人工智能方法故障诊断
AI与故障诊断
AI与故障诊断随着人工智能（AI）的快速发展，其在各个领域中的应用也越来越广泛。
其中，AI在故障诊断领域的应用受到了广泛关注。
本文将探讨AI与故障诊断的关系，以及AI在故障诊断中的具体应用。
一、AI在故障诊断中的优势AI具有处理大量数据的能力，能够快速准确地分析和识别故障。
相比传统的故障诊断方法，AI能够更精确地定位故障出现的位置，并给出相应的解决方案。
此外，AI还可以通过机器学习的方式不断提高自身的准确性和效率，为故障诊断提供更好的支持。
二、基于AI的故障诊断方法1. 数据采集：AI故障诊断的第一步是收集大量的数据。
这些数据可以来自设备传感器、操作日志、历史记录等多个来源。
通过收集大量的数据，AI可以建立较为全面和准确的模型，为故障诊断提供更精确的结果。
2. 数据清洗和处理：收集到的数据通常会存在噪声和不完整的问题，需要经过数据清洗和处理的过程。
AI可以利用各种算法和技术对数据进行清洗和处理，提高数据的质量和准确性。
3. 特征提取：提取关键特征是故障诊断的关键步骤之一。
AI可以通过分析数据的特征，识别出与故障相关的信息。
这些特征可以是设备的振动频率、温度变化、电流波动等，通过对这些特征进行分析，AI能够更好地辨别设备是否存在故障。
4. 模型训练：在特征提取的基础上，AI需要建立模型来进行故障诊断。
常见的模型包括神经网络、支持向量机、决策树等。
通过将大量的训练数据输入到模型中进行学习和训练，AI可以建立起准确度较高的故障诊断模型。
5. 故障诊断和预测：基于训练好的模型，AI可以对未知数据进行故障诊断和预测。
通过与已知的故障数据进行对比和匹配，AI能够准确地判断设备是否存在故障，并给出相应的解决方案。
此外，AI还可以通过对实时数据的分析和预测，提前发现潜在的故障，并采取相应的措施进行预防。
三、AI在故障诊断中的应用1. 工业制造：AI在工业制造领域的应用较为广泛，可以对生产线上的设备进行实时监测和故障诊断，提高生产效率和产品质量。
AI技术在故障诊断中的创新应用方法
AI技术在故障诊断中的创新应用方法一、AI技术在故障诊断中的创新应用方法介绍故障诊断是许多行业和领域的重要环节，对于设备和系统的正常运行至关重要。
传统的故障诊断方法通常依赖于人工经验和专业知识，但这种方法存在着准确性低、效率低等问题。
随着人工智能（AI）技术的发展，越来越多的创新应用方法被引入到故障诊断中，提高了诊断准确性和效率。
本文将介绍AI技术在故障诊断中的创新应用方法，并探讨其优势和挑战。
二、智能数据分析在故障诊断中的应用1. 异常检测：利用机器学习算法对设备运行数据进行监测和分析，通过发现数据中的异常点来辨别潜在的故障。
例如，在工业生产线上，通过分析温度、压力和振动等传感器数据，可以快速检测到异常状态，并及时预警。
2. 特征提取：利用深度学习模型从大量原始数据中获取有意义且具有代表性的特征信息。
这些特征可以用于故障类型的分类和诊断，从而为故障处理提供准确和及时的指导。
例如，在机械设备维护中，通过训练卷积神经网络模型，可以提取出不同频率振动信号中与特定故障相关的频谱特征。
3. 故障诊断：基于机器学习和深度学习技术，构建故障模型，并通过比对现场数据与模型来判断具体的故障类型。
与传统方法相比，AI在诊断过程中能够自动识别复杂模式和关联规则，减少人工干预并提高诊断精度。
例如，在电力系统中，借助神经网络算法分析电流、电压以及设备状态等信息，并结合历史数据进行故障分类与定位。
三、辅助决策支持系统在故障诊断中的应用1. 数据可视化：将大量复杂的数据以直观、易理解的方式展示出来，帮助操作人员快速掌握整个系统运行状态。
这包括制作实时监控仪表盘、生成趋势图表和报警提示等功能。
通过数据可视化，操作人员能够更加直观地发现故障迹象，及时采取措施避免产生不可预知的后果。
2. 故障诊断支持：构建基于专家知识的决策支持系统，提供智能化的故障诊断和排除方案。
