基于PSO_SVM模型的感应电机故障诊断研究

学位论文
基于PSO-SVM模型的感应电机故障诊
断应用
申专业名称：控制工程
论文题目：
PSO-SVM模型在感应电机故障诊断中
的应用
摘要
感应电动机能够适应各种复杂的工作环境因而在工业、农业、科学技术现代化和国防中得到了广泛的应用。

它是一种覆盖面最广、使用量最大的电动机。

感应电动机的正常运行，可以保证生产过程中的高效，安全，快捷，电动机发生故障不仅会导致生产设备的毁坏，影响生产的进行，甚至停产，还会危与工人的人身安全，造成巨大的经济损失，因此对电动机进行故障检测，特别是早期故障检测，是很有必要的。

目前很多故障诊断技术的主观性较强，研究一种能以客观的方式进行故障诊断的技术势在必行；智能诊断技术十分符合现实的需要，其强大的自我学习能力能客观的发掘历史数据中的潜在故障规则，能更好的指导故障定位与检修。

本文主要以智能诊断技术为研究方向，分析传统的智能诊断技术的研究现状以与存在缺陷，提出了基于支持向量机理论的故障诊断技术方法。

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)具有严谨的理论基础以与良好的泛化能力，在处理小样本事件中能保证很高的准确率，它在处理许多工程实际问题方面获得了成功的应用，本文试着将一种改进的支持向量机模型引入电机故障诊断中，主要容如下：
1. 分析了轴承和转子断条两种故障的特征机理，给出了两种故障特征频率的计算公式，并对目前常用的故障诊断方法进行了分析和总结。

2. 研究了统计分析方法、模糊系统以与神经网络等的故障诊断方法。

这些传统的方法都是在样本数目足够大的前提下进行故障诊断的，模糊系统缺乏自学习能力，隶属度函数和模糊规则的选取带有一定的主观性且依赖于专家；神经网络易陷入局部极小值、学习能力差、隐含层节点数难以确定，严重影响了故障诊断的准确率。

针对以上缺点，
提出了基于PSO-SVM模型的故障诊断方法，此改进的支持向量机模型不仅克服了以上缺点，而且采用PSO算法对SVM模型的参数进行优化，使得故障诊断结果更加准确。

3. 结合强大的MATLAB语言系统与工具箱，运用故障样本数据对PSO-SVM模型进行训练，通过测试样本验证训练结果，并与传统神经网络相比证明其模型具有更高的准确性与实用性。

