控制与决策

作者：周涵婷,程龙生,乔佩蕊,宫粲然,彭宅铭

单位：南京理工大学 经济管理学院,南京 210094,,南京理工大学 经济管理学院,南京 210094,,南京理工大学 经济管理学院,南京 210094,,南京理工大学 经济管理学院,南京 210094,,南京理工大学 经济管理学院,南京 210094,

关键词：CiteSpace;故障预测;知识结构;关键技术;热点迁徙;迁移学习

故障预测研究因应用对象广泛、技术理论先进和实用价值高而备受关注.基于此,从“文献追踪”视角,挖掘故障预测的知识结构、分布脉络和研究热点,这是对故障预测综述类研究的一个新尝试.研究发现:1)知识结构方面,故障预测与状态监测、健康管理间存在较强的耦合关联性,模型驱动、知识驱动、统计驱动、概率推理方法、机器学习和深度学习是故障预测关键技术类别;2)热点迁徙方面, 故障预测研究主要经历了理论奠基期、内涵延伸期、技术涌现期和方法融合期4个阶段.对阶段成果、面临困境及发展贡献进行归纳,并指出阶段间衔接关系,探明了故障预测理论发展轨迹和实践成效,并为实现故障预测领域的阶跃式发展提供明确的方向,即提高大数据收集质量、在线预测和跨工况的迁移学习.

来源：2022年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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