云计算平台下的货币清分机故障协同诊断

20/26云计算平台下的货币清分机故障协同诊断第一部分云平台远程故障诊断系统架构 2第二部分清分机故障诊断知识库构建 4第三部分基于模型的故障诊断算法实现 8第四部分专家系统辅助协同诊断策略 10第五部分多维度数据融合故障溯源分析 13第六部分云平台运维保障与优化管理 16第七部分故障诊断与修复过程自动化 18第八部分故障诊断系统性能评价指标 20

第一部分云平台远程故障诊断系统架构关键词关键要点系统架构

1.采用云原生微服务架构，将故障诊断系统拆分为多个独立模块，实现模块化设计和可扩展性。

2.利用容器技术，实现模块的快速部署和弹性扩展，满足不同的业务需求。

3.采用分布式消息队列，实现模块之间的异步通信，提高系统吞吐量和容错性。

故障数据采集

1.部署故障数据采集代理在清分机设备上，实时收集设备运行数据，包括传感器数据、日志记录和错误代码等。

2.采用边缘计算技术，对采集的故障数据进行预处理和过滤，减少网络传输压力，提高诊断效率。

3.将预处理后的故障数据通过安全通道传输至云平台，并存储在分布式数据库中。云平台远程故障诊断系统架构

云平台远程故障诊断系统主要由以下几个模块组成：

#1.数据采集模块

数据采集模块负责收集货币清分机运行过程中产生的各种数据，包括传感器数据、日志数据、图片数据和视频数据。传感器数据主要包括温湿度、电机转速、纸币张数等物理量数据；日志数据主要记录机器运行过程中的各种事件和异常信息；图片数据和视频数据主要用于记录机器运行过程中的关键时刻和故障场景。

#2.数据传输模块

数据传输模块负责将采集到的数据传送到云平台。根据实际情况，可以采用不同的数据传输方式，如：

-MQTT协议：MQTT是一种轻量级的物联网通信协议，具有低带宽、低功耗、高可靠性的特点。

-WebSocket协议：WebSocket是一种基于TCP协议的全双工通信协议，具有低延迟、高可靠性的特点。

-HTTP/HTTPS协议：HTTP/HTTPS协议是Web应用常用的协议，具有简单易用、广泛支持的特点。

#3.数据存储模块

数据存储模块负责存储从货币清分机采集到的各种数据。根据数据的类型和重要程度，可以采用不同的存储策略：

-关系型数据库：适用于存储结构化数据，如传感器数据、日志数据等。

-非关系型数据库：适用于存储非结构化数据，如图片数据、视频数据等。

-分布式文件系统：适用于存储海量数据，如历史数据、诊断报告等。

#4.数据分析模块

数据分析模块负责对存储的数据进行分析处理，从中提取故障信息和诊断建议。数据分析主要包括以下几个步骤：

-数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，提高数据质量。

-特征提取：从数据中提取故障相关的特征，如传感器异常、日志异常、图片异常等。

-故障诊断：基于提取的故障特征，利用机器学习、专家系统等技术进行故障诊断。

-诊断报告生成：根据诊断结果生成详细的诊断报告，包括故障原因、修复建议和预防措施。

#5.人机交互模块

人机交互模块负责为用户提供交互界面，方便用户查看故障诊断结果、查看历史数据、管理设备等。人机交互模块主要包括以下几个功能：

-故障诊断查询：用户可以输入故障现象或机器编号，查询故障诊断结果。

-历史数据查询：用户可以查询货币清分机的历史运行数据，包括传感器数据、日志数据、图片数据和视频数据。

-设备管理：用户可以管理货币清分机，包括添加、删除、编辑设备信息。

-远程控制：用户可以远程控制货币清分机，包括重启、关机、复位等操作。

#6.其他模块

除了上述核心模块外，云平台远程故障诊断系统还包括以下其他模块：

-安全模块：负责保障系统和数据的安全，包括身份认证、数据加密、访问控制等功能。

-监控模块：负责监控系统运行状态，及时发现和处理系统故障。

-运维模块：负责系统的维护和升级，确保系统稳定可靠。第二部分清分机故障诊断知识库构建清分机故障诊断知识库构建

引言

在云计算平台下，清分机故障协同诊断要求高效、精准地定位故障根源。清分机故障诊断知识库作为故障诊断的基础，承载着故障诊断经验的积累和传承，对于提升诊断效率和准确性至关重要。

