智能診斷技術(shù)是在系統(tǒng)的診斷軟件的支持下，向被診斷的部件或裝置寫入一串預(yù)先編好的代碼，然后觀察系統(tǒng)相應(yīng)的輸出數(shù)據(jù)，或者實時采集的數(shù)據(jù)，跟事先已知的數(shù)據(jù)進行比較，經(jīng)過比較綜合分析確定故障的技術(shù)。與文采用I/O數(shù)據(jù)檢測，利用與處理器I/O口，對應(yīng)的輸入輸出緩沖區(qū)存儲的數(shù)據(jù)，與已知正確的數(shù)據(jù)進行比較；就故障診斷而言，首先面臨的是診斷信息的獲取。由于工業(yè)系統(tǒng)各個組成部分之間的功能關(guān)系復(fù)雜，故障現(xiàn)象多，故障原在以及故障征兆之間的信息錯綜復(fù)雜，因此，準確地獲取診斷信息，對不同故障診斷信息進行有效的綜合和分析，是故障診斷系統(tǒng)首先需要解決的瓶頸問題。為防止數(shù)據(jù)量過大，而導(dǎo)致的故障診斷錯誤，本文采用三種分時診斷方式：首先，開機掃描方式，即對各部件的工作電源是否滿足，各I/O口初始狀態(tài)是否準確，進行檢測；第二，在線實時檢測，按照邏輯工作順序?qū)Ω鱅/O工作狀態(tài)進行檢測，并于事先已知的數(shù)據(jù)進行比較；第三，離線診斷，當(dāng)設(shè)備因故障不能準確運行時，采用直接向輸入輸出緩沖區(qū)存儲的數(shù)據(jù)，觀察相應(yīng)的元部件是否正確運行，來診斷故障；如下圖顯示。

機電設(shè)備維修是機電設(shè)備管理的重要環(huán)節(jié)，從安全生產(chǎn)角度看，它是延長機電設(shè)備壽命、防止機電設(shè)備事故發(fā)生的重要保證，而從經(jīng)濟運行角度看，它又是決定生產(chǎn)的產(chǎn)量、質(zhì)量和成本的重要因素。但是由于機電系統(tǒng)的電氣故障的隱蔽性，以及其I/O部分、電源部分的復(fù)雜性，很難快速準確地的檢測；一些機電設(shè)備的故障通過觀察PLC的輸入/輸出狀態(tài)顯示信息，就可以找到故障原因，從而排除故障。這里運用自診斷技術(shù)，進行了機電設(shè)備故障診斷的研究。目前設(shè)備故障診斷與維修決策方法主要是基于故障樹推理的方法，缺乏表達和推理的靈活性，不易將維修、觀測等操作納入

基于機理研究的診斷理論和方法；基于信號處理及特征提取的故障診斷方法；模糊診斷理論和方法；振動信號診斷方法；故障樹分析診斷方法；故障診斷灰色系統(tǒng)理論和方法；故障診斷專家系統(tǒng)理論和方法；故障模式識別方法；故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和方法；基于數(shù)學(xué)模型的故障診斷理論和方法。