故障诊断的信号处理方法

模拟电路常见故障的诊断及处理分析模拟电路是电子电路的一个重要组成部分，但由于其设计需要的精度较高，加之使用过程中受到环境、电源等多种因素的影响，故障比较常见。

本文主要介绍模拟电路常见故障的诊断及处理分析，希望能够对大家有所帮助。

一、故障现象及其原因1.电路无反应，电压和电流均为零原因：电源接线不良或断路，电源电压太低，连接器等接触不良。

解决方法：检查电源接线及电源电压，检查各连接器是否接触良好。

2.电路有响应，但输出信号偏差很大原因：元件参数不匹配，元件老化，电源电压不稳定。

3.偏置电压过高或过低解决方法：稳定偏置电源电压，更换合适的元件。

4.噪音过大原因：接线不良，电源干扰，元件老化或损坏。

解决方法：检查接线，加强电源滤波，更换损坏的元件。

5.信号失真二、故障诊断方法1.查看电路图首先需要查看电路图，确定电路的基本结构和各元件参数。

可以通过比较电路图和手册，了解元件的特性参数和使用注意事项，帮助诊断故障。

2.筛查故障点在确定故障原因后，需要进行故障点的筛查。

首先需要检查电源接线是否良好，以及各连接器是否接触良好；其次需要检查元件的参数，如是否符合电路图、损坏情况等；最后需要检查电路的负载和电源等外部环境因素。

3.逐步排除故障在确定故障点后，可以逐步排除故障。

首先可以尝试更换故障元件，比较其输出信号是否正常；其次可以对电路进行调整，如改变参数，减轻负载等；最后可以采取替换器件、更换电源等选项进行处理。

三、故障处理注意事项1.保护现场安全在进行故障处理时，需要注意保护现场安全。

首先需要断开电源电缆，以免发生电击危险；其次需要做好防护措施，如佩戴绝缘手套等；最后需要进行故障排查前的备品备件工作，如备好替换器件、备好电源等。

在进行故障排除时，需要逐步排除故障。

首先需要确定故障点，再进行调整和替换，从局部逐步扩展范围，最终确定故障点和解决方案。

3.注意保养电路在电路使用过程中，需要及时保养电路，如及时更换老化的元件，保养电源等。

工业生产过程的故障诊断方法
以下是一些常见的方法：
1. 基于模型的方法：通过建立被监测对象的数学模型，利用观测数据与模型预测值之间的差异进行故障诊断。

2. 基于信号处理的方法：利用信号处理技术，如时域分析、频域分析、时频分析等，对生产过程中的传感器数据进行分析，提取故障特征。

3. 基于知识的方法：利用专家系统、模糊逻辑、神经网络等人工智能技术，结合领域知识和经验进行故障诊断。

4. 基于数据驱动的方法：通过对历史数据的分析和挖掘，提取故障模式和特征，利用机器学习算法进行故障分类和预测。

5. 多元统计过程控制（MSPC）方法：通过对多个变量进行监测和分析，利用统计过程控制技术，如控制图、主成分分析等，进行故障检测和诊断。

6. 故障树分析（FTA）方法：将系统故障事件用树状结构表示，通过分析各事件之间的逻辑关系，找出导致故障的根本原因。

7. 可靠性分析方法：通过对系统的可靠性建模和分析，评估系统在不同条件下的故障概率和可靠性指标，为故障诊断提供参考。

8. 基于图像和视频的方法：利用图像处理和计算机视觉技术，对生产过程中的图像或视频数据进行分析，实现故障检测和诊断。

机械设备故障诊断技术及方法
机械设备故障诊断技术及方法包括以下几种：
1.经验诊断法：基于经验推理，通过对已知故障的分析，对新问题进
行判断和诊断。

但该方法受限于经验的丰富性和专业性。

2.故障树分析法（FTA）：将机械设备的故障按照原因和后果的逻辑
关系绘制成树状结构，以便确定故障的根本原因和可能的组合条件。

3.事件树分析法（ETA）：与FTA类似，但是从事件的发生过程角度
切入。

通过对事件的因果关系进行分析，以确定故障的可能原因。

4.信号处理法：通过采集机械设备运行过程中的各种信号，比如温度、压力、振动等，进行分析和处理，以确定故障原因。

该方法适用于那些难
以进行物理实验的设备。

5.模型建立法：建立机械设备运行模型，并通过模型分析来确定故障
原因。

该方法需要丰富的模型知识和数据。

综上所述，机械设备故障诊断技术及方法各有优缺点，选用合适方法
需要根据具体情况灵活运用。

兰州交通大学硕士学位论文摘要机械设备故障诊断中，由于机械设备本身结构复杂，加之环境噪声的干扰，导致反映设备运行状态的信息常常被强噪声淹没。

尤其是在机械设备故障早期阶段，提取微弱故障特征更加困难。

此外，故障诊断所需信号主要由布置在结构上的传感器提供，传感器如何布局对故障信号获取及诊断结果至关重要。

本文从振动信号采集和处理的角度出发，针对采集过程中测点优化以及早期微弱故障的诊断两方面展开了研究，前者以泵体测点优化布置为例，后者以轴承故障诊断为例。

主要工作如下：以获取用于故障诊断的最佳信息为目标，实现用有限数量的传感器获得大量信息的同时最大限度的降低冗余信息，采用模糊C均值聚类方法，实现传感器优化布置。

首先，对结构进行模态分析，提取模态振型；其次，根据结构各自由度在重要模态中振型的动力相似性，用模糊C均值聚类对自由度进行分类，从各聚类自由度中筛选出信息较丰富的自由度作为待选测点，基于模态置信准则(modal assurance criterion, MAC)建立目标函数，采用遗传算法进行寻优，实现传感器位置的优化；最后，由模态矩阵奇异值比、Fisher 信息准则、MAC准则三个评价准则构成综合评价指标，对不同的布置结果进行评价。

以某机车泵体为例，仿真结果表明：该方法能在获得大量反映设备运行状态信息的同时有效避免测点聚集，解决了信息冗余问题。

引入改进奇异值分解(singular value decomposition, SVD)及参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法，进行早期微弱故障诊断。

首先对原始故障信号进行SVD降噪、微弱故障信号分离，通过包络熵最小、峭度最大原则对其重构矩阵的秩进行优化；其次，对改进SVD降噪后所得信号进行VMD分解，将包络谱幅值峭度和峭度构成新的指标（合成峭度），通过所有本征模态分量(intrinsic mode function, IMF)的合成峭度均值最大原则对VMD的参数进行优化，获得若干IMFs；最后，根据峭度-欧氏距离指标筛选出含故障信息丰富的IMF，求取该IMF的包络谱，将幅值突出处的特征频率与理论值作对比，判断故障类型。

