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数控机床电气控制系统故障诊断与维护分析1. 引言1.1 研究背景数和段落格式等。
以下是关于【研究背景】的内容：数控机床电气控制系统是数控机床的核心部件之一，起着控制和驱动的重要作用。
随着现代制造业的飞速发展，数控机床在工业生产中的应用越来越广泛，为提高生产效率和产品质量发挥了重要作用。
由于数控机床电气控制系统复杂性高、运行环境恶劣等因素的影响，系统故障时有发生。
对数控机床电气控制系统故障诊断与维护进行深入研究具有重要的理论和实践意义。
在实际生产中，数控机床电气控制系统故障会导致机床停机、生产中断，严重影响生产进度和产品质量。
及时准确地诊断和维护系统故障，对于提高设备运行效率、降低维修成本具有重要的意义。
目前对数控机床电气控制系统故障诊断与维护的研究还存在许多问题和挑战，需要进一步加强研究和探讨，以满足制造业发展的需求。
【2000字】1.2 研究目的研究目的是通过分析数控机床电气控制系统的故障诊断与维护，在实践中总结出有效的解决方法，提高机床的稳定性和可靠性，减少生产中的故障和停机时间，提高生产效率和产品质量。
通过研究电气控制系统的概念和工作原理，深入了解系统中常见的故障原因和诊断方法，掌握维护技术和策略，积累案例分析和实践经验，为今后的工作提供更好的参考和指导。
通过研究与实践的结合，不断提高对数控机床电气控制系统故障的诊断与维护的能力，为机床的长期稳定运行和生产效率的提高做出贡献。
通过本研究的开展，可以为相关领域的研究和工作提供借鉴和参考，促进相关技术的发展和应用。
1.3 研究意义数、格式要求等。
谢谢！数控机床电气控制系统作为数控机床的重要组成部分，其性能和稳定性直接影响到整个机床的工作效率和生产质量。
随着我国制造业的不断发展，数控机床在各种加工领域中得到了广泛应用，对其电气控制系统的稳定性和可靠性提出了更高的要求。
对数控机床电气控制系统故障诊断与维护进行深入研究具有重要的现实意义。
研究数控机床电气控制系统的故障诊断与维护，可以提高数控机床的工作效率和生产质量。
机械电子控制系统中的状态诊断与故障排除分析近年来，随着科技的不断进步和应用的广泛推广，机械电子控制系统在各个领域中得到了广泛的应用。
机械电子控制系统的作用是通过电子设备来控制机械设备的运行，以实现自动化和精确控制。
然而，在长时间的运行过程中，机械电子控制系统难免会出现各种故障和问题。
因此，状态诊断与故障排除分析成为了维护和保养机械电子控制系统的重要环节。
在机械电子控制系统中，状态诊断是指通过对系统各个部件的状态进行监测和分析，来判断系统是否正常运行的过程。
状态诊断可以通过多种手段实现，如传感器、数据采集与分析系统等。
通过对系统的各个部件进行状态监测，可以及时发现潜在的故障和问题，并采取相应的措施进行修复和处理，从而保证机械电子控制系统的正常运行。
故障排除分析是指在机械电子控制系统出现故障时，通过分析故障的原因和影响，找出问题的根源，并采取相应的措施进行修复和处理的过程。
故障排除分析需要综合运用电子、机械、电气等多个领域的知识，通过对系统的各个方面进行全面的分析和研究，找出故障的具体原因，并制定相应的解决方案。
在进行故障排除分析时，需要注意的是要有系统性和逻辑性，不能盲目地进行修复和处理，以免造成更大的损失。
在进行状态诊断与故障排除分析时，需要运用一系列的工具和方法。
其中，数据采集与分析系统是非常重要的工具之一。
数据采集与分析系统可以通过传感器等设备对机械电子控制系统的各个参数进行实时监测和采集，并将数据进行存储和分析。
通过对采集到的数据进行分析，可以判断系统是否正常运行，以及是否存在潜在的故障和问题。
此外，还可以通过故障诊断软件来对数据进行处理和分析，以提供更准确的故障排除方案。
除了数据采集与分析系统，还可以运用其他的工具和方法进行状态诊断与故障排除分析。
比如，可以通过振动分析来判断机械设备是否存在异常振动，以及振动的原因和影响。
还可以通过红外热像仪来检测设备的温度分布，以判断是否存在过热问题。
