在旋转机械故障诊断中，振动检测与噪声检测的原理和应用有哪些不同？请结合人工神经网络等先进技术进行说明。

旋转机械故障诊断中，振动检测与噪声检测是两种常用且互补的方法。振动检测利用设备运行时产生的振动信号，通过时域、频域、时序和时频域分析来识别设备的异常状态。例如，当轴承发生故障时，其振动信号的特征频率会发生变化，通过分析这些变化可以识别出具体的故障类型。噪声检测则侧重于通过分析设备发出的噪声信号来判断其健康状态，噪声信号的变化能够直接反映设备内部结构的问题，尤其在风力发电机组齿轮箱的故障分析中，倒频谱方法已被证明能够提高诊断的精确性。

参考资源链接：[旋转机械故障诊断：基本方法与先进技术解析](https://wenku.csdn.net/doc/822t4jcpmn?spm=1055.2569.3001.10343)

人工神经网络作为一种先进的故障诊断技术，能够模仿人脑的学习和推理能力，通过大量的输入数据（如振动和噪声信号特征）来训练网络模型，从而实现对故障模式的识别。与传统的基于阈值和规则的方法相比，人工神经网络可以处理大量复杂的非线性关系，具有更强的学习能力和泛化能力。

此外，专家系统利用专家知识和经验规则来模拟专家的决策过程，它在诊断中可以提供基于知识的推理和建议。Petri网络和粗糙集理论则提供了处理复杂关系和不确定性的理论基础，它们在故障诊断中可以用来建模系统行为和分析决策。

综上所述，振动检测和噪声检测在应用原理上有明显的不同，前者侧重于设备运动过程中的物理特性变化，后者侧重于声音信号的变化；而人工神经网络等先进技术则为故障诊断提供了智能分析和决策支持，使故障诊断技术更加高效和精确。为了深入了解这些技术和方法在实际中的应用，建议参考《旋转机械故障诊断：基本方法与先进技术解析》这本书，它不仅涵盖了故障诊断的基础原理，还介绍了实际应用案例和未来的发展方向，是一本全面了解旋转机械故障诊断技术的重要资料。

参考资源链接：[旋转机械故障诊断：基本方法与先进技术解析](https://wenku.csdn.net/doc/822t4jcpmn?spm=1055.2569.3001.10343)