E1故障处理方法总结E1（European 1）是一种传输介质，常用于数字通信中，主要用于承载语音和数据传输。

然而，在使用E1线路时，可能会遇到各种故障，如线路中断、信号弱等问题。

为了保证通信的正常进行，必须及时对E1故障进行处理。

下面是对E1故障处理方法的总结。

1.故障诊断在处理E1故障之前，首先要进行故障诊断。

可以通过以下几个步骤进行故障诊断：-检查线路连接：检查E1线路的连接是否正确，确认线路没有断开或插口松动。

-检查设备配置：检查设备的配置是否正确，如时钟设置、接口类型等。

-测试信号质量：使用专业的测试仪器对E1信号进行测试，检查信号强度是否达到标准。

如果信号强度不足，可能需要调整波特率或增强信号。

-分析日志信息：查看设备的日志信息，寻找任何异常或错误记录，例如错误计数、丢包等。

2.故障处理一旦故障被诊断出来，即可采取相应的处理方法：-针对线路中断：如果发现E1线路中断，可以对线路进行检修，包括修复线路断开处、更换损坏的电缆等。

同时，还可以通过备用线路或备用设备恢复通信。

-针对信号弱：如果信号强度不足，在不更改设备配置的情况下，可以考虑使用增强器或中继设备来增强信号强度。

另外，还可以优化排布设备，减少信号衰减。

-针对设备配置错误：如果错误是由设备配置引起的，可以根据设备的实际情况进行调整。

确保设备的参数配置正确，并与对端设备保持一致。

-针对信号质量问题：如果测试结果显示信号质量不佳，可以尝试使用线缆护套和屏蔽等措施来减少外部干扰。

同时，还应及时检查设备的接口和接地情况，确保信号的传输质量。

3.故障预防除了及时处理E1故障外，还应注意故障的预防：-设备保养：定期对设备进行维护保养，包括清洁设备、检查电源和风扇等。

-设备更新：及时更新设备的固件和软件，以提高设备的稳定性和兼容性。

-数据备份：定期对重要数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。

-系统监控：使用监控软件对设备和线路进行实时监控，及时发现故障并进行处理。

电力系统信号处理与故障诊断技术研究近年来，电力系统的可靠性和稳定性成为各国政府和电力公司关注的焦点。

为了保障电力系统的安全运行，电力系统信号处理与故障诊断技术得到了广泛的研究和应用。

本文将针对这一主题展开讨论，探讨电力系统信号处理与故障诊断技术的研究现状、方法和应用。

首先，我们将介绍电力系统信号处理的基本概念和方法。

电力系统信号通常包括电压、电流、功率等参数，通过传感器采集并传输至监控与控制系统。

信号处理的目标是提取有用的信息并对信号进行分析，以实现故障诊断和系统运行的监测与控制。

常用的信号处理方法包括时域分析、频域分析、小波分析等。

这些方法可以揭示信号的周期性、频谱特性和时频特性，为故障诊断提供有力的依据。

其次，本文将研究电力系统的故障诊断技术。

电力系统的故障通常包括短路、过载、地故障等。

故障的及时诊断可以减少系统停电时间，并提高系统运行的可靠性。

故障诊断技术主要包括模型识别方法和模式识别方法。

模型识别方法基于电力系统的物理模型，通过对实测数据与模型进行比对，判断系统是否存在故障。