浅谈机电一体化设备故障诊断技术及未来发展摘要：机电一体化的实现得益于技术的进步和功能的优化，在企业生产和发展中发挥着十分关键的作用，并且这些设备的正常运行和使用年限直接影响到企业经济利润，是企业发展的关键部分。
为了最大程度发挥机电一体化设备作用，企业需要给予设备维护工作更多的关注，通过对机电一体化设备的日常维护以及运行时的监察管控，减少设备故障的发生，从而实现企业的正常生产，确保企业的长远发展。
关键词：机电一体化设备、故障诊断技术、未来发展机电一体化设备故障诊断技术作为一项关键的检测技术，能够及时发现并检测出设备的问题所在。
从这一角度上来说，机电一体化设备故障诊断技术的重要意义在于及时发现并诊断故障，确保机电一体化设备在无故障的状态下安全运行、高效运转，在最大程度上减少负面影响。
确保设备无故障运转是在故障发生之前的诊断技术的应用情况，主要应用于定期的设备检查和维修护理工作中，相关工作人员要确保机电一体化设备能够高效运转，最大化其价值。
一、机电一体化设备的故障特点（一）机电一体化设备中机械部分的故障特点机电一体化设备的故障一般都是在设备运行中出现的。
在机械部分运行的不同时间段内，出现的信息和数据也有所不同，相关的检修人员可以通过对同一台机械在不同时间段内出现的数据信息进行分析，很容易发现故障设备的信息会与正常运行的设备信息表现出很明显的差异。
实际生产过程中会有很多的原因导致机电一体化设备出现故障，可能两个看似类型相同的故障，有可能实际故障源完全不同。
因此若机电一体化设备的机械部分出现故障，修理人员不可单纯按照经验进行判断，必须严格谨慎地检测，多层次分析。
机电一体化设备机械部分的故障较多，且引发故障的原因也不一，随机性较强，具有不可预知性，这也正是该类型设备最突出的故障特点。
（二）机电一体化设备中电子部分的故障特点机电一体化设备的整体性较强，因此专业的修理人员查找电子部分的故障会比查找机械部分的故障难度更大。
2024年煤矿机电管理设备的主要故障与分析乘着改革开放的春风。
我国的经济发展已在世界浪潮的融汇中变得越来越强大，我国逐渐在世界经济的角逐中争得一席之地。
经济，政治，文化等各项事业均取得了很大的发展，在诸多领域内都取得了令世人瞩目的成就，在能源领域的发展也是如此。
众所周知，我国是能源大国（能源总量大河能源种类多），也是能源小国（人均分配比重很少），能源储量（特别是煤炭储量）较大，人均但同时能源消耗也占了很大比重。
所以在当前，提高能源设备工作效率，保证能源产业相关设备的正常工作是我们工作的重要方向，并且还要设法提高能源利用率。
当今世界经济的发展多半是依靠能源的利用和消耗来实现增长的。
如果说当前经济对能源的需求量是呈不断增加的趋势,那就是说我国经济正处于飞速发展时期，同时也是对能源领域的一种挑战和压力。
比如说是对常规能源煤炭的需求供不应求的背景下,现下使得各种规模的煤炭开采企业相继成立,诸多形式的现代化的煤矿机电设备被使用于矿场中,毫无疑问,这些科技手段极大的提高了煤炭的开采效率，同是对于质量方面也有了保证。
但是由于矿场自然条件的恶劣,采矿技术的差异,地区开采工艺程序的操作,人为进程上的不一致的原因等等,使得煤炭机电设备常常会出现不同程度的磨损,变形和断裂,从而影响到正常的生产活动,导致其测量准确性有了误差,从而安全性能就下降了，这就需要我们在实践经验的基础上不断总结煤矿机电设备的各种常见故障,以此展开合理透彻的分析,以便对症下药早日找到解决故障的有效方法。
在本文中，我们就煤矿机电设备故障及维修策略的分析这一重要议题展开讨论，分析煤矿机电设备故障的相关内容，并提出确实可行维修的策略，首先要仔细分析记录煤矿机电设备出现的主要故障以及产生故障的原因，经过综合分析等阶段，最后提出相应的维修策略和改进的模式方法。
并把得出的相关结论综合出来，希望能够为相关维修工作人员的工作提供一些参考意见。
1.煤矿机电设备的常见故障以及其原因探析1.1.煤矿机电设备的常见故障所谓的煤矿现代化,就是指现下很多煤矿企业的追求煤炭的机电化生产与产出。
机械设备故障诊断发展历程及展望摘要:设备的故障诊断包括状态业检测、分析判断和故障检测,其过程主要包括信息收集、处理、状态辨识和检测。
