故障诊断期刊文献分析
0、前言
跟随着人工智能浪潮，基于智能算法的故障诊断热度高涨不下，故障诊断文献在自动化、电力、机械和汽车四大学科领域的占比超过65%。滚动轴承、变压器、发动机等对象的故障诊断文献最多，最多应用的方法有神经网络、支持向量机、深度学习方法等。聚焦点有故障诊断方法、故障定位方法、故障特征提取方法、故障监测和故障预测等，其中故障预测与故障定位相关文献较少。基于深度学习、强化学习、集成学习范式的故障诊断近5年快速增长，但是基于平行学习和引导学习范式的相关研究很少。同样，针对小样本数据集和不平衡数据集的故障诊断方法近5年也得到越来越多研究者重视，需要广大学者们再接再厉。考虑领域的应用需求，个人建议研究学者可适当在这些方面进行深入研究。
1、故障诊断发文统计
图1 故障诊断发文趋势图
2、主要方法
基于SVM的故障诊断发文量统计：
图2 基于SVM的故障诊断
基于专家系统的故障诊断：
图3 基于专家系统的故障诊断
基于神经网络的发文量统计：
图4 基于神经网络的故障诊断
基于深度神经网络的发文量统计：
图5 基于深度学习的故障诊断
图6 深度学习发文趋势图
可见，从2016年深度学习火爆开始（图6），基于深度学习的故障诊断方法（图5）深受喜爱。图4中2016年开始，增长力主要贡献是深度神经网络，让神经网络再次爆发活力。
3、故障诊断主题词分布情况
图7 主要主题词
图8 次要主题词
4、学习范式分析
集成学习：
图9 集成学习的故障诊断发文
强化学习：
平行学习：在故障诊断方面的发文量基本上为0（值得深入探索）
引导学习：在故障诊断发文量基本上为0（值得深入探索）
5、故障诊断聚焦点
故障诊断方法：
特征提取方法：
故障预测：
故障监测：
故障定位： 故障容错：
不平衡数据集故障诊断：
小样本数据集故障诊断：
6、录用期刊分布
7、期刊类型统计
8、学科分布情况
9、发文机构分布
10、基金分布情况
总结
目前故障诊断相关文献很多，但是需要解决和深入探索的方面也很多。学者们应该对整个行业有较为清晰的认识，并实时掌握新兴技术及动态发展趋势，与时俱进，突破领域壁垒。
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