模式识别方法则通过对故障数据进行特征提取和分类，从而实现故障的诊断和定位。

此外，本文将研究电力系统信号处理与故障诊断技术的应用。

电力系统信号处理与故障诊断技术在实际应用中发挥着关键的作用。

首先，它可以提高电力系统的监测与控制能力，实时检测系统异常信号并快速反应。

其次，它可以减少系统故障的风险，提前识别潜在故障源并及时采取措施进行修复。

最后，它可以提高电力系统的可靠性和可用性，确保大规模供电的持续性和稳定性。

在应用方面，电力系统信号处理与故障诊断技术已经在国内外许多项目中得到了广泛应用。

例如，智能变电站系统可以通过实时监测和分析电力系统信号，实现对设备的状态评估和故障诊断。

智能配电网也可以通过信号处理与故障诊断技术，实现对变压器和线路的故障定位和修复。

此外，电力系统的大数据分析也离不开信号处理与故障诊断技术，通过对大量的实时数据进行分析和挖掘，可以揭示电力系统的潜在故障和隐患，提升系统的可靠性和安全性。

电力设备的电力监控与故障诊断方法随着电力设备的不断发展与进步，电力监控与故障诊断方法在电力行业中起着越来越重要的作用。

本文将介绍电力设备的电力监控与故障诊断的相关方法，包括传统方法与新兴技术。

一、电力设备的传统监控方法传统的电力设备监控方法主要包括定期巡检、手动读取数据等。

定期巡检是通过人工对电力设备进行检查，主要包括视觉检查和物理检查。

视觉检查是指通过观察电力设备表面的状态来发现异常情况，如烧焦、漏电等。

物理检查主要是通过测量电力设备的温度、湿度等参数来判断设备工作状态。

手动读取数据是指人工去记录电力设备的运行数据，如电压、电流等，然后进行数据分析。

虽然传统的监控方法简单易行，但存在一些不足之处。

首先，定期巡检所需时间较长，效率低下。

其次，凭借人工观察和记录存在主观性和误差。

最重要的是，传统方法无法实时监控电力设备的运行状态，不能及时发现故障，影响设备的运行安全性。

二、电力设备的新兴监控方法随着信息技术的快速发展，电力设备的监控方法也得到了一定的改进与创新。

下面将介绍几种新兴的电力监控方法。

1.远程监控与控制技术远程监控技术通过网络连接电力设备，可以实时获取设备的运行状态与参数信息。

借助于传感器等设备，可以监测电力设备的电压、电流、功率、温度等参数，并将这些数据传输到数据中心进行分析和处理。

远程控制技术可以通过对电力设备的遥控来实现设备的启停和运行模式的调整。

远程监控与控制技术大大提高了监控的效率和准确性。

2.智能传感技术智能传感技术是指通过使用具有智能化功能的传感器来对电力设备进行监测。

这些传感器能够实时感知设备的运行状态，并将数据传输到监测中心进行分析。

智能传感技术可以帮助实现电力设备故障的早期预警，提高设备的可靠性和可用性。

3.数据挖掘与人工智能技术数据挖掘与人工智能技术可以对大量的电力设备数据进行分析和处理，从中发现规律和异常。

通过对历史数据的挖掘和分析，可以建立预测模型来预测设备的故障概率和寿命。

1参考答案教材设备故障诊断沈庆根、郑水英化学工业出版社2006.3第1版2010.6.28 于电子科技大学1 第1章概论1.1 机械设备故障诊断包括哪几个方面的内容答机械设备故障诊断所包含的内容可分为三部分。

