衍生系统检测

传感器数据采集：使用传感器对系统中的关键参数进行实时监测，如温度、压力、电流等。

信号分析：对采集的传感器数据进行分析，采用算法识别异常或趋势，如傅里叶变换、小波分析等。

模型对比：建立正常状态下系统的数学模型，将实时数据与模型数据进行比对，检测偏差。

阈值检测：设置参数阈值，当监测的数据超出预设范围时，触发报警或进一步调查。

模式识别：采用机器学习和人工智能算法，对历史数据进行学习，识别和预测可能的异常模式。

故障树分析：建立故障树模型，分析系统中可能的故障路径，通过检测节点状态判断故障可能性。

状态监控仪表：使用仪表盘或可视化软件，实时监控系统状态，快速识别问题。

振动分析：对于机械系统，通过测量和分析振动特征，提前发现并预测潜在的机械故障。

声波检测：通过检测声波信号的变化，识别液体泄漏、机械故障等问题。

热成像技术：使用热成像摄像机检测系统中的异常热源，及时发现热点或潜在问题。

多通道分析仪器：用于同时检测多个信号通道，常用于测量复杂系统中的各组件性能。

频谱分析仪：用于检测信号频率特征，适合分析系统中信号调制、干扰及噪声水平。

红外热成像仪：用于检测设备运行时的温度分布，帮助识别过热或故障的元件。

振动分析仪：用于检测机械系统的振动情况，以评估系统状态和识别潜在故障。

气体检测仪：用于检测系统中可能泄漏或产生的有害气体，以确保安全运行。

电路测试仪：用于检测电路的电压、电流等参数，帮助识别电路故障及性能问题。