基于机器学习算法的工业过程监测与故障诊断：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业蓬勃发展的进程中，工业生产系统的规模持续扩张，其复杂性也与日俱增。各类工业设备作为生产过程的关键载体，其稳定、可靠运行对于保障生产效率、提升产品质量、降低生产成本以及确保安全生产起着决定性作用。一旦工业设备发生故障，极有可能引发生产线的停滞，不仅会导致生产进度严重延误，还会造成原材料、能源的大量浪费，以及维修成本的大幅增加，甚至可能对人员安全构成威胁，酿成严重的安全事故。

传统的工业过程监测与故障诊断方法，大多依赖于人工经验、简单的传感器监测以及基于物理模型的分析。然而，这些方法存在着诸多难