该系统能够根据设备、环境、历史维修记录等多个因素进行数据分析，并结合先进的AI技术为操作员提供精确且可行的解决方案。
基于人工智能的故障诊断与预测方法研究
基于人工智能的故障诊断与预测方法研究人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的应用已经渗透到各行各业，包括工业制造领域。
故障诊断与预测是工业制造过程中至关重要的环节。
本文将重点研究基于人工智能的故障诊断与预测方法，探讨其在工业制造领域中的应用和优势。
故障诊断是指通过分析设备、机器或系统中的异常信号和行为，确认并定位故障原因。
传统的故障诊断方法主要依赖于人工经验和专业知识，存在诊断准确性低、耗时长等问题。
而基于人工智能的故障诊断方法能够通过机器学习、深度学习和其他人工智能技术，自动化地实现故障诊断。
这种方法能够从大量的数据中学习并发现隐藏的故障规律，快速准确地识别和定位故障。
首先，基于人工智能的故障诊断方法可以大大提高诊断准确性。
通过对大量的历史故障数据进行学习，人工智能模型能够识别出故障发生的特殊模式和规律。
这样，在实际生产过程中，当有故障发生时，人工智能系统可以通过对当前数据的分析和比对，准确地找出故障发生的原因和位置。
相比之下，传统的故障诊断方法可能因为主观判断或缺乏经验而造成误诊。
其次，基于人工智能的故障诊断方法能够提高诊断效率。
工业制造过程中的大量数据需要被及时分析和处理，以便于实时发现故障。
而传统的故障诊断方法需要耗费大量的时间和人力进行分析和判断。
基于人工智能的方法可以实现自动化的故障诊断，在实时性要求高的工业制造过程中，能够快速迅捷地进行故障识别和定位，从而降低停机时间和生产损失。
这对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。
此外，基于人工智能的故障诊断方法还具有可扩展性和适应性。
工业制造过程中会面临不同规模、不同类型的设备和系统，需要针对不同的情况进行故障诊断。
基于人工智能的方法可以灵活地适应各种设备和系统的故障诊断需求，通过对不同领域的数据进行学习和训练，实现多样化的故障预测和诊断。
这使得基于人工智能的故障诊断方法成为适用于各种工业制造领域的通用解决方案。
人工智能在故障诊断中的应用案例
人工智能在故障诊断中的应用案例随着人工智能技术的不断发展和日益成熟，其在各个领域的应用也愈发广泛。
特别是在故障诊断领域，人工智能的应用不仅提高了故障诊断的准确性和效率，同时也降低了维修成本与时间。
本文将介绍几个人工智能在故障诊断中的应用案例。
案例一：智能电网故障诊断智能电网是未来能源系统的重要组成部分，其运行的可靠性和稳定性对于人们的日常生活至关重要。
然而，电网故障的发生不可避免，因此需要快速、准确地诊断故障原因以保证电网的正常运行。
人工智能在智能电网故障诊断中发挥了重要作用。
利用大数据和机器学习技术，智能电网可以通过监测设备状态、分析历史故障数据等方式，自动识别和定位故障原因，并提供相应的解决方案，极大地提高了故障诊断的速度和准确性。
案例二：智能制造中的故障诊断在制造业中，设备故障是生产线正常运行的重要威胁之一。
通过人工智能的技术应用，制造业可以实现故障的早期预警和快速诊断，从而避免因故障引起的停机和生产损失。
以机器视觉技术为例，利用深度学习算法对设备传感器数据进行实时监测和分析，可以及时检测到设备异常，并通过数据模型比对故障库，准确诊断故障原因。
这种智能化的故障诊断系统不仅提高了生产效率，还降低了维修成本。
案例三：智能家居设备故障诊断随着智能家居设备的普及，人们对于家居设备的可靠性和故障诊断的需求越来越高。
人工智能技术在智能家居设备故障诊断中的应用也取得了显著的成果。
例如智能家电中的故障诊断，通过设备内部的传感器监测和智能算法的分析，可以实时检测到设备异常，并向用户提供故障原因和解决方案。
这种智能化的故障诊断系统提供了便捷、快速的故障解决方案，提高了用户体验。