关键词：感应电机故障诊断支持向量机粒子群
ABSTRACT
Induction motor can adapt to all kinds of complicated work environment.Therefore,theyhave been widely used in industry,agriculture,science,technology and national defensemodernization.It is a kind of coverage broadest and usage of the biggest motor.Inductionmotor can guarantee the normal operation of the process of production efficiency,safety,promptness.Motor failure will not only lead to the destruction of production facilities,affecting the conduct of production,or even stop production,but also endanger the safety ofworkers,resulting in huge economic losses.So the motor fault detection,especially in earlyfault detection,it is very necessary.
Currently, there are very strong subjective on some fault diagnosis technology, it is necessary to study a way can be an objective fault diagnosis;Intelligent diagnosis technology is in line with real needs, it can objectively identify the potential failure of historical data rules by powerful self-learning ability, to better guide the fault location and repair.This paper, the intelligent diagnosis technology as the main research direction, analysis the status and deficiencies of traditional intelligent diagnosis technology, proposed fault diagnosis method based on support vector machine theory.SVMhas a rigorous theoretical basis and good generalization ability，can guarantee a
high accuracy rate in dealing with small sample case, which it has been successful applications in dealing with many practical engineering problems. This essay will be an improved support vector machine model into the motor fault diagnosis; the main contents are as follows:
1．The fundamental rules or principle of the detecting bearing fault and rotor broken isanalyzed.The fault mechanism of the two faults is discussed by using the fault frequencycharacteristics analysis.The existing fault detection and diagnosis methods are further studiedin this paper.
2．Study of fault diagnosis methods, such as statistical analysis, fuzzy systems and neural networks.These traditional methods must be large enough sample size as a prerequisite for fault diagnosis,Lack of self-learning fuzzy systems, membership functions and fuzzy rules with a certain degree of subjectivity and the selection depends on the experts;Neural networks easy to fall into local minima, poor learning ability, hidden nodes is difficult to be determined, seriously affecting the accuracy of fault diagnosis. To solve the above shortcomings, proposed PSO-SVM model based fault diagnosis method, the improved support vector machine model not only to overcome the above disadvantages, and the use of PSO algorithm to optimize the SVM model parameters, making the results more accurate diagnosis.
3．Combined with powerful MATLAB language system and toolbox, the use of fault sample data, PSO-SVM model is trained. Itis verified that there is more proof accuracy and usefulnessby testing samples and compared with the traditional
neural network model.
目录1 绪论1
1.1课题研究背景1
1.2智能故障诊断算法的研究状况2
1.3主要研究方法与研究容3
2 设备故障诊断理论5
2.1设备故障诊断的定义与意义5
2.2故障诊断技术的发展现状5
2.3设备故障诊断的方法分类8
2.4感应电动机常见故障研究9
2.5感应电机常见故障诊断技术研究13
3 感应电动机故障机理分析19
3.1转子断条故障特征机理分析19
3.2感应电动机轴承故障机理分析25
4 PSO-SVM模型理论知识37
4.1粒子群优化算法原理37
4.2支持向量机原理39
5 基于PSO-SVM模型的感应电机故障诊断系统51
5.1感应电机故障诊断系统模型的选取51
5.2感应电机故障诊断系统开发51
5.3基于PSO-SVM模型的感应电机故障诊断实例分析53
6 总结60
致60
参考文献62
Contents
1I ntroduction (1)
1.1R a i s i n g o f P r o j e c t (1)
1.2T h e S t u d y S i t u a t i o n a b o u t I n t e l l i g e n t F a u l t D i a g n o s i s
A l g o r i t h m (2)
1.3 Research Contents and Methods …………………………………………………………………
3
2Fault Diagnosis Theory (5)
2.1D e f i n i t i o n a n d S i g n i f i c a n c e o f F a u l t
D i a g n o s i s (5)
2.2 Development ofFault Diagnosis Technology (5)
2.3C l a s s i f i c a t i o n M e t h o d o f F a u l t
D i a g n o s i s (8)
2.4 Common Faults Of Induction Motor (9)
2.5C o m m o n F a u l t D i a g n o s i s T e c h n o l o g y o f I n d u c t i o n M o t o r………………………………………1 3 3Mechanical Study of Induction Motor Fault…………………………………………
18
3.1 Characteristics MechanismStudy ofRotor Fault (18)
3.2 Mechanism Study ofInduction MotorBearing Fault (25)
4Knowledge Theory of PSO-SVM Model (36)
4.1 Principle ofParticle Swarm Optimization………………………………………………………
3 6
4.2 Support Vector Machine (38)
5Fault Diagnosis Systemof InductionMotor Based onPSO-SVMModel (50)
5.1T h e F a u l t D i a g n o s i s S y s t e m S e l e c t i o n O f I n d u c t i o n M o t o r
M o d e l (50)
5.2 System Develop On Induction Motor Fault Diagnosis………………………………………
50 5.3 Example Study of Induction MotorFaultDiagnosis Based on PSO-SVMModel……………
5 2 6Main Research Result and Conclusion (59)
Thanks (60)
Main Reference Documents (61)
1 绪论
1.1 课题研究背景
在生产技术不断革新的社会大背景下，现代机械设备的技术水平与复杂程度都在不断提高，工业生产中的回转机械设备为满足社会生产的需要，必须朝高速化、大型化、精密化的方向发展，随着机械性能的不断提高，工业企业的生产效率与自动化程度也随之改善；同时，机械设备还朝一体化、集成化发展，使得企业机械设备整体结构趋于复杂，其中的某一部分出现了故障，会使企业产品的质量受到影响，可能使整个生产线瘫痪，也可能导致严重的生产安全事故，让企业蒙受巨大的经济损失。

过去的几十年里，由于机械设备故障导致严重后果的屡见不鲜。

1979年3月著名的美国三里岛核泄漏事件，由于错误的机械设备检测与诊断，导致核反应堆堆芯严重损坏，使得放射性物质泄漏，造成了不可估量的经济损失;1984年美国在印度的一家碳化物公司农药厂由于未与时发现故障，导致毒气泄漏造成30多万人3000多人死亡;1986年美国的挑战者号航天飞机在升空后不久突然爆炸，机毁人亡，正是由于没有准确的火箭故障检测系统，造成12亿美元的损失;1986年前联切尔诺贝利核电站发生爆炸，放射性物质大量泄漏，使2000多人丧命，数万人口紧急转移，直接经济损失达30亿美元。