第一部分是利用各种传感器和监测仪表获取设备运行状态的信息即信号采集。

采集到的信号还需要用信号分析系统加以处理去除无用信息提取能反映设备状态的有用信息称为特征信息从这些信息中发现设备各主要部位和零部件的性能是处于良好状态还是故障状态这部分内容称为状态监测它包含了信号采集和信号处理。

第二部分是如果发现设备工作状态不正常或存在故障则需要对能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别利用专家的知识和经验像医生诊断疾病那样诊断出设备存在的故障类型、故障部分、故障程度和产生故障的原因这部分内容称为故障诊断。

第三部分称为诊断决策根据诊断结论采取控制、治理和预防措施。

在故障的预防措施中还包括对设备或关键零部件的可靠性分析和剩余寿命估计。

有些机械设备由于结构复杂影响因素众多或者对故障形成的机理了解不够也有从治理措施的有效性来证明诊断结论是否正确。

由此可见设备诊断技术所包含的内容比较广泛诸如设备状态参数力、位移、振动、噪声、裂纹、磨损、腐蚀、温度、压力和流量等的监测状态特征参数变化的辨识机器发生振动和机械损伤时的原因分析故障的控制与防治机械零部件的可靠性分析和剩余寿命估计等都属于设备故障诊断的范畴。

1.2 请简述开展机械设备故障诊断的意义。

答1、可以带来很大的经济效益。

①采用故障诊断技术可以减少突发事故的发生从而避免突发事故造成的损失带来可观的经济效益。

②采用故障诊断技术可以减少维修费用降低维修成本。

2、研究故障诊断技术可以带动和促进其他相关学科的发展。

故障诊断涉及多方面的科学知识诊断工作的深入开展必将推动其他边缘学科的相互交叉、渗透和发展。

2 第2章故障诊断的信号处理方法2.1 信号特征的时域提取方法包括哪些答信号特征的时域提取方法包括平均值、均方根值、有效值、峰值、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、偏度指标或歪度指标、偏斜度指标、峭度指标。

机车信号常见故障的分析及处理措施
机车信号系统是保证列车运行安全的关键系统之一，信号设备的故障可能引发重大事故，因此对机车信号故障的分析及处理措施需要高度重视。

下面我们就来谈谈机车信号常见故障的原因和处理方法。

1. 信号灯不亮
可能原因：灯泡烧坏、接线故障、控制电源故障等。

处理措施：
(1)检查信号灯的电源、线路是否有问题，好的电源、好的线路对机车信号的稳定运行至关重要；
(2)更换灯泡。

可能原因：信号灯的杠杆弹簧过松或过紧、驻波引起杠杆摆动、机械故障等。

(1)检查杠杆的弹簧状态，扭转杠杆弹簧，使其恢复弹性；
(2)清理掉杠杆周围昆虫等异物，消除驻波的干扰。

3.信号灯频繁闪耀
(1)检查信号线路接触良好，地线可靠；
(2)检查信号电源是否过载过高；
(3)如均无问题，建议更换信号设备。

4.机车车速信号与实际车速不一致
(1)检查车载传感器的接线是否牢固，信号是否通畅；
(2)如检查无果，建议更换车载传感器。

5.信号机或道岔无法联锁
可能原因：铁路电源受损、接触不良、连接点故障等。

总结：
针对机车信号常见故障，我们需要做好前期的预防工作，对设备进行定期检查和及时维护，对线路、电源、设备等重要部位进行保养，以保证设备稳定运行，确保列车运行的安全。

如果发现实际运行过程中出现故障，需要通过以上分析方法，及时进行诊断，采取相应的处理措施，以免因小失大，导致重大事故的发生。

机械故障诊断中的现代信号处理方法
现代信号处理方法在机械故障诊断中有着广泛的应用。

以下是几种常见的现代信号处理方法：
1. 傅里叶变换（Fourier Transform）: 傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，可以分析信号的频率成分和能量分布。