总结人工智能在故障诊断中的应用正逐渐改变着传统的故障诊断方式。
它能够通过大数据分析、机器学习等技术，对设备异常进行快速准确的诊断，并提供解决方案。
这不仅提高了故障诊断的效率和准确性，同时也降低了维修成本和时间。
随着人工智能技术的进一步发展，相信在未来，人工智能将在更多领域发挥更大的作用，为故障诊断带来更多创新和突破。
基于人工智能的机械系统故障诊断方法
基于人工智能的机械系统故障诊断方法随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在机械系统领域，人工智能技术也被广泛应用于故障诊断和预测。
本文将探讨基于人工智能的机械系统故障诊断方法，并介绍其优势和应用前景。
一、传统的机械系统故障诊断方法存在的问题在传统的机械系统故障诊断方法中，通常需要依靠专家的经验和个人知识进行判断。
这种方法存在以下问题：1. 依赖人工经验：传统方法依赖于专家的经验和知识，使得故障诊断过程受限于个人的能力和经验水平。
2. 目视判断：传统方法大多采用目视观察的方式，诊断过程主观性较强，容易受到人为因素的影响。
3. 低效和耗时：传统方法需要专家花费大量的时间和精力来进行故障诊断，限制了整体效率和快速响应。
遗憾的是，这些问题在许多机械系统中仍然存在。
因此，基于人工智能的机械系统故障诊断方法应运而生。
二、基于人工智能的机械系统故障诊断方法优势人工智能在机械系统故障诊断中的优势在于其能够基于大量的数据和算法进行全面的分析和判断。
以下是几个基于人工智能的机械系统故障诊断方法的优势：1. 数据驱动：基于人工智能的方法重视数据的价值，通过分析海量的系统数据，识别故障模式和异常行为，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。
2. 自动化：人工智能系统能够自动处理数据和执行算法，减少了传统方法中人工干预的需要，提高了诊断的速度和效率。
3. 学习能力：基于人工智能的系统可以学习和积累知识，通过不断优化模型和算法，提高故障诊断的精度和准确度。
4. 适应性和可扩展性：基于人工智能的故障诊断方法具有很强的适应性，可以应用于各种类型的机械系统，并根据不同的需求进行扩展和调整。
三、基于人工智能的机械系统故障诊断方法的应用前景基于人工智能的机械系统故障诊断方法在多个领域都有广泛的应用前景。
1. 制造业：在制造业中，机械系统的故障会导致设备停机和生产延误，而基于人工智能的故障诊断方法可以提高故障诊断的速度和准确性，减少停机时间和生产损失。
如何使用AI技术进行智能故障诊断
如何使用AI技术进行智能故障诊断使用AI技术进行智能故障诊断引言：随着技术的不断发展，人工智能（AI）在许多领域中发挥着重要的作用。
其中之一就是在故障诊断中的应用。
传统的故障诊断方法通常需要长时间的数据收集和手动分析，但AI技术可以大大提高诊断效率和准确性。
本文将介绍如何使用AI技术进行智能故障诊断，并探讨其优势和挑战。
一、智能故障诊断基本原理智能故障诊断是指基于AI技术对设备或系统中出现的问题进行自动化检测、定位、分类和修复。
它通过分析数据来获取关于设备或系统运行状态的信息，并与已知模式进行比较以确定是否存在故障。
主要包括以下几个基本步骤：1. 数据采集：收集与设备或系统相关的数据，如传感器读数、操作日志等。
2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、转换和标准化，以便后续分析使用。
3. 特征提取：从预处理过后的数据中提取有用的特征，这些特征可以反映设备或系统的状态。
4. 模型训练：使用标记好的故障样本和正常样本，通过机器学习算法训练模型，使其能够区分正常和故障状态。
5. 故障诊断：将新的数据输入已训练好的模型中，进行预测和诊断，并给出相应的建议或修复方案。
二、AI技术在智能故障诊断中的应用1. 机器学习：机器学习是实现智能故障诊断的核心技术之一。