知识库构建方法

清分机故障诊断知识库构建主要采用以下方法：

1.专家经验提取

邀请清分机领域专家、资深工程师参与知识库构建，通过访谈、头脑风暴等方式提取他们的故障诊断经验和知识。

2.故障案例分析

收集和分析大量历史故障案例，从中提取故障模式、故障原因、解决措施等信息。通过对故障案例的归纳总结，形成故障诊断知识。

3.文献调研

查阅清分机相关技术文献、行业标准、专利等资料，获取故障诊断方面的理论基础和实践经验。

4.统计数据分析

利用统计学方法分析清分机故障数据，识别高发故障模式、故障分布规律等。通过数据分析，发现隐藏的故障关联关系，为知识库构建提供支撑。

知识库内容

清分机故障诊断知识库主要包含以下内容：

1.故障分类和归因

对清分机常见故障进行分类，建立故障树或故障模式库，明确不同故障模式的可能原因。

2.诊断问答

建立基于故障症状、故障诱因等问题的问答库，指导诊断人员进行故障初期诊断和排查。

3.故障解决措施

针对不同故障模式，提供对应的解决措施和维修指南，包括维修步骤、注意事项等。

4.故障案例

收集并整理典型故障案例，包括故障描述、故障原因、解决过程等，为诊断人员提供参考借鉴。

5.技术文档

集成清分机技术文档，包括原理图、电气图、机械图等，方便诊断人员了解清分机结构和运行机制。

知识库组织形式

清分机故障诊断知识库采用以下组织形式：

1.层次结构

知识库按照故障分类、故障模式、解决措施等层次进行组织，方便诊断人员快速定位所需信息。

2.关键词索引

建立基于关键词的索引系统，支持诊断人员通过关键词搜索快速获取相关知识。

3.图形化界面

采用图形化界面展示知识库内容，包括流程图、故障树、故障排除指南等，直观易懂，便于诊断人员使用。

知识库维护和更新

清分机故障诊断知识库需要随着清分机技术发展和故障模式变化而不断维护和更新。主要维护方式包括：

1.定期审查

定期组织专家团队对知识库进行审查，更新故障模式、解决措施等内容。

2.故障案例积累

持续收集和分析故障案例，丰富知识库内容，提升其适用性和时效性。

3.技术文档更新

及时更新清分机技术文档，确保知识库与清分机实际状况同步。

结语

清分机故障诊断知识库是云计算平台下清分机故障协同诊断的关键支撑。通过科学的构建方法，可以建立包含故障分类、归因、解决措施、案例分析和技术文档等丰富内容的故障诊断知识库。通过知识库的有效维护和更新，可以不断提升清分机故障诊断的效率和准确性，为清分机安全稳定运行保驾护航。第三部分基于模型的故障诊断算法实现基于模型的故障诊断算法实现