在机械故障诊断中，傅里叶变换可以用来检测故障产生的谐波或频率成分的变化。

2. 小波变换（Wavelet Transform）: 小波变换可以在时间和频率上同时进行分析，可以更好地捕捉瞬态故障或频率变化的特征。

小波变换在机械故障诊断中常用于检测冲击、噪声和频率模态等问题。

3. 自适应滤波（Adaptive Filtering）: 自适应滤波是一种可以自动调整滤波器参数的方法，可以根据信号的特点动态调整滤波器的频率响应。

自适应滤波在机械故障诊断中可以用于降噪和提取故障特征。

4. 统计特征提取（Statistical Feature Extraction）: 统计特征提取是通过对信号进行统计分析来提取信号特征的方法。

常见的统计特征包括均值、方差、峰值、峭度等。

统计特征提取可以用来检测信号的变化和异常。

5. 机器学习（Machine Learning）: 机器学习是一种可以让计算机自动学习和适应数据模式的方法。

在机械故障诊断中，机器学习可以用来训练模型，识别和分类不同的故障模式。

常见的
机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和深度学习（Deep Learning）等。

这些现代信号处理方法可以结合使用，以提取和分析机械故障信号中的相关特征，提高故障诊断的准确性和效率。

旋转机械故障信号处理与诊断方法旋转机械在运行过程中常常会出现各种故障，这些故障会导致机械性能下降甚至完全失效，因此对于旋转机械的故障信号处理与诊断方法的研究具有重要意义。

本文将介绍一种基于信号处理的旋转机械故障诊断方法。

我们需要了解旋转机械的故障信号特征。

旋转机械的故障信号主要体现在振动信号中，振动信号是由于机械部件的不平衡、轴承的损伤、齿轮的啮合不良等问题引起的。

因此，通过对振动信号的分析可以有效地判断旋转机械的故障类型和程度。

在信号处理的方法中，经典的时域分析和频域分析是常用的技术手段。

时域分析主要通过对振动信号的时间序列进行统计分析，如均值、方差、峰值等，从而得到机械的运行状态信息。

频域分析则通过对振动信号进行傅里叶变换，将信号转换到频域中，得到信号的频谱信息。

频域分析可以帮助我们检测到特定频率的故障信号，如轴承的频率分量或齿轮的啮合频率分量。

除了时域分析和频域分析外，小波分析也是一种常用的信号处理方法。

小波分析可以将信号分解为不同尺度的频率成分，从而对信号的瞬时特征进行分析。

小波分析在旋转机械故障诊断中可以帮助我们捕捉到瞬时故障信号，如齿轮的齿面损伤引起的冲击信号。

机器学习方法也被广泛应用于旋转机械故障诊断中。

机器学习可以通过对已有的故障样本进行学习，建立故障模型，并对新的故障信号进行分类。

常用的机器学习算法包括支持向量机、神经网络、随机森林等。

机器学习方法在旋转机械故障诊断中具有较高的准确性和鲁棒性。

旋转机械故障信号处理与诊断方法主要包括时域分析、频域分析、小波分析和机器学习方法。

这些方法可以通过对振动信号的分析，判断旋转机械的故障类型和程度，为维修和保养提供参考依据。

未来的研究可以进一步探索更高效、更准确的故障诊断方法，提高旋转机械的性能和可靠性。

机车信号常见故障的分析及处理措施摘要:机车信号设备在铁路运输中发挥着关键作用，但常常出现各种故障。

本文详细分析了机车信号的常见故障，包括掉码、串码、不接码、灭灯等问题，以及相应的处理措施。

通过结合机车信号使用数据和故障表象，维修人员能够更准确地诊断问题并采取有效的修复措施。

另外，介绍机车信号设备处理故障程序，包括准备工作、查看监控设备记录、询问相关人员、检查设备上下部分等步骤。

关键词：机车信号；设备故障；处理措施引言:机车信号设备使用过程中发生机车信号掉码故障是较为常见的，机车信号掉码主要表现为绿码、无码、红黄码等出现的顺序不符合标准。