通过对大量数据进行训练和自动推理，机器学习算法可以构建出智能模型来辨识和分类不同类型的故障。
例如，支持向量机（SVM）、决策树和神经网络等算法在工业领域得到了广泛应用。
2. 深度学习：深度学习是一种特殊的机器学习技术，它利用人工神经网络模拟人脑神经元之间的连接方式来提取高层次抽象特征。
在智能故障诊断中，深度学习可以通过多层次非线性变换来准确地捕捉设备或系统中潜在的故障模式。
3. 自然语言处理（NLP）：在一些领域，如电子设备维修和技术支持，智能故障诊断需要与人类进行交互，并解决复杂的问题。
NLP技术可以对用户提供的文字描述进行分析和理解，从中抽取关键信息并给出相应的建议或解决方案。
基于人工智能的智能故障诊断技术研究
基于人工智能的智能故障诊断技术研究人工智能技术在不断地推进，现在在故障诊断方向的应用也在逐渐增多。
传统的故障排查手段往往需要人员对故障现象反复观察和分析，费时费力，甚至会因人为疏忽遗漏问题，而人工智能技术在此方面却能够提供一种更加高效可靠的解决方案。
本文旨在探讨基于人工智能的智能故障诊断技术的研究现状和前景。
一、人工智能在故障诊断方向的应用智能故障诊断技术是利用人工智能技术对故障进行自动诊断的一种方法。
其不同于传统的手动故障排查方法，主要应用于机电设备、电力系统、通讯网络、工业自动化生产线等领域，为用户提供快速、准确、智能化的故障诊断服务。
目前，智能故障诊断技术的应用涉及领域广泛，包括了机器人领域、通讯系统领域、汽车维修领域等。
人工智能应用的方式通常分为两种：一种是基于机器学习算法，另一种则是基于深度学习算法。
机器学习算法是一种典型的数据驱动算法，适应于较少的数据量和规则较为明显的场合，通过对大量故障数据进行模型训练来提高诊断的准确率；而深度学习算法则可以通过对标注数据的训练，自动学习特征和规律，并能够以一种端到端的方式完成故障诊断任务。
二、智能故障诊断技术的研究进展近年来，一些学者们致力于研究机器学习算法和深度学习算法在故障诊断领域中的应用，不断探索着智能故障诊断技术的提高和优化。
下面我们将分别从机器学习算法和深度学习算法两方面探究相关研究进展。
1、机器学习算法研究在机器学习算法应用于智能故障诊断技术的研究中，主要包括了特征提取、故障分类、模型评估等方面。
特征提取是机器学习算法的基础，在智能故障诊断技术领域中，一些学者利用信号分析技术对原始数据进行信息提取和预处理，以克服信号噪声、模糊和多模式等不利因素，从而提高故障诊断的准确率。
故障分类是机器学习算法应用于智能故障诊断技术的核心任务，主要利用以统计学为基础的算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、模糊聚类等）进行故障分类器的设计，以实现快速、准确的故障诊断。
使用人工智能进行远程故障诊断与智能维修的方法与技巧(八)
远程故障诊断与智能维修已成为现代科技领域的一项重要技术。
借助人工智能的发展和应用，我们能够更快速、准确地诊断和解决各种故障。
在本文中，我们将讨论使用人工智能进行远程故障诊断和智能维修的方法和技巧。
一、远程故障诊断远程故障诊断是指通过远程的手段，对设备进行故障检测和诊断。
在传统的诊断方式中，技术人员需要亲自到达故障现场，对设备进行检查和排除故障。
然而，这种方式存在一些问题，如时间和成本的浪费，以及不确定诊断的准确性。
而使用人工智能进行远程故障诊断则能够解决这些问题。
首先，通过人工智能技术，我们可以实现设备的远程监测和数据采集。
传感器和监测设备能够实时收集设备运行状态的数据，并传输到远程服务器。
然后，通过对这些数据进行分析和处理，利用机器学习算法建立故障预测模型。
当设备出现异常时，系统会发出警报，并推测可能的故障原因。
其次，借助互联网和远程控制技术，技术人员可以远程访问设备，查看设备状态和故障信息。
通过远程界面，技术人员可以与设备进行实时通信，诊断故障并提供解决方案。
