齿轮传动故障诊断-洞察及研究

35/37齿轮传动故障诊断第一部分齿轮传动故障概述 2第二部分故障诊断方法分类 7第三部分常见故障类型分析 11第四部分检测技术及其应用 16第五部分故障诊断信号处理 21第六部分故障诊断模型构建 24第七部分故障诊断系统设计 27第八部分故障诊断效果评估 31

第一部分齿轮传动故障概述

齿轮传动故障概述

齿轮传动是机械传动中应用最为广泛的一种形式，其在各类机械设备中发挥着至关重要的作用。然而，齿轮传动系统在实际工作中难免会出现各种故障，严重影响设备的正常运行和生产效率。因此，对齿轮传动故障进行深入研究，提高故障诊断水平，对于保障设备安全、延长设备寿命、降低维护成本具有重要意义。

一、齿轮传动故障类型及原因

1.断齿故障

断齿是齿轮传动中最常见的故障类型之一，其原因主要包括：

（1）设计不合理：齿轮设计时未能充分考虑使用条件，导致齿轮尺寸、强度不足。

（2）材料性能不佳：齿轮材料性能不符合设计要求，如硬度低、韧性差等。

（3）热处理不当：齿轮热处理工艺不当，导致齿轮硬度、韧性等性能不符合要求。

（4）加工缺陷：齿轮加工过程中存在缺陷，如毛刺、裂纹等。

2.载荷超限故障

齿轮传动在实际工作中，由于载荷超限而导致齿轮损坏，主要原因有：

（1）载荷设计不合理：齿轮传动设计时未能充分考虑实际使用条件，导致载荷设计过大。

（2）载荷突变：由于操作不当、外部原因等导致齿轮承受突然增大的载荷。

（3）齿轮磨损：齿轮磨损导致齿轮间隙增大，使齿轮在运行过程中承受额外载荷。

3.轴承故障

轴承是齿轮传动系统的重要组成部分，其故障原因主要包括：

（1）轴承选型不当：轴承选型时未能充分考虑使用条件，导致轴承性能不符合要求。

（2）润滑不良：轴承润滑不良导致轴承磨损、温度升高。

（3）装配不当：轴承装配过程中存在缺陷，如轴承间隙不当、偏心等。

4.齿面磨损故障

齿面磨损是齿轮传动故障的常见形式，其主要原因有：

（1）齿轮啮合不良：齿轮啮合不良导致齿轮承受额外载荷，加速磨损。

（2）齿轮表面硬度低：齿轮表面硬度低，易受磨损。

（3）润滑不良：齿轮润滑不良导致齿轮表面磨损加剧。

二、齿轮传动故障诊断方法

1.听诊法

通过听诊器听取齿轮传动系统运行时的声音，分析声音变化，判断故障原因。该方法简单易行，适用于现场快速诊断。

2.温度检测法

通过检测齿轮传动系统运行时的温度，分析温度变化规律，判断故障原因。该方法具有较高的准确性，适用于设备在线监测。

3.震动分析法

通过检测齿轮传动系统运行时的振动信号，分析振动特征，判断故障原因。该方法具有较高的精度，适用于设备在线监测。

4.齿轮啮合诊断法

通过分析齿轮啮合曲线，判断齿轮啮合是否良好，从而判断故障原因。该方法适用于齿轮啮合不良的故障诊断。

5.齿轮噪声分析法

通过分析齿轮噪声频谱，判断齿轮故障类型和部位，从而实现故障诊断。该方法具有较高的精度，适用于齿轮噪声故障的诊断。

三、齿轮传动故障预防措施

1.优化设计：在齿轮传动设计中，充分考虑使用条件，合理选择齿轮尺寸、材料、热处理工艺等，提高齿轮传动系统的可靠性。

2.严格选材：选择符合设计要求的齿轮材料，提高齿轮的耐磨性、抗冲击性等性能。

3.精确加工：提高齿轮加工精度，减少齿轮加工缺陷，降低故障发生率。

4.严格控制装配质量：确保齿轮传动系统装配过程中的间隙、偏心等参数符合要求。

5.加强润滑：确保齿轮传动系统在运行过程中润滑良好，减少磨损。

6.定期维护：定期对齿轮传动系统进行检查、清洗、润滑等维护工作，及时发现并排除故障隐患。

总之，齿轮传动故障诊断是保障机械设备安全、提高生产效率的重要手段。通过对齿轮传动故障类型、原因、诊断方法及预防措施的研究，有助于提高齿轮传动系统可靠性，降低故障发生率，降低维护成本。第二部分故障诊断方法分类