1.故障诊断模型的建立

构建故障诊断模型是基于模型的故障诊断算法的关键步骤。该模型基于故障机理、历史故障数据等知识，描述故障与观测信号之间的因果关系。常见的故障诊断模型包括：

*物理模型：基于物理原理对系统故障机理进行建模。

*统计模型：利用统计方法分析历史故障数据，建立故障概率分布。

*专家系统模型：将专家知识编入规则库中，形成故障诊断系统。

2.模型参数的估计

故障诊断模型中的参数通常需要通过历史故障数据或专家知识进行估计。常见的方法包括：

*最大似然估计（MLE）：假设观测信号服从特定概率分布，通过极大化似然函数估计模型参数。

*贝叶斯估计：将先验信息与观测数据结合，通过贝叶斯规则更新模型参数的后验分布。

*专家知识：直接利用行业专家的经验和判断来估计模型参数。

3.故障诊断算法

基于模型的故障诊断算法根据故障诊断模型进行故障识别和定位。常见的算法包括：

*故障检测：检测观测信号是否偏离正常状态，识别潜在故障。

*故障隔离：根据观测信号，确定发生故障的具体组件或子系统。

*故障诊断：根据故障隔离结果，确定故障的具体原因。

4.算法实现步骤

基于模型的故障诊断算法的实现步骤如下：

*收集故障数据：收集来自传感器或其他数据源的故障相关数据。

*故障诊断模型的建立：根据故障机理和历史数据，建立故障诊断模型。

*模型参数的估计：使用适当的方法估计模型中的参数。

*故障诊断：利用故障诊断算法进行故障检测、隔离和诊断。

*故障修复：根据故障诊断结果，进行故障修复和预防措施。

具体案例：货币清分机故障协同诊断

基于模型的故障诊断算法已成功应用于货币清分机的故障协同诊断中。

*故障诊断模型：根据货币清分机的故障机理和历史故障数据，建立了物理模型和统计模型相结合的故障诊断模型。

*模型参数的估计：通过最大似然估计和贝叶斯估计相结合的方法，对模型参数进行了估计。

*故障诊断算法：采用了故障检测、故障隔离和故障诊断三级故障诊断算法。

*算法实现：将故障诊断算法集成到货币清分机的控制系统中。

该故障诊断算法的实现，大大提高了货币清分机的故障诊断效率和准确性，降低了维护成本和设备停机时间。第四部分专家系统辅助协同诊断策略关键词关键要点【专家系统辅助协同诊断策略】

1.故障信息收集与预处理：专家系统结合故障代码、报警信息、运行日志等多源数据，对故障信息进行自动收集、过滤和预处理，提取关键故障特征。

2.故障知识库构建：基于领域专家的知识和经验，构建故障知识库，包括故障原因、故障表现、诊断方法等全面的故障相关信息。

3.故障推理与诊断：利用推理引擎，根据故障特征与知识库中的故障知识进行匹配和推理，提出可能的故障原因和诊断方案，为协同诊断提供辅助。

【故障协同诊断平台架构】

专家系统辅助协同诊断策略

概述

在云计算平台下，货币清分机故障协同诊断是指在故障发生时，通过云平台和专家系统协同作用，快速、准确地诊断故障原因，从而缩短维修时间，提高维修效率。专家系统辅助协同诊断策略主要包含以下几个方面：

1.知识库构建

专家系统知识库是协同诊断的基础，其内容包括：

*货币清分机故障现象描述

*故障可能原因分析

*故障诊断流程

*故障维修方案

知识库的内容由货币清分机专业维修人员、云计算平台运维人员和故障诊断专家共同整理和维护。

2.故障现象采集

当货币清分机故障发生时，云计算平台会自动采集故障现象数据，包括：

*故障时间

*故障代码

*传感器数据（如纸币识别传感器、硬币识别传感器）

*操作日志

3.初步诊断

云计算平台根据采集的故障现象数据，结合知识库进行初步诊断，确定故障可能原因范围。

4.专家系统介入

如果云计算平台的初步诊断结果无法确定具体故障原因，则会自动触发专家系统介入。专家系统通过与云平台交互，了解故障现象、初步诊断结果和现场运维人员反馈，进行深入分析和推理，确定故障的具体原因。

5.维修指导

根据专家系统诊断出的故障原因，云平台会提供相应的维修指导，包括：

*零部件更换流程

*软件升级方法

*其他维修注意事项

6.故障修复确认

维修人员按照云平台提供的维修指导进行故障修复，完成后，云平台会自动采集修复后状态数据，并提交给专家系统确认。

7.知识库更新

如果专家系统确认故障已修复，则会将此次故障诊断过程和结果更新到知识库中，从而不断积累和完善知识库内容。

优势

专家系统辅助协同诊断策略具有以下优势：

*故障诊断速度快：云计算平台автоматизации采集故障现象数据，专家系统推理分析，缩短诊断时间。

*故障诊断准确率高：专家系统基于丰富的知识库和推理机制，提高故障诊断准确率。

*维修效率高：云平台提供详细维修指导，降低维修难度，提高维修效率。

*知识积累和共享：故障诊断过程和结果不断更新到知识库，积累维修经验，促进知识共享。

*降低运维成本：减少故障诊断和维修时间，节省人力和物力成本。

总结

专家系统辅助协同诊断策略将云计算平台与专家系统结合起来，实现了货币清分机故障的快速、准确诊断，提高了维修效率，降低了运维成本。第五部分多维度数据融合故障溯源分析关键词关键要点多源数据融合

