設備故障診斷技術雖然取得了不少進展，有些方面已有較成熟的理論和方法 (如數字電路的故障診斷)，但仍有許多不足。特別是對復雜的大規模非線性系統故障診斷方法的研究更有待深入地探索。在技術方面，現有的不同等級和各種類型的故障診斷裝置，能在不同程度上對被測對象進行故障診斷，但與實際的需求相比，還有相當大的距離。那么，振動檢測儀對機械設備故障診斷技術發展方向用哪些呢，下面有樽祥科技來詳細說明：

　　機械設備故障診斷技術發展方向

　　多源信息的融合

　　在設備運行過程中，可以利用的狀態信息有很多，比如機械的振動，聲響、溫度、壓力，電氣的輸出功率、轉速和扭矩等，如何對這些大量的信息進行融合，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，并加以互補，降低其不確定性，獲得對故障設備的一致性描述，是今后故障診斷技術研究的重點方向。

　　經驗知識與原理知識緊密結合

　　振動檢測儀在復雜設備故障智能診斷系統中，只有將領域問題的基本原理與專***的經驗知識相結合，才能更好地解決診斷問題。因此在建造知識庫時，不僅要重視淺知識的表達和處理，也要重視深知識的地位和作用。在該類模型中，深知識和淺知識各自用對它們***適合的方法表示，并構成兩種不同類型的知識庫 (分別稱為 “原理專***” 和 “經驗專***” )，2 個知識庫各有 1 個推理機構，這樣它們在各自的權力范圍內自成 1 個專***系統。這 2 個系統通過協調機制模塊構成 1 個診斷特定問題的完整智能系統。

　　融合現代人工智能

　　現代智能方法在設備故障診斷技術中已得到了廣泛的應用，隨著智能科技的不斷發展，將多種不同的智能技術結合起來的混合診斷系統，是智能故障診斷研究的一個發展趨勢。結合方式主要有基于規則的專***系統與神經網絡的結合，實例推理與神經網絡的結合，模糊邏輯、神經網絡與專***系統的結合等。其中，模糊邏輯、神經網絡與專***系統結合的診斷模型是***具發展前景的，也是目前人工智能領域的研究熱點之一。

　　遠程在線分布式全系統智能診斷系統

　　基于互聯網的智能診斷系統是將設備診斷技術與計算機網絡技術相結合，用若干臺中心計算機作為服務器，在企業的關鍵設備上建立狀態監測點，采集設備狀態數據;在技術力量較強的科研院所建立分析診斷中心，為企業提供遠程技術支持和保障。建立遠程在線分布式全系統智能診斷系統[17]，是計算機科學、通信技術與故障診斷技術相結合的一種新的設備故障診斷模式。可以實現異地多專***對同一設備 的在線協同診斷以及多臺設備共享同一診斷系統，有利于診斷案例的積累，以彌補單個診斷系統領域知識的不足，提***診斷的智能化水平，促進診斷學的綜合發展。