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2021-12-13 17:11:53    互联网    532    当前专栏:故障诊断    分类:算法开发    本站官网:www.52phm.cn   

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故障诊断期刊文献分析

0、前言

跟随着人工智能浪潮,基于智能算法的故障诊断热度高涨不下,故障诊断文献在自动化、电力、机械和汽车四大学科领域的占比超过65%。滚动轴承、变压器、发动机等对象的故障诊断文献最多,最多应用的方法有神经网络、支持向量机、深度学习方法等。聚焦点有故障诊断方法、故障定位方法、故障特征提取方法、故障监测和故障预测等,其中故障预测与故障定位相关文献较少。基于深度学习、强化学习、集成学习范式的故障诊断近5年快速增长,但是基于平行学习和引导学习范式的相关研究很少。同样,针对小样本数据集和不平衡数据集的故障诊断方法近5年也得到越来越多研究者重视,需要广大学者们再接再厉。考虑领域的应用需求,个人建议研究学者可适当在这些方面进行深入研究。

1、故障诊断发文统计

图1 故障诊断发文趋势图

2、主要方法

基于SVM的故障诊断发文量统计:

图2  基于SVM的故障诊断 

基于专家系统的故障诊断:

   图3  基于专家系统的故障诊断 

基于神经网络的发文量统计:

图4   基于神经网络的故障诊断

基于深度神经网络的发文量统计:

图5    基于深度学习的故障诊断 

图6  深度学习发文趋势图 

可见,从2016年深度学习火爆开始(图6),基于深度学习的故障诊断方法(图5)深受喜爱。图4中2016年开始,增长力主要贡献是深度神经网络,让神经网络再次爆发活力。

3、故障诊断主题词分布情况

图7  主要主题词 

图8  次要主题词 

4、学习范式分析

集成学习:

图9  集成学习的故障诊断发文

强化学习:

 

平行学习:在故障诊断方面的发文量基本上为0(值得深入探索)

引导学习:在故障诊断发文量基本上为0(值得深入探索)

5、故障诊断聚焦点

故障诊断方法:      

特征提取方法:       

故障预测: 

故障监测:

故障定位:        故障容错:

不平衡数据集故障诊断: 

小样本数据集故障诊断:

6、录用期刊分布

7、期刊类型统计

8、学科分布情况

9、发文机构分布

10、基金分布情况

总结

目前故障诊断相关文献很多,但是需要解决和深入探索的方面也很多。学者们应该对整个行业有较为清晰的认识,并实时掌握新兴技术及动态发展趋势,与时俱进,突破领域壁垒。



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