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隨著設備復雜性程度的提高，征兆與故障之間呈現高度的非線性、不精確性和不確定性關系，最終導致在設備的故障診斷中越來越多地采用智能方法。本文綜述了幾種主要的智能診斷方法，并分析比較了它們各自的特點。
隨著現代工業及科學技術的迅速發展，對設備的性能要求越來越高，各種生產設備日趨大型化、自動化和智能化，傳統的診斷技術已越來越不能適宜現在設備故障診斷的需要。同時現代化的設備一旦發生故障，會造成巨大的經濟損失和社會危害，鑒于這兩方面的原因，有必要研究新的診斷技術。智能診斷方法由于具有以下的幾點優勢而日益受到診斷專家的青睞[1]。
(1)能夠有效地利用診斷專家的知識和經驗。
(2)具有診斷專家般的推理能力，自動實現從故障征兆到故障原因的映射。
(3)具備學習機制，能夠從過去的診斷實例中獲取診斷知識。
(4)對診斷結果具有解釋能力。
專家系統、模糊理論、神經網絡、遺傳算法以及它們相互之間和它們與其它信息處理技術的融合是人工智能手段的主要表現方法，在診斷領域中，它們受到越來越廣泛的重視。近年來興起的核方法和支持向量機更是引起了相關領域專家和學者的濃厚興趣。
隨著現代工業及科學技術的迅速發展，對設備的性能要求越來越高，各種生產設備日趨大型化、自動化和智能化，傳統的診斷技術已越來越不能適宜現在設備故障診斷的需要。同時現代化的設備一旦發生故障，會造成巨大的經濟損失和社會危害，鑒于這兩方面的原因，有必要研究新的診斷技術。智能診斷方法由于具有以下的幾點優勢而日益受到診斷專家的青睞[1]。
(1)能夠有效地利用診斷專家的知識和經驗。
(2)具有診斷專家般的推理能力，自動實現從故障征兆到故障原因的映射。
(3)具備學習機制，能夠從過去的診斷實例中獲取診斷知識。
(4)對診斷結果具有解釋能力。
專家系統、模糊理論、神經網絡、遺傳算法以及它們相互之間和它們與其它信息處理技術的融合是人工智能手段的主要表現方法，在診斷領域中，它們受到越來越廣泛的重視。近年來興起的核方法和支持向量機更是引起了相關領域專家和學者的濃厚興趣。
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