Latest progress in intelligent fault diagnosis methods

As the complexity of equipment increases, the relationship between symptoms and faults becomes highly nonlinear, imprecise, and uncertain, which ultimately leads to the increasing use of intelligent methods in equipment fault diagnosis. This paper reviews several major intelligent diagnostic methods and analyzes and compares their respective characteristics. With the rapid development of modern industry and science and technology, the performance requirements for equipment are becoming higher and higher. Various production equipment is becoming larger, more automated, and more intelligent. Traditional diagnostic techniques are no longer suitable for the needs of equipment fault diagnosis. At the same time, once modern equipment fails, it will cause huge economic losses and social harm. In view of these two reasons, it is necessary to study new diagnostic technologies. Intelligent diagnostic methods are increasingly favored by diagnostic experts because of the following advantages [1]. (1) They can effectively utilize the knowledge and experience of diagnostic experts. (2) They have the reasoning ability of diagnostic experts and automatically realize the mapping from fault symptoms to fault causes. (3) They have a learning mechanism and can acquire diagnostic knowledge from past diagnostic examples. (4) They have the ability to interpret diagnostic results. Expert systems, fuzzy theory, neural networks, genetic algorithms, and their integration with each other and other information processing technologies are the main manifestations of artificial intelligence. In the field of diagnosis, they are receiving more and more attention. The emergence of kernel methods and support vector machines in recent years has aroused great interest among experts and scholars in related fields.