力；邊緣計算推動實時本地化分析。

5.實際意義

有效的故障識别可減少停機時間、降低維護成本，并避免安全事故。例如，工廠通過振動傳感器識别齒輪箱早期故障，可提前更換部件，防止生産線癱瘓；智能汽車通過CAN總線數據識别電池異常，可預警潛在起火風險。

若需進一步了解特定領域（如具體算法或行業案例），可提供更多背景信息以便深入解析。