本文阐述了机械故障诊断的过程,并介绍了它的发展演变历程,尤其是中国国内的各个历史阶段,也简述了今后的发展走向。
关键字:机械设备；故障诊断；发展历程；展望随着现代工业生产的发展,科学技术水平的提升,现代化的机械设备构造显得越来越凌乱,其功能日益完善,智能化水平也相应增强,在现代制造业中的影响也越来越大。
通过对机械操作过程中的工作状况进行监测,从早期判断其失效的趋势,就能够发现故障的源头,从而采取相应的维修对策,避免了机械设备的突然损毁。
而通过对机械故障诊断系统的分析,能够使机械设备的工作时间更长,维修时间更短。
更好的维修标准,能够使公司的经济效益和社会地位获得极大的提高。
1机械设备故障诊断的发展历程从工业时代起步,对机械设备的故障诊断就一直是个问题。
一开始的时候,只有通过提高对机械内部的噪音、振动、触觉等的认识,进而通过实际的工作经验,才可以判断出问题的存在,从而给出解决的办法。
故障诊断技术是在20世纪60年代后期才出现的一个技术,首先用这个技术的是美国,其后有加拿大,日本,挪威,瑞典,以及丹麦。
自从1961年的阿波罗计划顺利实施以后,在美国境内就发生了不少关于机械设备的技术问题,所以美国联邦航空和宇宙飞行管理机构就1967年成立了关于机械设备的技术问题防治部门,重点进行机械故障的技术研究与发展,并重点运用在宇航、军工等领域:英国早在70年代初期,于伦敦的国家医疗器械医疗中心就已进行了机械设备检测方面的技术研发。
而日本则在民用领域,如石油化工、钢铁、铁路等领域的进展很快,技术也相当高;丹麦是世界上最先进的声学发设测试仪器和设备。
中国在计算机故障诊断领域的探索与发展相对较晚,自20世纪80年代以来,技术的发展已经走过了从普通检测到智能判断,从简易检查到精准检测,再到高精确测量。
机电故障诊断机电设备论文机电故障诊断是指对机电设备出现的故障进行分析和判断，找出故障的原因并采取相应的维修措施. 随着机电设备的普及和应用范围的扩大，对机电故障诊断的需求也越来越迫切，机电故障的诊断手段也日益多样化和先进化。
机电故障诊断仪是指通过各种传感器、计算机控制、数据处理等技术手段，对机电设备进行故障检测和诊断的一种设备。
一、机电故障诊断技术发展历程21世纪以来，随着科学技术的发展和人工智能的兴起，机电设备故障诊断方法也经历了从传统经验判断到专家系统、神经网络等高新技术的过程，这都为机电故障的快速排除及后期改进提供了可能。
二、机电故障诊断方法多样化1、传统的机电故障诊断方法传统的机电故障诊断方法主要是通过经验判断。
即机械设备故障的原因和解决方法都依赖于维修人员的经验和判断。
2、专家系统专家系统是一种基于人工智能技术的机电故障诊断方法，它采用了知识表示、知识推理、证据推断等技术，通过对专家知识的抽象和模拟，实现对机电设备的故障判定和维修推荐。
3、有限元分析法有限元分析法是一种以数学计算原理为基础的机电故障诊断方法，它不仅能够分析机械设备的工作状态，还能够预测机械设备的寿命，从而为设备的维修和更替提供依据。
4、神经网络模型神经网络模型是一种以神经元为基础的机电故障诊断方法，它通过仿真神经元对机电设备进行模拟和学习，使系统达到快速的自我学习和问题处理能力，从而实现对机电设备的准确分析和维修。
三、机电故障诊断仪器应用随着机电技术的发展或者应用现状的发生变化，机电故障诊断仪器的种类也在不断增加。
广义上讲，包括振动测量仪、油液分析仪、热像仪、泄漏检测仪、信号测试仪等。
目前，机电故障诊断仪器种类越来越多，其中以FFT分析仪、红外成像仪、多频振动分析仪、振动模态分析仪等为代表，是现场机电设备故障分析必不可少的手段。
四、机电故障诊断仪器的使用机电故障诊断仪器的使用需要具备一定的专业知识和操作技能，同时需要掌握故障诊断方法。
机械机电系统故障诊断与分析机械机电系统是现代工业中的重要组成部分，其正常运行对于生产效率和安全性至关重要。
然而，由于各种原因，机械机电系统在运行过程中可能会出现故障，影响到正常的生产。
因此，及时有效地进行故障诊断与分析成为维护工作中至关重要的一环。
首先，在进行机械机电系统故障诊断时，需要详细了解系统的工作原理和结构。
只有充分了解系统的工作方式，才能更准确地判断出故障的根源。