1.实时采集设备运行数据、用户操作数据、环境监控数据等多源数据，形成全面的故障信息数据集。

2.利用大数据技术对海量异构数据进行清洗、预处理，确保数据质量和一致性。

3.通过数据融合算法将不同来源的数据关联起来，从而揭示故障发生的潜在关联关系。

故障诊断模型

1.采用机器学习、深度学习等算法建立故障诊断模型。

2.通过历史故障数据训练模型，使其具有故障识别和定位能力。

3.模型的可解释性和鲁棒性至关重要，能够针对不同类型故障给出准确的诊断结果。

故障溯源分析

1.基于故障诊断结果，进一步分析故障根源。

2.结合设备知识库、部件失效模式分析等信息，识别故障原因并提出修复建议。

3.通过故障溯源分析，帮助运维人员快速定位故障点并采取有效措施。

因果关系挖掘

1.运用图模型、贝叶斯网络等方法挖掘故障数据中的因果关系。

2.建立故障因果图谱，展示故障发生的连锁反应和影响范围。

3.通过因果关系分析，深入理解故障成因，提高故障预防和预警能力。

故障预测

1.利用历史故障数据和实时监测数据，训练故障预测模型。

2.模型基于故障趋势、异常特征等信息提前预警潜在故障。

3.通过故障预测，运维人员可以提前采取预防措施，避免故障发生或扩大。

协同诊断

1.结合专家知识、故障历史记录、数据分析等多种手段进行协同诊断。

2.利用专家经验对故障现象进行初步判断，指导数据分析方向。

3.数据分析结果为专家判断提供客观依据，提高故障诊断准确性和效率。多维度数据融合故障溯源分析

在云计算平台下，货币清分机故障协同诊断需要融合多维度数据进行故障溯源分析，以实现故障快速定位和精准修复。具体步骤如下：

1.故障数据收集：

*监控数据：从设备监控系统、云平台监控系统获取设备运行数据、告警信息等。

*日志数据：收集设备运行日志、云平台操作日志，获取故障发生前后设备操作及环境信息。

*拓扑数据：获取设备拓扑结构，了解设备间连接关系及上下游设备信息。

2.数据预处理：

*数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除冗余和异常数据，保证数据质量。

*数据转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，便于后续处理和分析。

3.数据融合：

*数据关联：基于设备ID、时间戳等关键字段关联不同维度数据，构建综合故障视图。

*特征工程：提取具有诊断价值的数据特征，如设备运行状态、告警值、拓扑结构等。

4.故障溯源分析：

*关联分析：基于关联关系，分析故障发生的关联条件，如设备故障与操作日志、环境变化等因素之间的关系。

*因果分析：利用因果关系推理算法，从关联条件中推导出可能的故障原因。

*场景匹配：将推导出的故障原因与历史故障案例匹配，进一步验证故障成因。

5.故障定位：

*故障点识别：综合故障原因和场景匹配结果，确定故障发生的位置或模块。

*故障影响评估：分析故障对设备及系统的影响范围，评估故障严重程度。

6.故障修复建议：

*根因分析：基于故障定位结果，分析故障的根本原因，提出修复建议。

*修复验证：验证修复建议是否有效，监控故障是否再次发生。

具体案例：

以某银行清分中心为例，一台货币清分机发生故障，导致钞票清分错误。通过多维度数据融合故障溯源分析，发现该设备与云平台通信中断，导致清分机无法获取最新清分规则。故障修复后，设备恢复正常运行。

优势：

*全面性：融合多维度数据，提供更全面的故障信息和分析视角。

*准确性：基于关联分析和因果推理，提高故障溯源的准确性。

*效率性：自动化故障诊断流程，提升故障处理效率。

*可解释性：基于故障溯源结果，提供清晰可解释的故障原因和修复建议。

总结：

多维度数据融合故障溯源分析是一种有效的方法，可以提高故障定位和修复的精准性和效率。通过整合故障数据、进行关联和因果分析，可以快速准确地确定故障成因，为故障修复提供有力的技术支撑。第六部分云平台运维保障与优化管理云平台运维保障与优化管理

