CMES本期精选文章“Analysing Recent Breakthroughs in Fault Diagnosis through Sensor: A Comprehensive Overview”（基于传感器的故障诊断最新突破分析：综述）。
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传感器是数据采集系统的重要组成部分，在各行业中发挥着至关重要的作用。由于暴露在恶劣的工作环境中，传感器容易发生故障，从而可能影响系统性能。因此，早期故障检测对于减少停机时间和确保系统可靠性至关重要。本文深入探讨了传感器故障诊断技术的现状，为研究人员和学者提供了宝贵的见解。
1. 前言
在当今日益自动化和数据驱动的世界中，传感器在各行各业中发挥着关键作用，从制造业和医疗保健到交通运输和环境监测。
通过了解传感器故障诊断的最新创新，研究人员和学者可以更好地应对现代传感器网络的复杂性，确保最佳性能并将与传感器故障相关的风险降至最低。利用传感器技术对工业部件进行故障诊断的步骤如图1所示。
图1：故障诊断步骤
2. 基于人工智能的故障诊断
基于人工智能的故障诊断方法利用先进的人工智能技术来检测、识别和预测系统和过程中的故障，如图2所示。与传统方法相比，这些方法通过机器学习、模式识别和数据分析，提供了更为准确和高效的故障诊断。
图2：人工神经网络在故障诊断中的应用
3. 基于深度学习的故障诊断
基于深度学习的故障诊断是一种先进的方法，它利用深度学习技术检测、识别和预测复杂系统中的故障。深度学习模型能够捕捉大数据集中的复杂模式和关系，使其在故障诊断中具有高度的有效性。以下是深度学习如何应用于故障诊断的详细介绍，如图3所示。
图3：深度学习理论
4. 传感器技术在故障诊断中的未来
迁移学习作为一种强大的故障诊断技术，能够将知识从一个领域转移到另一个领域。
可解释人工智能的出现为故障诊断领域带来了一个重要的维度。可解释人工智能解决了人工智能模型中透明性和可信度的关键需求，确保用户能够理解其背后的决策过程。可解释人工智能技术旨在提供对人工智能模型预测背后推理的深入洞察，使用户能够理解这些预测是如何做出以及为什么做出的，如图4所示。
图4：可解释人工智能在故障诊断中的应用
5.结论
本文全面综述了传感器故障诊断技术的现状及其在各行业中的意义。它概述了监测和控制系统中常见的传感器故障类型。强调了最近的故障诊断方法如何结合先进的技术来解决降低诊断系统计算复杂性的关键挑战。
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引用格式：
Vancouver Style
Chauhan S, Vashishtha G, Zimroz R. Analysing recent breakthroughs in fault diagnosis through sensor: A comprehensive overview. Comput Model Eng Sci. 2024;141(3):1983-2020 https://doi.org/10.32604/cmes.2024.055633
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