A review on fault detection and diagnosis techniques: basics and beyond

计算机科学 故障检测与隔离 预测(人工智能) 可靠性(半导体) 断层(地质) 可靠性工程 信号处理 系统工程 人工智能 风险分析(工程) 实时计算 工程类 电信 地质学 功率(物理) 地震学 执行机构 物理 医学 量子力学 雷达
作者
Anam Abid,Muhammad Tahir Khan,Javaid Iqbal
出处
期刊:Artificial Intelligence Review [Springer Science+Business Media]
卷期号:54 (5): 3639-3664 被引量:219
标识
DOI:10.1007/s10462-020-09934-2
摘要

Safety and reliability are absolutely important for modern sophisticated systems and technologies. Therefore, malfunction monitoring capabilities are instilled in the system for detection of the incipient faults and anticipation of their impact on the future behavior of the system using fault diagnosis techniques. In particular, state-of-the-art applications rely on the quick and efficient treatment of malfunctions within the equipment/system, resulting in increased production and reduced downtimes. This paper presents developments within Fault Detection and Diagnosis (FDD) methods and reviews of research work in this area. The review presents both traditional model-based and relatively new signal processing-based FDD approaches, with a special consideration paid to artificial intelligence-based FDD methods. Typical steps involved in the design and development of automatic FDD system, including system knowledge representation, data-acquisition and signal processing, fault classification, and maintenance related decision actions, are systematically presented to outline the present status of FDD. Future research trends, challenges and prospective solutions are also highlighted.
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