人工智能与数据挖掘在PHM中的应用实例与效能分析

本文主要探讨了人工智能（AI）和数据挖掘（DM）在人机工程（PHM，Predictive Health Management）领域的应用。PHM是一种系统性的方法，旨在通过预测和管理设备或系统的健康状态，预防故障并优化性能。AI和DM作为跨学科技术，融合了认知科学、神经心理学、机器学习、数据科学和统计学的知识，为解决复杂人机工程问题提供了强大的工具。 文章首先回顾了AI和DM的历史发展，阐述了它们各自在研究领域的关键进展和主要研究路径。AI着重于模拟人类智能，如专家系统、深度学习和强化学习等，而数据挖掘则关注从大量数据中提取有用信息，如聚类、关联规则和预测建模等。两者结合，能有效地处理人机工程中的大量数据，并对系统行为和性能进行深入理解和预测。 接下来，作者通过三个具体的案例展示了AI和DM在PHM中的实际应用。首先，利用小波神经网络对矿井作业中的安全问题进行实时评估，通过分析工作环境数据预测潜在风险。其次，通过模糊神经网络对某个系统的性能进行动态预测，提前识别可能的性能下降趋势。最后，通过Bayes判别函数法对飞行员的脑力负荷进行多维度分析，结合主观评价、工作效率和生理指标来全面衡量其健康状况。 这三个案例表明，智能算法和数据挖掘技术在提升人机工程PHM的效率和精度方面具有显著优势。它们不仅可以提高系统的可靠性和安全性，还能优化操作者的工作体验，降低事故发生的可能性。因此，随着科技的发展，AI和DM在人机工程PHM中的应用前景广阔，将对未来工业生产、交通运输等领域产生深远影响。同时，本文作者王伟，作为清华大学MEM教育中心的研究人员，她的研究方向涵盖了国际合作、人机工程、数据挖掘及大数据分析等多个领域，这为该领域的进一步研究提供了丰富的理论基础和实践经验。