这些故障的主要原因为机车信号设备自身故障或是地面信号错误。

一、机车信号常见故障（一）机车信号掉码机车信号掉码故障表现为信号灯显示的颜色或顺序与标准不符。

例如，本应显示绿码的时候出现无码、红黄码等情况。

机车信号掉码故障是由于多种原因造成的。

首先，由于机车信号设备自身故障所引起的，如内部电路问题、灯泡故障、连接器问题等。

另外，地面信号错误的结果，即信号源本身发出的信号出现问题，例如信号机或信号传感器故障。

因此，在处理机车信号掉码故障时，维修人员需要同时考虑信号设备内部问题和地面信号的正确性，以便准确定位和解决故障。

（二）机车信号串码机车信号串码故障表现为信号在一个时间段内频繁变化，而没有明确的信号状态，可能出现混合的颜色或闪烁。

通常，机车信号串码是由于电子干扰引起的，其干扰源可以是多种因素的叠加。

可能的原因包括列车自身的电磁干扰，例如由于电气设备运行引起的电磁辐射；电缆损坏，导致信号传输受干扰；信号传感器故障，影响了信号的准确捕捉；或者通信问题，可能导致信号数据传输错误。

因此，在处理机车信号串码故障时，维修人员需要仔细检查列车的电气系统、电缆连接、传感器状态以及通信链路，以确定并排除潜在的电子干扰源，以恢复信号的正常状态[1]。

（三）机车信号不接码机车信号不接码故障表现为信号设备无法接收或解码地面信号，通常表现为灯不亮或亮起异常。

机械故障诊断的信号处理方法：频域分析王金福;李富才【摘要】Frequency-domain analysis is the most conventional method for signal processing in fault diagnosis of machinery. In the literature, a number of frequency-domain-based methods have been applied to detect faults in machinery and each method has its own features. Therefore, selecting appropriate method plays a pivotal role in inspecting defects according to vibration signals. Characteristics of fault-caused vibration signals and frequency-domain-based methods were summarized in this paper using representative examples, so as to establish a rule of selecting appropriate signal methods for extracting vibration features of different mechanical equipments. The results can be used to improve the precision and reliability of several kinds of fault diagnoses for key components in different machinery.% 频域分析方法是机械故障诊断中信号处理最重要和最常用的分析方法，其种类繁多且各具特点。

浅谈故障诊断对于故障诊断，首先我觉得要进行故障检测，在发生故障时，对故障类型、故障部位和故障的原因进行诊断，最后得出故障恢复的方案。

随着故障诊断技术的发展，故障诊断已经形成了不同种类的故障诊断方法。

通过故障诊断的学习，我对小波分析、神经网络、灰色关联度分析以及混沌分形这些诊断方法有了一些概念。

一、故障诊断首先了解到故障诊断的概念，所谓故障诊断是通过对测量设备在运行中或相对静止条件下的状态信息的处理和分析，并结合设备的历史状况，来定量识别设备及其零部件的实时技术状态 ，预知有关异常、故障并预测其未来技术状态，从而确定必要对策的技术。

其目的正是能及时正确地对系统的各种异常运行状态或故障状态做出诊断、预防或消除，从而对设备的运行进行必要的指导 ，提高系统运行的可靠性、安全性和有效性。

故障诊断是一门综合性科学，它涉及多门学科，如现代控制理论、信号处理、模式识别、计算机工程、人工智能、电子技术、数理统计以及与对象相关联的生产过程原理知识等。

1.1 故障诊断的方法故障诊断按方法分，大致可分为基于信号处理的方法，基于模型的方法，基于分类的方法和基于推理的方法四种，下面介绍如下：1.1.1 基于信号处理的方法此方法主要用于诊断对象的解析模型难以建立，但系统的一些状态或者输出参数可以测量的 系统 。

因为这种方法直接利用信号的某些特征，如相关函数、高阶统计量、频谱和自回归滑动平均过程以及现在热门的小波分析技术等进行分析，回避了对抽象对象建立数学模型 的难点。

实际上，很多系统的故障模式会影响到系统的输出信号或信号的变化，这种影响可以用输出信号的数学形式表达 (如某一输出信号的均值偏大或偏小)，而基于信号处理的方法就是通过某一输出信号的某种变化反推出对应的故障模式。

比如根据信号的奇异性、信号频率结构和脉冲函数小波变换进行故障诊断，用小波检测信号奇异性来诊断结构故障，可以有效地抑制噪声对残差的影响，提高故障检测的准确性。