在我国由于机械故障产生的事故也很多，80年代初栖霞山化肥厂机组转子断裂，1985年镇海石化总厂机组转子毁坏，这两事故各造成经济损失多达1000万；之后1985岭电厂、1988年电厂的发电机组先后发生故障，造成2亿元的经济损失，如此多的经济损失以与人员伤亡，迫使企业必须进行大量的故障诊断研究，大力发展故障诊断技术。

可以从国外一些研究数据看出，企业实施有效的故障诊断技术已取得了非常好的经济效益:据日本的统计数据，日本企业在普与故障诊断技术之后，机械故障事故率降低了75%，维修成本减少了约50%;欧美国家3000
多个大型企业自从采用故障诊断技术之后，每年可以减少5亿美元的维修费用开支，而总共用于机械故障诊断的费用只有5000多万;在我国，据专家分析若是大力推广机械故障诊断技术，钢铁行业每年用于机械设备维修的费用可以从250亿元降到约170亿，每年的事故率也可以降低50%，可见故障诊断技术的研究不容忽视，对企业与国家的发展具有重要的意义。

虽然近年来机械故障诊断技术得到了很大的发展，但如何提高诊断的准确率还是值得进一步研究的；比如大量的计算机智能诊断系统的出现，给工业企业机械故障诊断提供了新的解决途径，但是一些智能诊断由于自身的缺陷，无法保证较好的准确率。

所谓机械故障诊断，是指通过各种各样的监测手段，从各种信息提取中判断机械设备的运行现状，发现故障、分析原因、进行维修；还有的诊断技术是在未发生故障之前，根据收集的机械设备信息预测可能发生的故障，让企业提前采取措施，从而达到避免事故发生的效果。

设备故障诊断技术的目的与意义主要表现在有效保护机械设备以增加其运行时间，减少维修成本与维修时间，同时最大限度的降低机械故障事故的发生率。

总体来说，不管从经济利益的角度出发，还是从防止安全隐患的角度出发，低成本、高准确率的故障诊断系统都具有非常重要的研究意义。

1.2 智能故障诊断算法的研究状况
近年来，智能算法模型在解决电气工程领域的许多实际问题中发挥了巨大的作用，催生出关于电气工程领域的新技术，如智能故障诊断技术、智能故障预测技术等。

文献[1]中提出了运用BP神经网络模型对拖拉机变速箱齿轮和轴承故障进行诊断。

文献[2]将波神经网络并应用于故障诊断实例中，从而避免了传统神经网络收敛速度慢的缺点，并有效的改善了网络的自学习性能。

文献[3]提出灰色马尔柯夫故障预测模型，用GM(1,1)预测曲线来找出故障宏观波动的规律,在此基础上将其划分若干个动态的状态,再用Markov
转移概率来分析各个状态量的微观波动规律，并将其模型应用于轴承故障的预测，得到了很好的效果。

文献[4]在对轴承故障的诊断中,先对一组较为完整的故障特征数据进行聚类,获得几类典型样本模式,对于测试数据采取求隶属度的方法将其划到哪类故障模式下。

随着电气设备的结构日趋复杂，其故障特征数据也呈现出复杂性，又由于传统的智能诊断技术存在着缺点；如专家系统缺乏自学习、自组织的能力，同时还存在着知识获取瓶颈问题，神经网络存在泛化能力弱，容易陷入局部极小值，网络拓扑结构难以确定等缺点。

支持向量机是解决小样本事件的最优方法之一，克服了神经网络收敛速度慢，局部最小，过学习、欠学习以与需要大量故障样本数据等不足，为电气设备的智能故障诊断开辟了一条新路径。

文献[5]结合支持向量机理论,建立了SVM故障诊断模型,通过实例验证了SVM模型所需样本少，并与BP网络进行对比，其诊断结果明显优于BP网络。

文献[6]研究了基于支持向量机的液压泵的故障诊断,重点对核函数的选取进行了讨论，试验分析的结果表明,采用不同的核函数其诊断结果存在差异。

支持向量机模型中常见的参数选择方法是网格搜索法，粒子群搜索是一种智能全局搜索算法，与网格搜索法相比较，能够在更大的参数空间用较少的搜索次数寻找出更优的结果。

关于粒子群与支持向量机的结合在故障诊断领域已经取得很好的效果，文献[7]将PSO算法和LS-SVM相结合,提出了基于粒子群支持向量机的故障诊断方法,其方法可以对参数进行快速动态选取, 实验表明该方法提高故障诊断的准确率和效率。