在某些情况下，技术人员甚至可以远程操控设备进行修复。
二、智能维修技巧智能维修是指利用人工智能的技术和方法，对故障设备进行自动化维修。
相比传统的人工维修方式，智能维修更快速、准确。
首先，智能维修借助机器学习算法建立故障模式识别模型。
通过收集和分析设备的运行数据，系统能够学习和识别设备故障的特征和模式。
当设备出现故障时，系统能够基于以往的经验来判断并推测可能的故障原因。
其次，智能维修利用大数据和云计算技术，能够实现故障诊断的自动化和远程。
当设备发生故障时，系统会自动发出警报，并生成相应的故障报告。
技术人员可以通过远程界面查看报告，并根据系统的建议来采取相应的维修措施。
在某些情况下，系统甚至可以自动执行维修操作，从而节省时间和人力成本。
此外，智能维修还能够利用虚拟现实和增强现实技术来辅助维修过程。
通过虚拟现实技术，技术人员可以在虚拟环境中模拟设备操作和维修过程，从而提前熟悉并准备好相应的工具和材料。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人工智能方法故障诊断。
2基于人工智能的故障诊断方法的应用现状基于人工智能的故障诊断方法不需要知道被控对象的精确模型，能很好的应对不确定性和模糊性的随机故障。
目前基于人工智能的故障诊断方法主要有以下几个方向：基于模糊的方法、基于神经网络的方法、专家系统故障诊断方法、基于遗传算法、支持向量机的方法、基于数据挖掘的方法、基于图论的模型推理方法等，以下是对几种故障诊断方法的具体论述。
2.1基于模糊的故障诊断方法在模糊诊断中，各种故障征兆和故障成因之间都存在不同程度的因果关系，但表现在故障与征兆之间并非存在一一对应的关系，故障征兆信息的随机性、模糊性加上某些信息的不确定性，造成了故障形式复杂多样性。
这种模糊性和随机性往往不能用精确的数学公式来描述，然而用模糊逻辑、模糊诊断矩阵等模糊理论来分析其故障与现象之间的不确定性关系是可行的，从模糊数学的角度看，故障诊断是一个模糊推理问题。
因而基于模糊的诊断方法得到了长足的发展[2-4]。
故障诊断通常是基于一定的征兆，做出可能引起这些征兆的故障判别，而模糊逻辑系统是应用模糊理论解决问题的重要形式。
研究表明，通过建立模糊逻辑系统，采用模糊推理的方法能够实现故障诊断。
不过，成熟地应用基于模糊逻辑系统的故障诊断方法，需要解决好如何建立模糊诊断规则库等关键问题。
常用的模糊逻辑诊断方法一般步骤是检测信号经过模糊化单元处理后，输入到模糊推理规则库中进行分析，其输出即为故障信息的模糊输出，经过解模糊单元处理后即可得出故障原因。
另外一种基于模糊理论的诊断方法是用模糊诊断矩阵来描述故障原因和故障征兆之间关系的方法。
其模糊关系矩阵的数学模型为[3]：TTYRX =12(,,...,)n y y y Y μμμ=12(,,...,)m x x x X μμμ=111211222212......()...............m m ij n xmn n n m r r r r r r R r r r r ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦式中:Y 为诊断矩阵，iyμ为对象具有故障iy 的隶属度(1,2,,)i n = ；X 为起因矩阵，j x μ为对象具有症状jx 的隶属度(1,2,,)j m = ；R 为征兆矩阵，描述了故障征兆与故障原因之间的关系。
11miji r==∑(01;1;1)ij r i n j m ≤≤≤≤≤≤。
基于模糊的故障诊断方法的优点在于：可将人类的语言化的知识嵌入系统；可模拟人类的近似推理能力，且通用性好，只要针对不同的故障类型对推理规则进行修改就可以应当不同的故障诊断。
但与传统的故障诊断理论和方法相比，仍有不成熟之处：基于模糊逻辑的故障诊断方法缺少在线学习能力，不适应被控对象变化的需要；模糊隶属函数和模糊推理规则无法保证任何情况下都为最优；尚未建立起有效的方法来分析和设计模糊系统，主要还是依赖专家经验和试凑。
