機械模型顧名思義就是關于機械的模型，模型有很多種，比如建筑中的建筑模型、規劃設計中的規劃模型、機械設計中的機械模型、人體模型、動物模型、工業模型、產品模型等等。
機械動態模型，顧名思義就是關于機械在真實設備同比例縮小，比如1:10、1：20等等。

折疊流程的優化模型
用于系統或全流程的決策變量(操作參數)的優化搜索。

虛擬模型
分為虛擬靜態模型、虛擬動態模型、虛擬幻想模型。

化工過程故障智能化診斷技術的應用

故障診斷技術是目前的一種新興綜合性學科，無論是現代控制理論還是測控及信號處理技術，無論是計算機技術還是智能控制理論都屬于其中的一種表現形式。這些年來，就動態系統的故障診斷技術來說，無論是理論應用還是實際應用方面都得到了較為迅猛的發展，使得以不同原理為基礎的眾多方法蓬勃興起，對這些方法而言，無論是在性能檢測方面還是性能診斷，無論是分離性還是魯棒性能都能夠借助這些方法促進自身水平的提高，就有些領域來說，其理論體系結構也得到了顯著發展，比如動態線性時不變系統的出現，使得相應的論文和綜述文章也更加發展。現在公認的故障診斷方法一共有3大類:，分別是以定量模型為基礎的方法和以知識為基礎的方法以及以過程歷史數據為基礎的方法等，其中*三種又叫做以信號處理為基礎的方法．就化工生產來說，其屬于特殊動態系統的一種，和一般的工業生產有區別的是，化工生產環境一直在較端條件下，無論是高溫高壓條件還是低溫真空條件亦或是有毒或腐蝕性條件都屬于較端條件，只要故障發生就能促使危害性發生，導致不可估量的損失出現，嚴重的會對人身安全造成威脅。在化工過程中實行故障診斷政策有利于**化工生產系統的可靠性，為生產過程中的安全有效性保駕護航。圖1表示的是化工過程的故障診斷過程，在這里面，可以進行3大部分的劃分:(1)對表征系統狀態的各種特征信號進行集中檢測;(2)促進所檢測特征信號征兆的進一步提取，換句話說就是促進信號處理和特征變換的發生;(3)通過征兆和其它診斷知識促進對系統異常狀態的識別，判斷故障、定位故障從而有助于提供診斷決策，促進對系統工作的干預。以定量模型為基礎的故障診斷方法是將現代控制理論作為主要基礎的，通過促進對系統內部特性信息的描述，有助于系統動態數學模型的建立和產生，無論是Kalman濾波器方法還是觀測器方法，無論是等價空間方法還是參數估計方法都是其運用的主要方法，有助于促進對故障信息殘差的構造和反映，通過對相應的統計分析和決策方法的*運用，有助于促進故障檢測與診斷目標的順利實現。然而就這些技術而言，其還是存在相應的問題，使其在化工過程故障診斷中找不到合理的方法來解決。其問題是:(1)很難促進精確的動態系統數學模型的全方面建立;(2)在化工過程中容易形成非線性特性;(3)在建模時較易發生諸多不確定性因素;(4)會有相應的擾動和噪聲存在;導致以定量模型為基礎的故障診斷方法不得不在化工應用過程中遇見方方面面的困難。就現在來說，以定量模型為基礎的故障診斷技術研究目前的研究重點有:首先，怎么促使對智能控制理論和優化理論以及混沌理論等新型理論的運動，促進以定量模型為基礎的故障診斷技術多方面性能的提高，其中無論是智能性能還是魯棒性靈敏度都是關注的主要方面;其次，怎么促進以定量模型為基礎的故障診斷技術在實際應用中的發展，特別是是其能夠運用于化工過程這樣的工業領域中，促進該技術和其它智能故障診斷技術的緊密結合，促進以復合型和集成化為基礎的故障診斷系統的形成，導致以定量模型為基礎的故障診斷技術能夠在化工過程中得到十分廣泛的應用。由于動態系統復雜性的顯著上升，導致以系統精確為基礎的數學模型在獲取過程中出現了很多困難。而且由于系統故障具有多樣性特征，導致故障和征兆之間也不再以簡單的一對一的對應關系為主要關系，必須通過對過程的多方面探索促進故障診斷的完成。以知識為基礎的故障診斷方法促進了對多方面診斷對象的引入和認識，尤其是能夠促進對領域專家診斷知識的多方面應用，減少了依賴精確數學模型等方面的弊端。導致定性定量知識能夠通過各方面要素實現有機結合的較終目標。隨著時代的發展，導致無論是專家系統還是人工神經網絡，無論是模糊邏輯及推理還是模式識別以及小波分析等智能技術得到了新的發展和應用，使其在化工過程故障診斷中*具一格，各領風騷，促進了化工過程智能故障診斷技術的形成和應用。對化工過程智能故障診斷技術來說，其能促進對人腦的模擬從而有助于對各種模糊信息的處理，但是其和人腦不同的是，其所擁有的高運算速度是人腦望塵莫及的;通過對領域專家診斷知識的*運用，減少了過分依賴精確數學模型狀況的發生;與此同時通過對神經網絡自動校正診斷模型的運用，能夠促進自動獲取知識能力和適應環境變化能力的提高，有助于以化工過程為基礎的多種故障的快速診斷和智能檢測的形成。一般來說，無論是以故障樹方法為基礎的方法還是具體的模型識別診斷方法，無論是灰色診斷方法還是模糊診斷方法，無論是專家系統診斷方法還是神經網絡診斷方法亦或是以多智能體為基礎的診斷方法都屬于較常見的化工過程智能故障診斷方法中的一種。就目前來說，無論是專家系統還是模糊理論，無論是人工神經網絡結合還是混合集成智能診斷等都屬于化工過程中智能診斷研究活躍的不可缺少的分支系統。就專家系統診斷來說，其以專家豐富的實踐經驗為基礎，通過對專家分析和解決問題思路的過程進行多方位模擬，通過對推理、解釋、判斷等過程的運用，較終得出合理的診斷結論，比如說。無論是化工過程故障預測還是診斷和補償專家系統FEDCS等都是其模擬運用產生的。然而就專家系統診斷方法而言，其發展離不開知識的高度獲取，一旦缺少這方面的條件，就會處于發展困難時期。所以通過對分布式人工智能的運用，促進知識共享和以原理和方法為基礎的思考方式的產生，促進了以層次化對象為基礎的分解構建化工過程的產生，有助于促進以面向對象為基礎的的集成故障檢測與診斷系統方法的較終形成，從而有助于建立以知識共享和重用化工過程故障診斷為基礎的原型系統(GCFDS)的形成。這些年來隨著模糊邏輯和神經網絡理論的廣泛發展和運用，使得人工智能又有了新的發展方向，對人工神經網絡來說，其以故障信息學習為基礎促進對知識的獲取與積累，隨著時代的發展，其通過對聯想記憶能力的運用，促進處理能力和全局能力的進一步應用和發展，為非線性問題和在線估計等問題的合理解決提供了強有力的支撐條件。就模糊邏輯來說，其指的是以隸屬函數和模糊規則為基礎的模糊推理過程，從而進一步促進故障診斷的實現。然而無論是神經網絡診斷方法亦或是模糊故障診斷方法，其都很難在化工過程的單獨應用中表現完美，也就是說，很難促進對許多特定領域專家積累經驗的運用，因此其很難**故障診斷的準確性靈敏度以及可靠性的合理應用。因此，促進了以一種化工過程混合集成智能故障診斷系統的進一步提出和運用，比如說，促進模糊理論和神經網絡的緊密結合;促進模糊理論和專家系統的緊密結合;促進神經網絡與遺傳算法和模糊理論的緊密結合;促進模糊理論和專家系統以及小波技術的緊密結合．比如促進對文獻綜合信號處理方法的運用，促進對專家系統和神經網絡技術的運用等，促進了集成型化工過程智能故障診斷系統框架的進一步形成。隨著時代的發展，混合集成智能故障診斷技術一定會在化工過程智能故障診斷中指明新的方向發展道路，使得化工過程智能故障診斷能夠進一步促進應用前景的開發。

