分类方法：定性和定量的区别

1990年德国的Frank 教授［5］就提出将故障诊断的方法分为三大类，分别是基于数学模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法。但随着设备的发展变化和相关理论的深入研究，周东华教授［6，7］依据是否将数据作为诊断技术的分类输入，将故障诊断方法重新分为两大类，即定性分析方法和定量分析方法。

（1）定性分析方法。定性分类方法包括图论方法、专家系统和定性仿真。图论方法是用画图的方式表示故障结果和故障原因之间的逻辑关系的一种方法；而专家系统和定性仿真都是将专家经验和专业知识作为输入，推理结果作为输出的智能诊断方法。总而言之，定性分析方法与数据关系不大，更多的是注重逻辑关系推理的一类方法。

（2）定量分析方法。定量分析方法可分为两类，基于解析（数学）模型的方法和数据驱动的方法。基于解析（数学）的方法是在建立精确数学模型的基础上，将模型运行的期望值与实际值对比分析，进而判断是否故障的一种方法；数据驱动的方法是对前者的一种补充，是在不能建立精确数学模型时应用的一种故障诊断方法，这类方法又可具体划分为机器学习、信号处理和多元统计分析等方法。(www.xing528.com)

除了上述分类方法之外，还有按照故障诊断目的和故障诊断时机等多种分类方法。故障诊断的分类虽然多种多样，但遇到具体故障时，通过追本溯源，这些分类方法又会殊途同归到某一具体的诊断技术上。