在云计算环境下，货币清分机故障协同诊断对保障业务连续性和提高运维效率至关重要。云平台运维保障与优化管理是实现故障协同诊断的关键环节，主要内容如下：

1.故障监测与预警

*实时故障监测：通过云平台的监控系统，实时监测货币清分机的运行状态，包括运行时间、故障码、日志信息等。

*阈值预警：设置故障预警阈值，当某个指标超出阈值时，系统会发出预警，提醒运维人员及时关注。

*故障日志分析：收集并分析货币清分机产生的故障日志，从中提取故障信息，为后续故障诊断提供依据。

2.故障定位与分析

*故障定位：根据故障监测和预警信息，快速定位故障所在组件或模块。

*故障分析：分析故障产生的原因，可能是硬件故障、软件故障、配置错误或其他因素。

*故障排查：根据故障分析结果，制定故障排查计划，逐步排除故障原因。

3.故障修复与恢复

*修复措施：根据故障排查结果，制定并实施修复措施，如更换硬件、修复软件、调整配置等。

*故障恢复：修复故障后，对货币清分机进行恢复，使其恢复正常运行状态。

*故障总结与归档：记录故障处理过程、修复措施和总结经验教训，以便后续预防和优化。

4.性能优化与容量规划

*性能优化：通过调整配置、优化代码或部署优化算法，提高货币清分机运行效率。

*容量规划：根据业务需求和历史数据，预测云平台资源需求，提前规划并调整资源分配，保障性能稳定。

5.协同诊断与知识共享

*协同诊断：在故障发生时，云平台运维团队与货币清分机厂商、业务团队等协同配合，共同定位和解决故障。

*知识共享：建立故障知识库，记录故障处理经验和最佳实践，供运维人员共享和学习。

*持续改进：通过故障协同诊断和知识共享，不断积累经验，改进运维流程和优化平台管理。

通过建立健全的云平台运维保障与优化管理体系，可以有效提升货币清分机故障协同诊断效率，减少故障发生率，保障业务平稳运行，提高整体运维水平。第七部分故障诊断与修复过程自动化关键词关键要点主题名称：故障诊断自动化引擎

1.基于机器学习和人工智能算法，自动识别和分类故障模式，显著提高诊断效率和准确性。

2.利用知识图谱和推理引擎，关联故障症状、组件信息和历史数据，快速定位故障根源。

3.提供自动化维修建议和解决方案，指导技术人员进行故障排除，缩短修复时间。

主题名称：故障修复自动化平台

故障诊断与修复过程自动化

故障定位自动化

故障定位自动化利用机器学习算法和专家知识，自动识别和定位货币清分机故障。该过程涉及以下步骤：

1.故障数据收集：系统持续监控清分机传感器和日志，收集故障相关数据。

2.特征提取：从收集的数据中提取与故障相关的特征，例如传感器读数偏差、异常事件记录。

3.故障分类：使用机器学习模型，将故障分类为预先定义的类别，例如卡纸、传感器故障、逻辑错误。

4.故障定位：针对每个故障类别，建立故障定位模型，识别与故障相关的组件或子系统。

故障修复自动化

故障定位后，系统可以自动执行以下修复操作：

1.故障清除：执行必要的步骤来清除故障，例如清除卡纸、重置传感器、重启系统。

2.组件更换：如果故障无法通过故障清除修复，系统会识别故障组件并安排更换。

3.软件更新：如果故障是由软件错误引起的，系统会自动下载并安装软件更新。

4.远程支持：如果自动化修复失败，系统会向远程支持团队发出警报，提供故障详细信息和建议的解决方案。

自动化流程

故障诊断与修复过程自动化通过以下步骤实现：

1.故障检测：监控系统检测故障并触发诊断过程。

2.故障定位：故障定位模块识别故障类型和位置。

3.修复决策：根据故障定位结果，系统确定最佳修复方案。

4.故障修复：执行确定的修复操作以恢复清分机正常运行。

5.验证：修复后，系统验证清分机是否恢复正常运行。

6.报告：将故障信息、修复操作和验证结果记录到日志或报告中。

好处

故障诊断与修复过程自动化具有以下好处：

*缩短故障修复时间：自动化过程消除了人为干预，显著缩短故障修复时间。

*提高准确性：自动化系统不受人为错误的影响，可以更准确地诊断和修复故障。

*降低成本：自动化减少了对现场技术人员的需求，从而降低了维护成本。

*提高客户满意度：快速可靠的故障修复提高了客户满意度和设备正常运行时间。

结论

故障诊断与修复过程自动化是云计算平台下货币清分机的关键功能，可以显着提高设备的可靠性和可用性。通过利用机器学习和专家知识，自动化系统可以准确识别故障，自动执行修复操作，从而减少故障修复时间、提高准确性，并降低维护成本。第八部分故障诊断系统性能评价指标关键词关键要点故障诊断准确率