模型≠商品。任何物件定義為商品之前的研發過程中形態均為模型，當定義型號、規格并匹配相應價格的時候，模型將會以商品形式呈現出來。
機械化工設備故障規律的有效探討

眾所周知，所有的機械化工設備都有一定的生命周期。他們從建造安裝開始，一直到投入運營，較終到壽命終結，這中間的整個過程中，這些機械化工設備不可能不出現一點故障，而根據調查顯示，大多數機器出現故障的頻率，都有一定的規律和周期，即便是進行了大型的設備維護與維修之后，仍然會出現同樣的情況。那么我們如何采取有效的措施對這些機械化工設備故障做出有效的防御呢?(一)設備投入運行初期階段。我們都知道，要想**設備能夠有較長的運營周期，以及良好的運行環境，在大部分大型設備開始投入運行前，都會進行必要的調試與技術認證。我們會發現，任何設備都不可能是完美無缺的，在所有的設備設計安裝完成后，在調試與鑒定時，都會發現一定的設備設計缺陷和零件瑕疵，這是設備后期出現故障的一項重要的原因。(二)設備運行平穩期。在所有的設備進入正式投產后，在一定的使用周期內，都會出現或多或少的設備安全故障。尤其是大型機械化工設備進入平穩運行期內后，是設備安全故障的多發期。［3］當機械設備長時間規律使用后，就會出現零部件的磨損或者生硬，因此，為了**機械設備的長時間靈活運轉，就需要有安全檢查人員時常進行設備的檢查與維修，定期更換磨損或者生硬的零部件，定期進行大型機械化工設備的內部調試，從而延長設備的使用周期，使得設備能夠始終維持長時間的不間斷運作與生產。(三)設備投入運行中后期。眾所周知，設備就像人的身體一樣，到了中后期，都進入了內部老化的現象。設備也是如此，組成設備的各個零部件，就像人的內臟一樣，如果內臟經過了多次的使用與長期運轉，他的功能就會大大的衰減，這是發展與使用的必然規律。因此，設備進入投產運行的中后期，就是進入了故障多發期，再這樣一個安全與維修并重的重要時期，就更需要安全檢測與維修人員時刻關注設備的維修與零部件的更新。在經過了初期與中期的不間隙運作之后，再經過了多次拆卸與重組之后，設備已經無法再次承受更多的更新與換代，其長期的運轉磨損，已經使得設備處于瀕臨老化與淘汰的狀態，如果在這樣的時期，設備安全檢查人員不進行長時間的多頻率的檢查，會產生不可預料的安全后果。

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