2.2基于人工神经网络的故障诊断方法从故障诊断的过程来讲，故障诊断实质上也是一类模式分类问题，而人工神经网络(ANN)作为一种自适应的模式识别技术，非常适合用于建立大型复杂系统的智能化故障诊断系统。
神经网络通过输入层、隐含层和输出层来建立故障类型和故障原因之间复杂的映射关系。
基于神经网络的故障诊断方法具有强大的自学习和数据处理能力，其分类方式通过网络学习来确定系统参数和结构来完成训练过程。
将样本库的知识以网络的形式存储在神经网络的连接权中是神经网络的独特之处。
待检测故障信息经已训练好的网络处理后可自动对被识别对象进行分类。
故障诊断中神经网络所采用的模型大多为BP 网络，这主要由于对BP 模型的研究比较成熟[5-6]。
神经网络故障诊断技术被广泛应用于电力系统及发电机组的故障诊断中，都是利用神经网络强大的自学习功能、并行处理能力和良好的容错能力，避免冗余实时建模的需求。
如上所述，神经网络模拟人脑，采用并行存储和处理结构，具有很强的非线性映射能力、良好的学习能力和适应能力、独特的联想记忆能力等优点, 与基于数学模型的故障诊断方法相比，基于神经网络的故障诊断方法无需精确的数学模型，无需相关诊断对象的故障诊断知识，仅需提前得到网络训练的数据，就可实现理想的效果。
这也是故障诊断智能手段的优势所在。
然而，基于神经网络的故障诊断方法也存在内在不足：学习样本容量大时，收敛速度慢，易陷入局部极小值；问题的解决依赖于神经网络结构的选择、训练过度或不足、较慢的收敛速度等都可能影响故障诊断的效果；定性的或语言化的信息无法在神经网络中直接使用或嵌入，而且较难用训练好的神经网络的输入输出映射关系来解释实际意义的故障诊断[7-8]。
2.3基于模糊神经网络的故障诊断方法模糊和神经网络的有效结合成为了智能化故障诊断的主要方法之一。
20世纪80年代末开始出现了两者相融合的趋势。
该方法将神经网络的自学习优点与模糊数学的模糊推理方法有效结合，解决了故障诊断中模糊规则难以确定的问题；利用模糊理论模拟人的控制能力和神经网络的自学习功能，确定了模糊规则和模糊隶属度，建立故障诊断的模型。
在故障诊断领域中，模糊神经网络一般有两种构造方法：一种是直接根据模糊规则或模糊分类算法构造相应功能的网络模型，将较成熟的模糊系统转化为相应功能的模糊神经网络系统，以利用神经网络的自适应自学习能力提高诊断精度。
另一种是将模糊分类方法与神经网络模型相结合组成复合诊断模型，有2种复合方式:一是将模糊概念融合到神经网络的输人层与输出层中，即将神经网络模型直接作为诊断模型；二是根据故障诊断任务将模糊分类方法和神经网络相结合，利用各自的优势分担诊断中的部分功能，以构造通用的模糊神经网络诊断模型[9-10]。
模糊系统与神经网络的结合方式很多，比较通用的一种结构如图1所示[11]。
输入特征量12,,nx x x⋅⋅⋅，首先进入模糊化层进行模糊化处理，将原始信息转换成隶属度的形式,主要完成语义信息等定性知识以及不确定性信息的定量化处理。
然后将特征的隶属度输入到神经网络诊断模型，图1所示的故障诊断模型实际上就是n维故障征兆空间到m维故障类型空间的非线性映射:n mf R R→，()f X Y=，因而可选用三层的神经网络结构完成映射关系。
输入层到隐层以及隐层到输出层的传递函数需要满足可微条件。
输出信息根据实际情况,将定量信息进一步清晰化处理,得到输出结果12,,my y y⋅⋅⋅。
图1 一种模糊神经网络结构示意图将模糊逻辑与神经网络相结合，既兼顾故障诊断知识的模糊性，又可利用神经网络强大自学习能力的特点，共同作用，使得系统故障诊断效果更佳。
当然两者结合也有缺点：在许多情况下仍不能直接处理模糊输入输出信息。
2.4专家系统故障诊断方法专家系统作为人工智能中最活跃的一个分支为故障诊断注入了新的活力。
专家系统应用于故障诊断技术是指人们根据长期的实践经验和大量的故障信息知识，设计出的一种智能化的计算机程序系统，模拟人类专家解决问题的思维方式进行智能诊断。
