故障診斷技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)主要有以下幾個(gè)方面。

一是智能化。借助大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更快速、精準(zhǔn)的故障識(shí)別和預(yù)防。例如，某公司針對(duì)生產(chǎn)的車(chē)型，利用智慧專(zhuān)家系統(tǒng)，分析汽車(chē)行駛中的故障碼，借助大數(shù)據(jù)算法和維修手冊(cè)給出維修建議。還可通過(guò)大量汽車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)系，構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，依據(jù)特征進(jìn)行故障診斷。

二是網(wǎng)絡(luò)化。將分散的檢測(cè)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，形成集成化解決方案，實(shí)時(shí)監(jiān)控和處理故障。

三是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。利用大量車(chē)輛運(yùn)行數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)特征，搭建故障和特征的時(shí)間序列模型、融合模型，訓(xùn)練模型以實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)。比如 Hong 提出的基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)和熵值法的電動(dòng)汽車(chē)系統(tǒng)熱失控預(yù)測(cè)方案，能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電池組溫度風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間和范圍。

此外，在機(jī)泵設(shè)備領(lǐng)域，故障診斷技術(shù)通過(guò)數(shù)據(jù)集成、建模分析、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)掌握、零部件壽命預(yù)測(cè)和問(wèn)題的針對(duì)性解決。

未來(lái)，故障診斷技術(shù)將不斷適應(yīng)復(fù)雜的設(shè)備系統(tǒng)和市場(chǎng)需求，為設(shè)備的安全可靠運(yùn)行提供更有力的保障。