测振仪今后的走向趋势

  故障诊断一直都是工业设备上的一大难题，一直到测振仪的产生之后，有效的解决了很多问题，对于设备仪器监测与检测起到了至关重要的作用。一直都是故障诊断的最佳仪器。但是它也有缺点，就是不能全面实施监测，有范围尺度。所以要实施全面监测，那就得多买几个。

    这时就有故障诊断专家系统诞生了，它能全面有效的监测设备，有效的达到有问题及时反馈和维修。诊断系统的核心问题是它的学习能力问题，知识的自动获取一直是故障诊断专家系统的难点，解决知识获取的途径是机器学习，即让机器能够在实际工作中不断地总结成功和失败的经验教训，对知识库中的诊断知识进行调整和修改，以丰富和完善系统知识。机器学习是提高诊断专家系统的主要途径，也是提高诊断系统智能性的重要标志。随着神经网络隐节点和反向传播算法及连接机制学习蓬勃发展，传统的符号学习与测振仪已经逐步被取代。基于生物发育进化论的进化学习系统和遗传算法，因吸取了归纳学习与连接机制学习的长处而受到重视。基于行为主义的强化学习系统因发展新算法的应用连接机制，学习遗传算法的新成就发展也十分迅速。因此，发展和完善现有的机器学习方法，探索新的学习方法， 建立实用的机器学习系统，特别是多种学习方法协同工作的诊断系统，将是今后研究的一个重要方向。

       故障诊断系统是一个比较全面的系统，它囊括了测振仪一些没有的技术和能力，它将是未来发展的一个趋向和走势。但是吧并不是说测振仪就不好了，现阶段它还是比较实用性的，方便、操作简单可靠。