专家系统可以解决一类难以用数学模型来精确描述的系统故障诊断问题。
传统的专家系统的核心主要包括以下几部分：全局数据库、知识库、推理机、解释部分、人机接口几个模块。
全局数据库用以存放当前故障信息，即专家系统当前要处理的对象信息；知识库用以存放故障诊断用的专门知识，在知识表达方面，大多数诊断型专家系统都是以产生式规则或框架式进行知识表达；推理机是根据当前的输入信息结合知识库规则进行推理以达到诊断目的；推理机中的推理方式是故障分类是否合理的关键。
现阶段，专家系统在诊断推理方面，着重于对推理逻辑和推理模型的研究。
模糊逻辑作为一种降低系统复杂性的方法近期在专家系统的推理逻辑中得到了广泛的应用。
最近有学者提出了基于模型的知识库的理论，如神经网络模型、定性物理模型等，这无疑给人工智能领域注入了新的活力。
解释部分和人机接口是用户从计算机系统得出诊断结论的过程。
专家系统不受时间、空间和环境影响，从整个诊断过程来看理论较成熟，且随着计算机技术的飞速提高，其诊断速度和准确性也在不断提高。
但由于建立完善的故障诊断专家系统在很大程度上依赖于故障原因和故障征兆之间的逻辑关系，所以推理机制的选择是专家系统设计中的关键问题[12-14]。
2.5基于遗传算法的故障诊断方法遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理的迭代自适应概率性方法。
通过繁殖、交叉、变异等操作逐代进化，最终搜索获得问题的满意解。
它的推算过程是通过并行计算来不断接近最优解以达到全局最优。
遗传算法应用于故障诊断从目前来看，一种是直接应用于故障诊断之中，主要用于提取特征向量，为诊断的后续处理准备；另外，研究得较多就是将其与其他的诊断方法相结合应用。
GA算法通常是针对不同问题定义一个适应度函数来模拟生物界中的环境，而适应度函数值就代表该个体对环境的适应程度，适应度值越高，表明该个体适应环境的能力越强。
适应值函数的构造方法对于该算法的有效性很关键。
遗传算法比传统算法有很多独特之处：它能同时搜索解空间的多个点，从而使之收敛于全局最优或近似全局最优解；遗传算法中交叉、变异和繁殖等算子不受确定性规则的控制，适应性强，其使用的算子是随机的。
另外它还具有智能性和并行性，适合用于解决结构复杂的问题。
遗传算法目前面临的问题在于：在选择适应值函数时需要根据不同的情况选择不同的方法，建立适当的适应值函数可以提高分类能力；由于遗传算法是并行全局寻优过程，因此当问题的规模扩大时，其计算量也较大。
2.6基于支持向量机的故障诊断方法SVM是一种基于统计学习理论的机器学习算法，根据统计学习和结构最小化原则，通过对训练样本的学习，掌握样本的特征，对未知样本进行预测。
从这个角度讲，支持向量机可看做是类似于人工神经网络的学习机器。
近年来，将SVM用于故障诊断方法中得到了广泛应用，Vapnik 等人提出了标准SVM方法[15-16]，它已在许多领域取得了成功的应用，显示出巨大的优越性。
采用支持向量机进行故障诊断具有以下几个优势：①较强的泛化能力：支持向量机由有限的训练样本得到小的误差，其本质是在有限样本中最大限度地挖掘隐含在数据中的分类信息；②该算法将分类问题转化为一个凸规划问题，因此局部最优解一定是全局最优解，从理论上保证全局最优；③在非线性情况下，SVM通过核函数将原空间中的非线性问题转化为高维空间中线性问题，巧妙地解决了维数灾难问题，并且能以任意精度逼近任意函数。
这种算法的不足之处是：当样本数据的个数增加时，相应的凸规划问题也越复杂，计算速度也越慢。
3基于人工智能的故障诊断方法的新进展3.1基于粗糙集的故障诊断方法粗糙集理论是由波兰学者Pawlak Z.在1982年提出的一种刻画不完整性和不确定性的数学工具。
这种方法可以把已有知识直接与不同模式联系在一起，能有效的分析处理不确定、不完整等各种不完备信息，并能从中发现隐含的知识，揭示知识间的潜在规律。