故障診斷技術(shù)的未來發(fā)展趨勢主要有以下幾個方面。

一是智能化。借助大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，實現(xiàn)更快速、精準的故障識別和預(yù)防。例如，某公司針對生產(chǎn)的車型，利用智慧專家系統(tǒng)，分析汽車行駛中的故障碼，借助大數(shù)據(jù)算法和維修手冊給出維修建議。還可通過大量汽車運行數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)關(guān)系，構(gòu)建機器學習模型，依據(jù)特征進行故障診斷。

二是網(wǎng)絡(luò)化。將分散的檢測設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，形成集成化解決方案，實時監(jiān)控和處理故障。

三是數(shù)據(jù)驅(qū)動。利用大量車輛運行數(shù)據(jù)，提取有價值的數(shù)據(jù)特征，搭建故障和特征的時間序列模型、融合模型，訓練模型以實現(xiàn)故障預(yù)測。比如 Hong 提出的基于大數(shù)據(jù)平臺和熵值法的電動汽車系統(tǒng)熱失控預(yù)測方案，能準確預(yù)測電池組溫度風險的時間和范圍。

此外，在機泵設(shè)備領(lǐng)域，故障診斷技術(shù)通過數(shù)據(jù)集成、建模分析、物聯(lián)網(wǎng)和云計算等大數(shù)據(jù)技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的精準掌握、零部件壽命預(yù)測和問題的針對性解決。

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