1.3主要研究方法与研究容
1.3.1主要研究方法
(1) 文献阅读法。

本文参考了大量的相关文献，对前人关于故障诊断的研究成果以与电机故障理论进行了认真学习。

(2) 系统分析法。

在总结相关研究成果的基础上，对感应电机系统的电气故障和机械故障进行系统的分析，之后提出了感应电机故障的综合诊断方法。

(3) 定量分析法。

采用PSO-SVM数学模型对感应电机故障进行精确诊断。

(4) 实证分析法。

本文在最后一章拟采用实例，对以上数学模型进行验证，证明其科学可行性。

1.3.2主要研究容
综上所述，本论文采用粒子群-支持向量机模型来实现对感应电动机故障诊断研究。

在各类电机中，根据使用的广泛性，本文侧重于对三相鼠笼型感应电动机进行分析。

为此，本文所做的主要工作如下：
(1) 对Y132S－4 型感应电动机系统的电气故障和机械故障进行分析，指出其基于电流法的故障特征；
(2) 根据所指出的故障特征，提出粒子群-支持向量机识别方法来实现对感应电动机的电气故障和机械故障的综合诊断；
(3) 利用Matlab软件对所提出的诊断方法进行仿真，验证算法的有效性。

根据上述容，本论文的安排如下：
第二章：对设备故障诊断的定义、分类、特点、技术方法以与感应电动机故障诊断的常用技术与特点进行详细描述。

第三章：对Y132S－4 型感应电动机转子断条故障、轴承故障的机理以与特征频率进行分析，得到两种状态下的故障特征。

第四章：根据支持向量机分类方法以与粒子群优化算法的特征与优点，详细对两种算法的理论知识进行分析与研究，提出了基于PSO-SVM模型的感应电机故障诊断方法，以满足感应电动机的综合故障诊断要求。

第五章：基于Matlab软件，运用感应电机正常状态、转子断条故障、轴承故障三种状态下真实特征数据对所提出的诊断模型进行训练与测试，验证其可行性。

2设备故障诊断理论
2.1 设备故障诊断的定义与意义
故障诊断这一名词起源于仿生学领域，故障诊断中的“故障”两字是指机械设备的一个特征参数出现了比较大的反差或偏差，导致设备的性能或者生产出来的产品性能低于正常水平；“诊”字是指通过物理的、化学的方法对设备进行测量、检查与分析；“断”则是通过某种手段分析设备故障的特征数据，确定故障的部位、类别、性质等。

设备故障诊断的基本原理是根据检测机电设备运行中产生的各种类别的信号，来判断设备的运行状态是否正常，其基本理念是在不进行设备拆卸的情况下，对正在运行机械设备的某种参数进行检测分析，找出故障原因以与故障部位，或者对机械设备的未来状态进行提前预测。

现代工业生产中设备系统结构日趋复杂，并且在高负荷、大功率的条件下连续运转，随时间的推移和设备部、外部条件的变化下，生产设备系统在工作中会不可避免地发生一些故障。

这些故障发生时，轻则使设备性能降低，缩短使用年限，重则毁坏设备系统，停机停产，造成严重的经济损失和人员伤亡，同时对于社会的和谐也会产生不利的影响。

如何与时、准确地发现故障，在必要时预测故障，保证设备系统在工作期间始终能保持高效、安全、可靠地运转，故障诊断技术在提高设备运行的安全性和高效性方面发挥了极其重要的作用。

