基于大数据的控制系统故障诊断方法综述

房汉鸣，税爱社，汪辉，宗福兴，路申易

(1.后勤工程学院 后勤信息与军事物流工程系，重庆401311；2.工程兵学院；3.后勤工程学院 管理科学与工程系)



基于大数据的控制系统故障诊断方法综述

房汉鸣1，税爱社1，汪辉2，宗福兴3，路申易1

(1.后勤工程学院 后勤信息与军事物流工程系，重庆401311；2.工程兵学院；3.后勤工程学院 管理科学与工程系)

大数据技术的发展使得控制系统故障诊断方法进一步丰富和完善，为此在总结大量参考文献的基础上，从控制系统故障诊断方法分类变化角度，简述了其发展历程。通过新的故障诊断方法分类，归纳总结了控制系统故障诊断方法的现状，对比分析了基于解析模型、经验知识和数据驱动方法的优缺点，最后进行了总结展望。

控制系统；故障诊断；数据驱动

引　言

随着计算机的普及、自动化水平的提高，控制系统得到了广泛的应用，与此同时，人们对控制系统的要求也越来越高。当控制系统发生故障时如何快速准确地进行故障诊断成为研究的重点和难点问题。数据驱动的方法在大数据时代备受关注，已成为故障诊断领域研究的热点，控制系统故障诊断方法也因此获得快速发展。本文将从控制系统故障诊断方法发展历程、现状和发展趋势3个方面进行概述。

1　发展历程

故障诊断是指根据系统的相关信息，利用有效手段检测系统是否发生故障，以及发生故障的位置和类型，进而找到故障原因等[1]。广义上的故障诊断包括故障检测、故障分离、故障识别和故障决策4个部分。……