齿轮传动作为机械设备中重要的传动方式，其运行状态直接关系到整个系统的稳定性和可靠性。齿轮传动故障诊断作为保障设备正常运行和预防事故发生的重要手段，具有极高的研究价值。本文将对齿轮传动故障诊断方法进行分类，以期为相关领域的研究提供理论支持。

一、基于信号处理的故障诊断方法

1.频谱分析

频谱分析是一种常用的齿轮传动故障诊断方法，通过对信号进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，从而识别出故障特征。根据频谱分析的特点，可以分为以下几种方法：

（1）快速傅里叶变换（FFT）：通过对信号进行快速傅里叶变换，提取故障信号的频谱信息，从而实现故障诊断。

（2）小波变换：小波变换是一种时频局部化的信号处理方法，可以有效地提取齿轮传动故障信号的局部特征。

（3）谱分析：通过对信号进行谱分析，识别出故障频率和故障特征。

2.时域分析

时域分析通过对信号进行时域统计特征提取，分析齿轮传动故障信号的特点。常见的时域分析方法有：

（1）时域平均法：通过对信号进行时域平均处理，消除噪声，从而提取故障特征。

（2）时域相关法：通过计算信号的自相关函数，分析故障信号的自相关性，从而实现故障诊断。

（3）时域频谱分析：将时域信号转换为频域信号，分析故障信号的频谱特征。

二、基于模型的故障诊断方法

1.模型识别方法

模型识别方法通过对齿轮传动系统进行建模，分析故障特征。常见的模型识别方法有：

（1）神经网络：神经网络具有强大的非线性拟合能力，可以用于齿轮传动故障诊断。

（2）支持向量机（SVM）：支持向量机是一种有效的分类方法，可以用于齿轮传动故障诊断。

（3）模糊逻辑：模糊逻辑可以处理不确定性和模糊信息，是实现齿轮传动故障诊断的有效方法。

2.参数识别方法

参数识别方法通过对齿轮传动系统进行参数识别，判断是否存在故障。常见的参数识别方法有：

（1）时域参数识别方法：通过时域分析方法，识别故障信号的时域参数，如幅值、相位等。

（2）频域参数识别方法：通过频域分析方法，识别故障信号的频域参数，如频率、带宽等。

（3）模型参数识别方法：通过构建齿轮传动系统的模型，识别故障信号的特征参数，从而实现故障诊断。

三、基于智能算法的故障诊断方法

1.机器学习方法

机器学习方法通过训练大量数据，实现齿轮传动故障诊断。常见的机器学习方法有：

（1）决策树：决策树可以用于齿轮传动故障诊断，通过树的节点和叶子节点，判断故障类型。

（2）聚类算法：聚类算法可以将相似的数据点归为一类，从而实现故障诊断。

（3）关联规则挖掘：关联规则挖掘可以挖掘齿轮传动故障数据之间的关联关系，从而实现故障诊断。

2.深度学习方法

深度学习是近年来兴起的一种人工智能领域，在齿轮传动故障诊断中具有广泛的应用前景。常见的深度学习方法有：

（1）卷积神经网络（CNN）：CNN可以提取齿轮传动故障图像的特征，实现故障诊断。

（2）循环神经网络（RNN）：RNN可以处理时序数据，实现齿轮传动故障诊断。

（3）长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的RNN，可以更好地处理长时序数据，实现齿轮传动故障诊断。

综上所述，齿轮传动故障诊断方法可以分为基于信号处理、基于模型和基于智能算法三种类型。在实际应用中，可以根据具体的故障特征和系统需求，选择合适的方法进行故障诊断。第三部分常见故障类型分析

齿轮传动系统是机械设备中常见的传动方式，其在工业生产中扮演着至关重要的角色。然而，齿轮传动系统在实际运行过程中可能会出现各种故障，这些故障不仅会影响设备的生产效率，还可能造成安全隐患。以下是对齿轮传动系统中常见的故障类型及其分析：