2.2故障诊断技术的发展现状
2.2.1故障诊断技术的发展历程
故障诊断技术的发展是与设备系统的维修方式紧密相连的。

一般来说，按照测试手段，我们可将故障诊断技术分为六个阶段，分别为感官诊断、简易诊断、综合诊断、在线监测、精密诊断和远程监测。

概括起来故障诊断技术的发展大体经历了三个大的阶段：
阶段一：感官诊断，这是故障诊断的初始阶段。

在20世纪60年代以前，各国往往采用事后维修(不坏不修)和定期维修，所定的维修时间间隔难以掌握，经常发生过度维修和突发停机(没到维修期设备已发生故障)的事故。

鉴于这些弊端，美国军方在20世纪60年代首先提出了预知维修，具体做法是定期检查，视情(视状态)维修。

由于这种主动维修的方式具有很多优点，在许多国家和其他行业得到应用，设备故障诊断技术很快发展起来。

阶段二：20世纪60年代到80年代主要是以建模处理和信号处理为基础、以传感器技术和动态测试技术为手段的常规诊断技术。

其中，建模处理主要包括模式识别、参数估计、系统辨识等，其理论基础是控制论、系统论和信息论；信号处理包括小波分析方法、统计分析方法、频谱分析方法、相关分析方法和模态分析方法等。

当时的故障诊断技术分为简易诊断和精密诊断两类，前者相当于状态监测，主要监视设备的运行状态是否正常；后者则要求定量掌握设备的状态，确定故障的产生部位和原因，预测故障对设备将来的影响。

对于回转设备来说，现场使用较多的诊断方法为振动法，其次是油-磨屑分析法，对于重载往复运动、低速的设备，使用振动诊断方法比较困难，而油-磨屑分析技术较为有效。

另外，在设备运行中都会产生诸如机械结构上、温度、噪声以与电磁等种种物理和化学上的变化，比如力、振动、噪声、扭矩、温度、压力、声光、功率、电流等等，这些反映设备运行状态变化的信号均有其各自的特点，通常情况下，设备的一个故障可能表现出多个相关特征信息，而一个特征信息通常又包含在几种状态信息之中。

因而除振动诊断法和油-磨屑分析法之外，实用的故障诊断方法还有应力测定法、声响法、压力法、温度分布法(红外诊断技术)、流量测定法、声发射法等等。

这些诊断方法所用的仪器方法简便、讲效，同时，从信息处理的角度出发，对能够反映设备故障的特征信息，通过利用信号模型，直接分析可测量信号，提取特征值，从而诊断出故障。

一个设备的故障，往往包含在几种状态信息中，因此利用各种诊断方法对同一个故障进行综合分析和诊断就显得十分必要，就像医生诊断病人的疾病一样，要尽可能的调动更多的测试、诊断方法，从各个方面、各个角度进行判断和分析，最终得到正确的诊断结论。

除此之外，各种状态信息要通过一些特定的测试手段获得，存在各种测量误差在所难免，对这些已测得的信号进行处理，以便去除杂质数据、提高设备故障诊断的准确率也是非常重要的。

把现代信号处理理论和技术引入到设备管理和设备故障诊断当中是一种有效的方法。

常用的信号模型有小波变换、相关函数、频谱自回归滑动平均等等；从可测信号中提取出的特征值常用的有频率、幅度、方差等。

以信息处理技术为基础，构成了20世纪60年代到80年代设备故障诊断技术。

阶段三：从20世纪80年代中后期到90年代初期，故障诊断技术进入了智能诊断的新时期。

随着科学技术的不断发展，设备系统的规模日趋增大，复杂程度更加提高，生产的效率与过去相比也是有质的飞跃，利用专家人工分析判断，对信号进行处理已经很难达到在线精确诊断的要求。

这时出现的专家系统和人工神经网络技
术在一定程度上满足了上述的要求，值得一提的是，在某些方面专家诊断系统的诊断能力与精度已经能够与人类专家相媲美。

但是，每种方法都有自身的局限性，同样专家系统在知识获取方面存在难题，所以不太可能获得较完备的知识库，这就可能使专家诊断系统不能进行正确的推理，想要得到正确的结论就更无从谈起。

特定的专家系统的应用围很窄，只能解决专家知识领域围的某些问题。

专家系统推理方法通常推理速度较慢，效率较低。

机器学习、数据挖掘等开始发展，已经应用到了实际工程当中，使故障诊断技术智能化的程度大为提高。

由于智能诊断技术具有极强的实用性，它已成为当今故障诊断领域的研究热点之一。

2.2.2故障诊断技术的发展趋势
早期的设备系统故障诊断，人们通常是采用由工作人员到现场拆卸机器的方法，用肉眼检查故障的发生点，如果不能直接进行检查，则需用专门的仪器进行参数测量，从而得到故障的现象与原因之间的联系，形成专家经验，以此指导设备系统的修理与维护；后期提出了基于模型的故障诊断方法，通过观测器的构造，可以对系统的输出值进行估计，将估计值与测量值进行比较，从而就能获取故障信息；基于信号处理的故障诊断方法是一种利用观测器信号的奇异性和信号频率结构的变化进行故障诊断的方法。

