隨著設(shè)備復(fù)雜性程度的提高，征兆與故障之間呈現(xiàn)高度的非線性、不精確性和不確定性關(guān)系，最終導(dǎo)致在設(shè)備的故障診斷中越來(lái)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(diǎn)。
隨著現(xiàn)代工業(yè)及科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，對(duì)設(shè)備的性能要求越來(lái)越高，各種生產(chǎn)設(shè)備日趨大型化、自動(dòng)化和智能化，傳統(tǒng)的診斷技術(shù)已越來(lái)越不能適宜現(xiàn)在設(shè)備故障診斷的需要。同時(shí)現(xiàn)代化的設(shè)備一旦發(fā)生故障，會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)危害，鑒于這兩方面的原因，有必要研究新的診斷技術(shù)。智能診斷方法由于具有以下的幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)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(shí)和經(jīng)驗(yàn)。
(2)具有診斷專家般的推理能力，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)從故障征兆到故障原因的映射。
(3)具備學(xué)習(xí)機(jī)制，能夠從過(guò)去的診斷實(shí)例中獲取診斷知識(shí)。
(4)對(duì)診斷結(jié)果具有解釋能力。
專家系統(tǒng)、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法以及它們相互之間和它們與其它信息處理技術(shù)的融合是人工智能手段的主要表現(xiàn)方法，在診斷領(lǐng)域中，它們受到越來(lái)越廣泛的重視。近年來(lái)興起的核方法和支持向量機(jī)更是引起了相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜液蛯W(xué)者的濃厚興趣。