1.准确率反映了故障诊断系统正确识别故障类型的能力。

2.评估准确率通常采用混淆矩阵，衡量预测值与真实值的一致性。

3.准确率的高低直接影响故障诊断的可靠性和有效性。

故障诊断效率

1.效率衡量故障诊断系统处理和响应故障的速度。

2.响应时间是评估效率的重要指标，表示系统发现和解决故障所需的时间。

3.高效的故障诊断系统可以快速定位故障根源，减少停机时间和维护成本。

故障诊断覆盖率

1.覆盖率衡量故障诊断系统对不同故障类型的识别能力。

2.全面的覆盖率确保系统能够发现和诊断各种潜在故障。

3.覆盖率的高低决定了故障诊断系统的鲁棒性和通用性。

故障诊断可解释性

1.可解释性指故障诊断系统能够提供易于理解的故障原因和建议。

2.高的可解释性便于用户理解故障发生机制，采取适当的纠正措施。

3.可解释性有助于提高故障诊断系统的透明度和可信度。

故障诊断灵活性

1.灵活度衡量故障诊断系统适应不同故障类型和环境的能力。

2.灵活的系统可以根据实际情况进行调整，提高故障诊断的准确性和效率。

3.故障诊断系统的灵活性有助于应对未知或新出现的故障类型。

故障诊断主动性

1.主动性指故障诊断系统能够在故障发生前主动检测和预防潜在问题。

2.主动的故障诊断可以有效缩短故障修复时间，提高系统可靠性。

3.主动性的增强依赖于先进的算法和监控技术，能够早期识别故障趋势和异常情况。故障诊断系统性能评价指标

故障诊断系统的性能评价指标至关重要，可用来衡量其故障定位、诊断准确性和效率。以下是常用的故障诊断系统性能评价指标：

1.诊断准确率

诊断准确率是衡量故障诊断系统正确识别故障类型的能力。它表示被系统正确诊断的故障总数与所有故障总数之比，通常用百分比表示。

2.诊断召回率

诊断召回率衡量故障诊断系统发现系统中所有故障的能力。它表示被系统检测到的故障总数与系统中所有故障总数之比，通常也用百分比表示。

3.诊断精度

诊断精度综合考虑了诊断准确率和诊断召回率，衡量故障诊断系统正确诊断故障并同时避免误报的能力。它表示被系统正确诊断的故障数与诊断总次数之比，通常用百分比表示。

4.诊断延迟

诊断延迟衡量故障诊断系统从故障发生到提供诊断结果所需的时间。它是一个关键指标，尤其是在实时系统中，延迟过大可能会对系统عملکرد产生不利影响。

5.可用性

可用性衡量故障诊断系统能够正常运行和为用户提供服务的时间百分比。它表示系统在指定时间段内正常运行的时间与总时间的比值。

6.可靠性

可靠性衡量故障诊断系统在指定时间段内连续运行而不发生故障的能力。它通常用平均故障间隔时间（MTBF）表示，即系统在两次故障之间平均运行的时间。

7.可维护性

可维护性衡量故障诊断系统故障后恢复到正常运行状态的难易程度。它可以从平均维修时间（MTTR）和平均可维修时间（MTTR）等指标中体现出来。

8.可扩展性

可扩展性衡量故障诊断系统扩展其容量或功能以满足不断变化的需求的能力。它对于随着系统规模或复杂性增加而需要不断升级的系统尤为重要。

9.鲁棒性

鲁棒性衡量故障诊断系统在面对意外输入或环境变化时保持其准确性和可靠性的能力。它对于在复杂和不确定的环境中工作的系统至关重要。

10.可解释性

可解释性衡量故障诊断系统提供关于诊断原因和建议解决方案的清晰度和可理解性。对于用户能够理解和采取适当的行动非常重要。

这些指标提供了全面且量化的框架，用于评价故障诊断系统的性能和有效性。通过监控和优化这些指标，可以提高系统诊断准确性、效率和可靠性。关键词关键要点主题名称：货币清分机常见故障识别

关键要点：

1.根据清分机型号