在这一步骤中，需要查阅系统的相关资料和技术手册，结合实际情况对系统进行全面的了解。
其次，进行故障诊断时，需要依据故障的表现和现象进行分析。
比如，机械机电系统出现异常声音、烟雾、异味等情况时，需要及时进行观察和记录。
根据这些表现开始进行初步的故障分析，缩小故障范围，找出问题所在。
接着，利用专业的检测设备和仪器对机械机电系统进行全面的检测。
通过检测仪器可以更直观地了解系统各个部件的工作状态，帮助定位故障点。
在进行检测时，需要注意对系统的各个部分进行逐一检查，确保不会遗漏可能存在问题的地方。
随后，根据检测结果和分析，开始对故障进行进一步的解决和修复。
在进行修复时，需要遵循相关的维修流程和规范，确保修复过程的安全和有效性。
同时，要注意记录下修复过程中的关键细节，为以后的维护工作提供参考。
最后，在故障修复完成后，需要进行系统的测试和调试，确保系统可以正常运行。
这个过程可以验证修复效果，并帮助排除可能存在的其他问题。
在测试和调试过程中，要仔细观察系统的运行情况，确保所有部件正常工作。
总的来说，机械机电系统故障诊断与分析是一项复杂的工作，需要综合运用相关知识和技能。
只有通过系统的分析和维修，才能有效地解决系统故障，确保机械机电系统的正常运行。
希望以上内容对您有所帮助。
如果有任何疑问或需要进一步帮助，请随时与我们联系。
我们将竭诚为您提供支持和服务。
机电控制系统故障诊断的回顾与展望（一）中国工业设备网发表时间:2005-6-22-------------------------------------------------------------------------------【编者按】回顾状态监测与故障诊断的发展历史。
归纳和总结目前故障诊断的主要理论和方法及其存在的问题和解决途径。
阐明现代故障诊断的主要内容。
从解析余度管理、可信性系统设计和鲁棒故障诊断3方面论述现代故障诊断的发展趋势。
提出故障诊断领域目前和将来的研究方向以及重点和难点。
1 故障诊断技术的发展历史故障诊断(FD)始于(机械)设备故障诊断，其全名是状态监测与故障诊断(CMFD)。
它包含两方面内容：一是对设备的运行状态进行监测；二是在发现异常情况后对设备的故障进行分析、诊断。
设备故障诊断是随设备管理和设备维修发展起来的。
欧洲各国在欧洲维修团体联盟(FENMS)推动下，主要以英国倡导的设备综合工程学(Terotechnology)为指导；美国以后勤学(Logistics)为指导；日本吸收二者特点，提出了全员生产维修(TPM)的观点。
美国自1961年开始执行阿波罗计划后，出现一系列因设备故障造成的事故，导致1967年在美国宇航局(NASA)倡导下，由美国海军研究室(ONR)主持成立了美国机械故障预防小组(MFPG)，并积极从事技术诊断的开发。
美国诊断技术在航空、航天、军事、核能等尖端部门仍处于世界领先地位。
英国在60～70年代，以Collacott为首的英国机器保健和状态监测协会(MHMG & CMA)最先开始研究故障诊断技术。
英国在摩擦磨损、汽车和飞机发电机监测和诊断方面具领先地位。
日本的新日铁自1971年开发诊断技术，1976年达到实用化。
日本诊断技术在钢铁、化工和铁路等部门处领先地位。
我国在故障诊断技术方面起步较晚，1979年才初步接触设备诊断技术。
目前我国诊断技术在化工、冶金、电力等行业应用较好。
故障诊断技术经过30多年的研究与发展，已应用于飞机自动驾驶、人造卫星、航天飞机、核反应堆、汽轮发电机组、大型电网系统、石油化工过程和设备、飞机和船舶发动机、汽车、冶金设备、矿山设备和机床等领域。
2 故障诊断的主要理论和方法故障诊断技术已有30多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。
从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。
从学科整体可归纳以下理论和方法。
(1)基于机理研究的诊断理论和方法从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。
