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故障诊断是人工智能的一个重要研究内容。在对故障树分析法的相关概念进行必要阐述后，就基于故障树分析法的智能型故障诊断方法进行了深入的分析与探讨，指出FTA 与其它人工智能技术相结合，建立高效、实用的故障诊断系统是故障诊断技术的主要发展方向之一。
关键词：故障诊断；故障树；故障树分析法；人工智能
故障检测与诊断技术（Fault Detection and Diagnosis Technology）的迅速发展，是
现代生产对系统可靠性的实际需求与多学科理论发展交替作用的结果。与传统的故障诊断方法相比，由于不需要精确的数学模型，基于知识的诊断方法（如模糊逻辑方法、专家系统方法、故障树方法以及基于人工神经网络的诊断方法等）近年来受到了广泛的研究与关注[1]。
其中，以故障树分析法（Fault Tree Analysis，简称FTA）为基础，结合专家系统（ES）、模糊逻辑（Fuzzy Logic）以及人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）等人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术而形成的混合型故障诊断方法，为故障信号的分析与处理、故障模式识别、故障诊断领域专家知识的组织与推理等方面提供了一种新的解决途径，并有力推动了故障诊断技术的智能化进程[2]。
关键词：故障诊断；故障树；故障树分析法；人工智能
故障检测与诊断技术（Fault Detection and Diagnosis Technology）的迅速发展，是
现代生产对系统可靠性的实际需求与多学科理论发展交替作用的结果。与传统的故障诊断方法相比，由于不需要精确的数学模型，基于知识的诊断方法（如模糊逻辑方法、专家系统方法、故障树方法以及基于人工神经网络的诊断方法等）近年来受到了广泛的研究与关注[1]。
其中，以故障树分析法（Fault Tree Analysis，简称FTA）为基础，结合专家系统（ES）、模糊逻辑（Fuzzy Logic）以及人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）等人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术而形成的混合型故障诊断方法，为故障信号的分析与处理、故障模式识别、故障诊断领域专家知识的组织与推理等方面提供了一种新的解决途径，并有力推动了故障诊断技术的智能化进程[2]。
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