一、齿轮磨损

齿轮磨损是齿轮传动系统中最常见的故障之一。根据磨损的性质和原因，齿轮磨损可分为以下几种类型：

1.磨损磨损：由于齿轮啮合时齿面接触压力过大，导致齿轮齿面发生磨损。磨损磨损通常表现为齿面粗糙、齿高减小等。

2.脆性磨损：在齿轮啮合过程中，齿面因硬度过低、材料韧性不足或表面硬度不均匀等原因，导致齿轮齿面发生脆性断裂。脆性磨损通常表现为齿面出现裂纹、剥落等。

3.渗碳磨损：齿轮在运行过程中，由于润滑不良、润滑油温度过高或材质问题，导致齿轮齿面发生渗碳磨损。渗碳磨损表现为齿面出现凹坑、剥落等。

齿轮磨损的主要原因如下：

（1）齿轮设计不合理，如模数、压力角等参数选择不当，导致齿轮啮合不良。

（2）齿轮制造工艺不当，如热处理工艺、表面处理工艺等不到位，导致齿轮材质性能不佳。

（3）齿轮装配不当，如齿轮间隙过大、轴向跳动等，导致齿轮啮合不良。

二、齿轮断齿

齿轮断齿是齿轮传动系统中的另一种常见故障。根据断齿的原因，可分为以下几种类型：

1.材料疲劳断裂：齿轮在长期运行过程中，由于材料疲劳、齿轮应力集中等原因，导致齿轮齿面发生断裂。

2.齿面磨损失效：齿轮在运行过程中，由于磨损导致齿面强度降低，最终导致齿面断裂。

3.外力冲击断裂：齿轮在运行过程中，由于外力冲击，如重载、冲击载荷等，导致齿轮齿面发生断裂。

齿轮断齿的主要原因如下：

（1）齿轮设计不合理，如齿轮模数、齿数、齿宽等参数选择不当。

（2）齿轮制造工艺不当，如热处理工艺、表面处理工艺等不到位。

（3）齿轮装配不当，如齿轮间隙过大、轴向跳动等。

三、齿轮点蚀

齿轮点蚀是齿轮传动系统中的一种常见故障。齿轮点蚀是指齿轮齿面在运行过程中，由于润滑不良、载荷过重等原因，导致齿轮齿面出现点状磨损。

齿轮点蚀的主要原因如下：

（1）齿轮设计不合理，如齿轮模数、齿数、齿宽等参数选择不当。

（2）齿轮制造工艺不当，如热处理工艺、表面处理工艺等不到位。

（3）齿轮装配不当，如齿轮间隙过大、轴向跳动等。

四、齿轮胶合

齿轮胶合是指齿轮在运行过程中，由于润滑不良、载荷过重等原因，导致齿轮齿面发生粘结现象。

齿轮胶合的主要原因如下：

（1）齿轮设计不合理，如齿轮模数、齿数、齿宽等参数选择不当。

（2）齿轮制造工艺不当，如热处理工艺、表面处理工艺等不到位。

（3）齿轮装配不当，如齿轮间隙过大、轴向跳动等。

总之，齿轮传动故障诊断需要对齿轮传动系统中的常见故障类型进行分析，了解其原因，从而采取有效的预防和维修措施。通过对齿轮传动故障的诊断，可以确保设备的正常运行，提高生产效率，降低安全风险。第四部分检测技术及其应用

齿轮传动故障诊断作为机械系统运行稳定性和可靠性的重要保障，其检测技术在国内外得到了广泛关注。本文主要介绍了齿轮传动故障诊断中常见的检测技术及其应用，旨在为相关人员提供参考。

一、振动检测技术

振动检测技术是齿轮传动故障诊断中最常用的方法之一。通过监测齿轮运行过程中的振动信号，可以分析出齿轮的运行状态。以下是几种常见的振动检测技术：

1.时域分析方法

时域分析方法对振动信号进行时域分析，主要包括时域波形、自相关函数和互相关函数等。时域分析可以直接观察到齿轮振动信号的波形特性，但当信号含有噪声时，时域分析可能难以准确判断齿轮故障。