针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。
(2)基于信号处理及特征提取的故障诊断方法主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。
今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。
(3)模糊诊断理论和方法模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。
由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。
另外因系统本身不确定的和模糊的信息(如相关性大且复杂)，以及要对每一个征兆和特征参数确定其上下限和合适的隶属度函数，而使其应用有局限性。
但随着模糊集合论的完善，相信该方法有较光明的前景。
(4)振动信号诊断方法该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。
它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。
在这方面应注重引入非线性理论(如Volterra级数)、新的信息处理理论和方法(如Wavelet理论、加窗FFT等)。
(5)故障树分析诊断方法它是一种图形演绎法，把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表，能较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系，也能定量计算故障程度、概率、原因等。
今后研究应注重与多值逻辑、神经元网络及专家系统相结合。
(6)故障诊断灰色系统理论和方法该方法是从系统的角度来研究信息的关系，即利用已知的诊断信息去揭示未知的诊断信息。
它有自学习和预测功能。
它利用灰色系统的建模(灰色模型)、预测和灰色关联分析等方法进行故障诊断。
由于灰色系统理论本身还不完善，如何利用已知信息更有效地推断未知信息仍是一个难题。
(7)故障诊断专家系统理论和方法该方法是近年来故障诊断领域最显著的成就之一。
它的内容包括诊断知识的表达、诊断推理方法、不确定性推理以及诊断知识的获取等。
目前存在的主要问题：缺乏有效的诊断知识表达方式，不确定性推理方法，知识获取和在线故障诊断困难等。
今后研究应注重与模糊逻辑、多值逻辑、故障树、机器学习和人工神经网络等理论和方法的结合、集成。
(8)故障模式识别方法该方法是一种十分有用的静态故障诊断方法，它以已有30年发展历史的模式识别技术为基础。
关键是故障模式特征量的选取和提取。
现有许多模式分类器，如线性分类器、Bayes分类器、最近邻分类器等。
该方法的诊断效果在很大程度上依赖于状态特征参数的提取、样本的数目、典型性和故障模式的类别、训练和分类算法等。
未来研究应注重新聚类算法、自动学习识别方法及与ANN相结合。
(9)故障诊断神经网络理论和方法神经网络应用于故障诊断是其最成功的应用之一。
由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥较大作用。
在众多的神经网络中，尤其以基于BP算法的多层感知器(MLP)神经网络理论最坚实，应用最广泛且最成功。
神经网络故障诊断方法易实现对非线性系统的故障诊断。
但BP算法是非鲁棒性的。
重点研究在线学习算法，知识表达和鲁棒学习算法等。
(10)基于数学模型的故障诊断理论和方法该方法是以现代控制理论和现代优化方法为指导，以系统的数学模型为基础，利用观测器(组)、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计和辨识等方法产生残差，然后基于某种准则或阈值对该残差进行评价和决策。
基于模型的故障诊断方法能与控制系统紧密结合，是监控、容错控制、系统修复和重构的前提。
目前该领域研究的重点是(线性和非线性)系统的故障诊断的鲁棒性，故障可检测和可分离性，利用非线性理论(突变、分叉、混沌分析方法)进行非线性系统的故障诊断。