上述这些方法通常都有这样或那样的缺点，主要有以下几方面，比如系统的专家诊断模型难以建立、故障检测系统不能通用、故障历史数据得不到有效的利用、不能预测系统的故障等。

这些方法往往无法应对由设备系统的不断复杂化带来的故障多样性、复杂性和隐蔽性等问题。

在现代工业中，很多设备系统在运行时，其各个关键点的数据已经通过数据采集系统采集到上位机上，这些数据以一定的时间间隔进行采集，能够较为精确地记录各测量点数据的实时变化，各个采集点传感器采集的指标包括诸如压力、温度、加速度等物理量，这些采集点都是能够体现出设备系统整体运行状态的关键部位。

关键点的数据都保存在过程历史数据库中，大多数没有被充分利用，被人们所忽略，遗忘在数据库的角落。

然而这些关键点数据就像是一个巨大的矿山，里面的许多宝藏可以再次被利用。

例如，在对数据进行简单的分析后，可以发现某个关键点的参数在一定围发生变化，就有可能引起某个故障的发生。

由于关键点数据的变化总是和设备系统的故障存在某种关联关系，通过长期的经验总结，专家也可以得到一些规则，但由于这些规则具有很强的主观性，不同的专家可能会得到各不一样的规则，同时这种专家系统的通用性很差，其他人很难对这些规则进行应用。

因此，研究一
种能以客观的方式获取故障判定规则的技术就势在必行。

综合我们所面临问题的特点，智能诊断技术十分符合现实的需要，它可以客观地挖掘出历史数据库中潜在的故障规则，这些规则能更好地指导故障的定位与检修，并对潜在的故障做出预测。

随着数据的不断增长，如何能自动获取知识已经成为故障诊断技术发展的主要制约条件，而智能诊断技术为解决这个“瓶颈”问题提供了一条有效的途径。

2.3设备故障诊断的方法分类
现阶段机械设备故障诊断的方法大致可以归纳为三种类别：基于专家系统的诊断、基于特征信号数据处理的诊断、基于智能算法模型的诊断。

基于专家系统的诊断的方法，它把机械设备故障的信息进行收集整理到数据库中，充分利用专家的经验知识对带负荷工作的机械设备进行故障检测，从而确定机械设备的运行状况。

特征信号处理技术是事先从多种角度对机械设备的故障信息进行采集提取，分析信号与机械故障之间的因果关系，在充分掌握这些信号故障特征的基础上，对现有的机械设备进行信号提取，观测判断被检测设备的故障状态。

关于智能数学模型的诊断方法是为机械设备故障数据建立精确的数学模型，通过对历史数据的分析研究，拟合出适合准确进行故障诊断数学模型参数。

如神经网络就具有很强的自我学习能力以与拟合出任意连续非线性函数的能力，并且可以进行并行处理，这些优势使得数学模型在处理故障诊断中的一些非线性问题具有很好的效果。

本文以第三类故障诊断方法为主要研究方向，较为深入的研究以支持向量机数学模型为代表的一类故障模式识别方法在感应电动机系统故障诊断中的应用。

机械设备故障诊断技术的过程为：运行设备检测、特征信号提取、状态分析。

其中最关键的问题在于机械设备故障的特征信号的提取，提取的有效性直接关系着机械设备故障诊断的准确性以与早期故障的预警预防工作。

机械设备的故障特征通过检测出来的信号反映，但信号的提取工作有很多阻力，如早期故障的信号一般比较弱，往往被正常状态下的信号所掩盖，不能非常强的反映出来，需要通过特殊处理才能提取出来。

机械设备故障诊断成为企业必须努力研究开展的工作之一，正式企业的重视程度，使得故障诊断的技术不断革新，同时也促进了机械设备故障的维修方式。

随着机械设备故障诊断技术的发展，企业从中获得了不可估量的效益，在促进企业发展的同时也提高机械设备的管理水平，机械设备的管理以与维护成为了工矿企业进行生产活动的一个必要工作。

机械设备的管理以与维护已经拥有了较为完整的体制，主要有事后维修、故障预测维修以与故障预防维修。