2.频域分析方法

频域分析方法将振动信号进行频谱分析，包括快速傅里叶变换（FFT）和小波变换（WT）等。频域分析可以有效地提取齿轮振动信号的频谱特性，为齿轮故障诊断提供重要依据。

3.时间频域分析方法

时间频域分析方法结合时域和频域分析，如短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（WT）。时间频域分析可以在不同时间尺度上分析振动信号，从而更好地捕捉齿轮故障特征。

4.振动模态分析

振动模态分析通过测量齿轮的振动响应，分析齿轮的固有频率、阻尼比和模态振型等参数。通过对比正常齿轮和故障齿轮的振动模态参数，可以判断齿轮是否存在故障。

二、声发射检测技术

声发射检测技术通过监测齿轮传动过程中的声发射信号，分析齿轮的运行状态。其原理是当齿轮发生故障时，会产生一定的声发射信号，通过检测这些信号可以判断齿轮的故障情况。

声发射检测技术主要包括以下几种：

1.传感器信号处理

传感器信号处理是对声发射传感器采集到的信号进行预处理，包括滤波、放大、采样等，以提高信号质量。

2.声发射波形分析

声发射波形分析是通过分析声发射信号的特征，如幅值、频率、持续时间等，来判断齿轮故障类型和程度。

3.声发射信号处理

声发射信号处理是对声发射信号进行时域、频域和时间频域分析，提取齿轮故障特征。

三、光电检测技术

光电检测技术通过监测齿轮的齿面状况，判断齿轮的磨损、裂纹等故障。以下是几种常见的光电检测技术：

1.齿面磨损检测

齿面磨损检测是通过图像处理技术分析齿轮齿面的磨损情况，从而判断齿轮的状态。

2.齿面裂纹检测

齿面裂纹检测是通过图像处理技术分析齿轮齿面的裂纹情况，判断齿轮的裂纹程度。

3.齿面表面质量检测

齿面表面质量检测是通过分析齿轮齿面的表面质量，判断齿轮的加工质量。

四、红外热像检测技术

红外热像检测技术通过监测齿轮运行过程中的温度场，分析齿轮的运行状态。当齿轮发生故障时，其温度场会发生变化，通过红外热像检测技术可以及时发现齿轮故障。

红外热像检测技术主要包括以下几种：

1.红外热像仪采集

红外热像仪采集是通过红外热像仪检测齿轮运行过程中的温度场，获得温度分布图。

2.温度场分析

温度场分析是对红外热像仪采集到的温度分布图进行分析，提取齿轮故障特征。

3.温度场建模

温度场建模是根据齿轮的几何参数和材料属性，建立齿轮温度场模型，进而预测齿轮的运行状态。

综上所述，齿轮传动故障诊断中的检测技术主要包括振动检测技术、声发射检测技术、光电检测技术和红外热像检测技术。这些检测技术在齿轮传动故障诊断中发挥着重要作用，为提高齿轮传动系统的可靠性和稳定性提供了有力保障。第五部分故障诊断信号处理

齿轮传动故障诊断中的信号处理是确保准确识别和定位齿轮故障的关键环节。以下是《齿轮传动故障诊断》中关于故障诊断信号处理的主要内容：

一、信号采集

1.传感器选择：在齿轮传动系统中，常用的传感器有振动传感器、加速度传感器、温度传感器等。振动传感器因其能够捕捉到齿轮运行过程中的微弱振动信号而被广泛应用。

2.信号采集方式：采用模拟或数字信号采集方式，将传感器采集到的信号实时传递给信号处理器进行分析。

二、信号预处理

1.降噪处理：齿轮传动过程中的信号往往受到噪声干扰，为了提高信号的质量，需要对信号进行降噪处理。常用的降噪方法有滤波器、小波变换等。

2.窗函数处理：为了提取齿轮故障特征，需要对信号进行分段处理。常用的窗函数有汉宁窗、汉明窗、布莱克曼窗等。

3.频率分析：通过对信号进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，以便更直观地分析齿轮故障特征。

三、特征提取

1.时域特征：时域特征包括信号的最大值、最小值、平均值、方差等。时域特征能够反映信号的整体趋势，但无法直观反映齿轮故障特征。

2.频域特征：频域特征包括信号的频率、幅度、相位等。频域特征能够直观反映齿轮故障特征，如齿轮啮合频率、谐波频率等。

3.时频域特征：时频域特征结合了时域和频域特征，能够更全面地反映齿轮故障特征。常用的时频域分析方法有小波变换、短时傅里叶变换等。

四、故障诊断模型

1.机器学习模型：利用机器学习算法对齿轮传动故障数据进行训练，建立故障诊断模型。常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络、决策树等。

