论文选题灵感：“状态监测和故障诊断”研究方向 | MDPI Electronics

本文围绕人工智能技术在复杂系统状态监测与故障诊断领域的应用展开，首先介绍了该研究方向的背景：随着电子技术飞速发展和系统复杂性增加，人工智能已成为提升诊断效能的关键工具。研究目的在于为学者提供创新选题灵感，通过分析五篇典型论文案例，分别探讨了自适应去噪编码器在轴承故障信号处理、振动包络分析在旋转设备诊断、分布式方法在多智能体系统、逻辑内置自测试在芯片诊断以及低成本微控制器在电机监测中的应用。结论表明，现有研究在特定场景下取得进展，但普遍存在泛化能力不足、硬件兼容性有限等共性问题，未来需向轻量化设计、多算法融合和实时边缘计算等方向深化拓展。