根据对矿山设备的状态进行判断，决定采取的对策和措施，同时应根据当前信号预测设备状态可能发展的趋势，进行趋势分析，趋势分析是诊断预测中普遍采用的方法，将其与各类诊断参考标准相结合，可以做出多种状态趋势分析图，它即可用于评判设备运行状态的优劣，也可用于各类故障的早期预报。概括地说，趋势分析技术所要完成的任务就是根据设备征兆信息去“识别状态和预测未来”。
趋势分析目前主要还处于实验室研究阶段，研究手段采用最小二乘拟合，时序模型，卡尔曼滤波等方法，并不断探索新的理论和方法，如利用人工神经网络来分析矿山设备的各种监测量，以形成对设备状态的全面描述。趋势分析主要涉及以下几个方面的内容。
1. 参量的选择。由于征兆信息的种类较多，因此进行趋势分析时可用作分析的具体内容是多方面的。但最为普遍的是采用基于振动信号能量及其分布的比较判别法，它也是实现设备状态监测和简易诊断的自动化最易于实施的方法。
2. 分析方法的选择。不论何种分析方法都要做出设备状态的趋势曲线和预报曲线。趋势曲线是以时间为横坐标，以测试参数幅值为纵坐标，画一条通过各点的折线，该线就是趋势曲线。因此，通过对现有机械设备的某一种状态的指标，进行外推以确定矿山设备的状态是有充分的理论依据的，是完全可行的。因此，曲线就是在趋势曲线的基础上对离散点进行曲线拟合，可采用多种数学模型。
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