2.专家系统：基于专家经验，建立故障诊断规则库，通过对规则库的查询实现对齿轮故障的诊断。

3.仿真模型：利用仿真技术模拟齿轮传动过程，分析故障特征，为故障诊断提供依据。

五、故障诊断结果评价

1.模型准确性：对故障诊断模型进行测试，评估模型的准确性。

2.故障定位精度：评估故障诊断模型在齿轮故障定位方面的性能。

3.故障诊断速度：评估故障诊断模型的响应速度，以满足实时监测的需求。

总之，齿轮传动故障诊断信号处理主要包括信号采集、预处理、特征提取、故障诊断模型建立和结果评价等方面。通过合理选择信号处理方法，可以有效提高齿轮故障诊断的准确性和可靠性。在实际应用中，应结合具体齿轮传动系统特点，优化信号处理流程，提高故障诊断效果。第六部分故障诊断模型构建

齿轮传动故障诊断模型构建

齿轮传动系统在工业领域中扮演着至关重要的角色，其运行可靠性直接影响着整个生产过程的稳定性。为了确保齿轮传动系统的正常运行，对其故障进行有效诊断至关重要。本文针对齿轮传动故障诊断，介绍了故障诊断模型构建的方法和步骤。

一、引言

齿轮传动故障诊断是利用现代信号处理技术和故障诊断理论，对齿轮传动系统进行实时监测、故障识别和故障预测的过程。故障诊断模型的构建是故障诊断的核心，其质量直接影响到诊断的准确性和可靠性。

二、齿轮传动故障诊断模型构建方法

1.特征提取

（1）时域特征：通过对齿轮振动信号进行时域分析，提取齿轮传动故障的特征参数，如均值、标准差、方差、频域中心频率等。

（2）频域特征：采用快速傅里叶变换（FFT）等方法，将时域信号转换为频域信号，提取齿轮故障的频域特征，如频谱、频带宽度、峰值等。

（3）时频特征：结合时域和频域信息，采用小波变换、短时傅里叶变换等方法，提取齿轮故障的时频特征。

2.故障分类

（1）基于统计特征的故障分类：根据齿轮故障特征参数，采用距离法、聚类法等统计方法对故障进行分类。

（2）基于机器学习的故障分类：利用支持向量机（SVM）、决策树、人工神经网络（ANN）等机器学习方法，对齿轮故障进行分类。

3.故障预测

（1）基于时间序列的故障预测：采用自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等方法，对齿轮故障进行时间序列预测。

（2）基于故障诊断模型的故障预测：利用已建立的故障诊断模型，对齿轮传动系统的未来状态进行预测。

三、故障诊断模型构建步骤

1.数据采集：对齿轮传动系统进行实时监测，采集齿轮振动信号、温度、压力等数据。

2.特征提取：对采集到的数据进行时域、频域和时频特征提取。

3.故障分类：根据提取的特征，采用统计方法或机器学习方法对齿轮故障进行分类。

4.故障预测：利用故障诊断模型对齿轮传动系统的未来状态进行预测。

5.模型验证与优化：通过实验数据验证故障诊断模型的准确性和可靠性，对模型进行优化。

四、结论

齿轮传动故障诊断模型构建是一个复杂的过程，涉及多个学科领域。本文针对齿轮传动故障诊断，介绍了故障诊断模型构建的方法和步骤。在实际应用中，应根据具体需求和条件，选择合适的故障诊断模型和方法，提高齿轮传动系统的故障诊断准确性和可靠性。第七部分故障诊断系统设计

《齿轮传动故障诊断》一文中，关于“故障诊断系统设计”的内容如下：

齿轮传动系统是机械设备中常见的传动方式，其在工业生产中扮演着至关重要的角色。然而，齿轮传动过程中可能会出现各种故障，导致设备运行不稳定，严重时甚至可能造成设备损坏。因此，齿轮传动故障诊断系统的设计显得尤为重要。以下是齿轮传动故障诊断系统设计的主要内容和步骤。

