測振儀今后的走向趨勢 

   故障診斷一直都是工業(yè)設備上的一大難題，一直到測振儀的產(chǎn)生之后，有效的解決了很多問題，對于設備儀器監(jiān)測與檢測起到了至關(guān)重要的作用。一直都是故障診斷的*儀器。但是它也有缺點，就是不能全面實施監(jiān)測，有范圍尺度。所以要實施全面監(jiān)測，那就得多買幾個。

   這時就有故障診斷專家系統(tǒng)誕生了，它能全面有效的監(jiān)測設備，有效的達到有問題及時反饋和維修。診斷系統(tǒng)的核心問題是它的學習能力問題，知識的自動獲取一直是故障診斷專家系統(tǒng)的難點，解決知識獲取的途徑是機器學習，即讓機器能夠在實際工作中不斷地總結(jié)成功和失敗的經(jīng)驗教訓，對知識庫中的診斷知識進行調(diào)整和修改，以豐富和完善系統(tǒng)知識。機器學習是提高診斷專家系統(tǒng)的主要途徑，也是提高診斷系統(tǒng)智能性的重要標志。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡隱節(jié)點和反向傳播算法及連接機制學習蓬勃發(fā)展，傳統(tǒng)的符號學習與測振儀已經(jīng)逐步被取代。基于生物發(fā)育進化論的進化學習系統(tǒng)和遺傳算法，因吸取了歸納學習與連接機制學習的長處而受到重視。基于行為主義的強化學習系統(tǒng)因發(fā)展新算法的應用連接機制，學習遺傳算法的新成就發(fā)展也十分迅速。因此，發(fā)展和完善現(xiàn)有的機器學習方法，探索新的學習方法， 建立實用的機器學習系統(tǒng)，特別是多種學習方法協(xié)同工作的診斷系統(tǒng)，將是今后研究的一個重要方向。

    故障診斷系統(tǒng)是一個比較全面的系統(tǒng)，它囊括了測振儀一些沒有的技術(shù)和能力，它將是未來發(fā)展的一個趨向和走勢。但是吧并不是說測振儀就不好了，現(xiàn)階段它還是比較實用性的，方便、操作簡單可靠。