故障诊断理论和方法分类虽然很多，但可归纳为2类：①基于非模型的故障诊断理论和方法，如信号空间特征、模态和信息处理方法的诊断理论与方法；基于知识推理、人工智能、专家系统的诊断方法；基于模式识别和神经网络的诊断方法。
②基于系统数学模型和现代控制理论、方法的故障诊断理论和方法，也包括相互间的结合和集成。
3 现代故障诊断的主要内容现代故障诊断包括3方面的主要内容：①故障检测；②故障分离(诊断)；③故障修复。
统称为故障的检测、分离和修复(FDIA)。
故障诊断系统的性能：①及时性(速度)；②敏感性和鲁棒性；③误报率、漏报率、错报率和确诊率；④全面性(针对所有类型故障)。
3.1 故障检测在进行故障检测之前，需做以下假设：系统中的故障导致系统参数有变化，如故障使输出变量、状态变量、残差变量、模型参数、物理参数等其中之一或多个有变化。
这是所有故障诊断方式都必须遵守的假设条件。
故障检测是指确定系统是否发生故障的过程，即对一非正常状态的检测过程。
通过不断监测系统可测量变量的变化，在标称情况下，认为这些变量在某一不确定性下满足一已知模式，而当系统任一部件故障发生时，这些变量偏离其标称状态。
通常根据系统输出或状态变量的估计残差的特性来判断故障。
目前研究的目标是检测的及时性、准确性和可靠性及最小误报和漏报率。
3.2 故障诊断故障诊断指根据残差方向和结构来分离出故障的部位，判断故障的种类，估计出故障的发生时间、大小和原因，进行评价与决策的过程。
故障分类是将故障按其严重程度进行分类，以便采取相应措施。
故障的评价和决策是指根据故障的类别、严重程度，决定是否采取修复、补救、隔离或改变控制率等措施，以防止故障的影响和传播，预防灾难事故的发生。
3.3 故障修复故障修复指根据故障诊断结论，或是改变控制率或是控制重构或是系统重构，使整个系统在故障发生情况下，保证稳定并改善系统性能。
如对传感器故障修复来说，可用一余度传感器或一估计值代替故障传感器的输出值。
基于ANN在线估计器的FDIA是一有效方式。
故障修复是自主系统(AS)和智能系统(AIS)的重要环节。
故障修复把故障状态检测和故障诊断与自动控制紧密联系起来，使故障诊断具有更深远意义和广阔的应用前景。
故障修复理论和方法将是目前和将来的研究方向。
4 现代故障诊断的发展趋势4.1 解析余度管理现代余度管理从硬件余度向综合余度和解析余度管理发展。
过去，动态系统的容错设计是基于硬件余度(余度部件、余度系统)而实现的，如三余度和四余度系统，通过简单的表决逻辑来判断故障。
硬件余度(管理)(hardware redundancy)遇到的主要问题是重量大、体积大、费用高、飞行器承载能力小。
同时“同类”余度系统具有相同的寿命周期，假如一个有故障可能其它也发生故障。
但用“异类”余度系统又难以保证表决检验的一致性。
为了使整个系统可靠、安全，且提高容错系统可利用性，因此有必要研究新方法消除或减少硬件余度。
进入70年代，随着计算机技术及其计算能力、可靠性的提高，现代控制理论的产生和发展，出现了以分析冗余(analytical redundancy)取代物理(硬件)冗余的余度可靠性设计和余度管理思想。
首先在仪表故障检测(IFD)中出现了这种新方式，其思想是用3个或以上不同类传感器测量系统不同的变量，产生完全不同的信号，通过一复杂综合比较逻辑来检测传感器故障。
尽管是异类传感器，但所有都是由系统中同一动态状态激励的，因此具有某种功能关系。
这种新方式初期称为本质余度(inherent redundancy)或功能余度(functional redundancy),以区别于物理余度或硬件余度。
后来人们把它称为分析余度或人工余度(artifical redundancy)。
分析余度方式是一利用状态估计、参数估计、自适应滤波、变量阈值逻辑、统计决策理论和综合逻辑的信号处理技术，可以在电子电路或计算机上实现。
目前实施的余度管理方式还是一综合方式，即包括硬件余度和解析余度。
发展方向是分析余度。
1971年Beard首次提出了故障检测滤波器(FDF)概念，标志着基于分析冗余(基于模型)故障诊断技术的诞生。