1.故障特征提取

故障特征提取是故障诊断系统设计的基础。通过对齿轮传动系统运行数据分析，提取出能够反映齿轮故障特性的参数。常见的故障特征包括振动信号、温度信号、声发射信号等。

（1）振动信号分析：振动信号是齿轮故障诊断中最常用的信号之一。通过分析齿轮振动信号的时域、频域和时频特性，可以初步判断齿轮的故障类型和程度。常用的分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）、小波变换（WT）、时频分析等。

（2）温度信号分析：温度信号反映了齿轮传动过程中的热状态。通过对温度信号的分析，可以判断齿轮是否存在过度磨损、润滑不良等问题。常用的分析方法包括数据包络分析（DEA）、主成分分析（PCA）等。

（3）声发射信号分析：声发射信号是齿轮故障诊断中的一种重要信号。通过对声发射信号的分析，可以判断齿轮是否存在裂纹、断裂等故障。常用的分析方法包括时域分析、频域分析、时频分析等。

2.故障特征识别

故障特征识别是故障诊断系统的核心。根据提取的故障特征，利用机器学习方法对故障进行分类和识别。常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、决策树（DT）等。

（1）支持向量机（SVM）：SVM是一种基于统计学习理论的分类方法，具有较强的泛化能力。在齿轮故障诊断中，可以将故障特征作为输入，构建SVM模型，实现齿轮故障的分类和识别。

（2）人工神经网络（ANN）：ANN是一种模拟人脑神经元连接的数学模型，具有较强的非线性逼近能力。在齿轮故障诊断中，可以通过训练ANN模型，实现对故障特征的分类和识别。

（3）决策树（DT）：决策树是一种基于决策规则的树形结构，具有良好的可解释性和抗噪声能力。在齿轮故障诊断中，可以通过构建决策树模型，对故障特征进行分类和识别。

3.故障诊断算法优化

为了提高故障诊断系统的准确性和鲁棒性，需要对故障诊断算法进行优化。以下是几种常见的优化方法：

（1）特征选择：通过特征选择算法从故障特征集中选取对诊断结果影响较大的特征，降低特征维数，提高诊断效率和准确性。

（2）参数优化：针对不同的故障诊断算法，对模型参数进行优化，以提高诊断精度。

（3）融合算法：将多种故障诊断算法进行融合，提高诊断系统的鲁棒性和准确性。

4.故障诊断系统实现

故障诊断系统的实现包括软件和硬件两个方面。

（1）软件实现：根据故障诊断算法，开发相应的软件系统，实现对齿轮传动故障的诊断。

（2）硬件实现：设计相应的硬件系统，如传感器、信号采集卡、处理器等，以满足故障诊断系统的需求。

5.故障诊断系统测试与验证

在故障诊断系统设计完成后，需要进行测试与验证，以确保系统在实际应用中的可靠性和准确性。测试与验证主要包括以下内容：

（1）故障样本测试：通过模拟齿轮传动过程中的故障，测试故障诊断系统的诊断能力。

（2）实际设备测试：将故障诊断系统应用于实际设备中，验证其诊断效果。

（3）对比试验：将不同故障诊断算法进行对比试验，分析各种算法的优缺点。

总之，齿轮传动故障诊断系统设计是保障机械设备正常运行的重要手段。通过对故障特征提取、故障特征识别、故障诊断算法优化等方面的研究，可以有效地提高齿轮传动故障诊断系统的准确性和可靠性。第八部分故障诊断效果评估

在《齿轮传动故障诊断》一文中，故障诊断效果评估是其中一个至关重要的环节。故障诊断效果的评估是通过对故障诊断系统的性能进行分析和比较，以确定其在实际应用中的可靠性和有效性。以下是对该内容的具体介绍。

一、故障诊断效果评价指标

1.灵敏度（Sensitivity）

灵敏度是指故障诊断系统检测到故障的能力。它反映了系统对故障信号的敏感程度。灵敏度越高，故障诊断系统对故障的检测能力越强。灵敏度通常用以下公式表示：

Sensitivity=TP/(TP+FN)

其中，TP表示系统正确检测到的故障数，FN表示系统漏检的故障数。

2.特异性（Specificity）

特异性是指故障诊断系统对正常信号的识别能力。它反映了系统对正常信号的排除能力。特异性越高，系统对正常信号的识别越准确。特异性通常用以下公式表示：

S