机器学习驱动的复杂装备系统寿命预测与故障诊断关键技术综述

本文综述了"基于机器学习算法的寿命预测与故障诊断技术应用与发展综述"，主要针对复杂装备系统中的关键问题进行了深入探讨。机器学习，特别是数据驱动的方法，在寿命预测和故障诊断中展现出显著的优势，因为它们能够处理大量的数据，自动发现潜在模式，并提供准确的预测结果。文章强调了在实际工程中，如早期故障诊断和维护时间确定等方面，机器学习算法所面临的共性难点，以及这些问题背后的科学挑战。 人工神经网络和支持向量机是文中重点讨论的两种机器学习算法。人工神经网络因其模拟人脑工作原理，能够处理非线性关系，适用于处理复杂的设备故障模式识别。而支持向量机则以其高效的学习能力和高维空间划分能力，常用于分类和回归任务，有助于提高故障诊断的精度。 本文从实际工程需求出发，系统地分析了这些算法如何帮助解决系统性能衰减引发的故障问题，从而提升装备系统的可靠性和整体性能。机器学习的应用不仅可以优化现有的可靠性分析方法，还可能推动这一领域的发展，为工程师提供更有效的工具和策略来预防和管理复杂装备的故障。 此外，作者郭一帆和唐家银，作为研究领域的专家，他们的贡献体现在对机器学习在可靠性工程中的具体应用案例和研究趋势的深入剖析，这将为相关领域的研究人员和实践者提供有价值的指导。整篇文章涵盖了中图分类号ＴＮ７０７的范围，并强调了机器学习（关键词之一）与寿命预测、故障诊断以及可靠性分析之间的紧密联系。 这篇综述对于理解机器学习在寿命预测和故障诊断中的作用，以及如何将其有效地融入到装备系统的维护和管理中，具有重要的参考价值。通过阅读这篇文章，读者可以深入了解这一领域的最新进展，并启发他们在实际工作中采用更为先进的数据分析方法。