异常处理检测

静态代码分析

通过工具对源代码进行分析，不运行代码，使用静态分析工具如ESLint、PyLint或SonarQube等，查找潜在的异常处理问题，比如未捕获异常、冗余的catch块或不适当的异常处理方式。

代码审查

同事间定期进行代码审查，通过人工阅读和检查代码审查异常处理逻辑是否合理，重点关注可能产生异常的代码段以及异常捕获和处理的范围是否得当。

单元测试

编写单元测试用例，测试代码在出现异常情况下的行为，例如模拟异常场景，确保异常能够被正确捕获和处理，并验证处理后的结果是否符合预期。

模糊测试

通过向系统输入大量随机、无效或意外的数据，观察系统是否能正常处理这些异常情况，从而发现潜在的异常处理问题。

日志分析

在运行期间检查系统日志，查看是否有记录异常信息，通过分析日志中的异常记录，识别出系统中未被捕获或未妥善处理的异常情况。

故障注入测试

故意向系统中引入故障，模拟各种错误场景，例如网络故障、资源不可用等，观察系统在这些故障情况下的反应和异常处理能力。

震动检测仪：用于监测设备的异常震动状况，通过分析震动频率和幅度，判断是否存在异常运行或故障。常应用于机械设备和旋转装置的健康监控。

热成像仪：利用红外热成像技术检测设备的温度异常，帮助识别过热部件，避免潜在故障和火灾风险。适用于电气设备和机械设备的热管理检测。

声学摄像头：通过捕捉和分析机器运行时的声音波纹，检测异常噪音源，快速定位故障部件。广泛用于大型机械设备和发动机的检测。

多功能故障检测仪：综合多种传感器功能，实时监控和分析设备的多项参数，如电流、电压、温度、湿度等，判断异常情况。适合复杂系统的故障检测。

在线状态监测系统：依托物联网技术，对关键设备进行实时远程监测和数据分析，监控其运行状态和性能变化，预测潜在故障。适用于工业制造和能源领域。