以下内容梳理了在火电厂风机等大型设备故障分类检测任务中常见的模型算法，说明它们的定义、核心原理及在故障诊断中的应用场景。
在这些研究中，多数方法都以传感器信号（如振动、温度、电流等）为输入，通过不同的算法完成特征降维、特征提取、分类决策或状态评估。其核心流程通常包括数据预处理、多模型融合与优化，以及结果的实时部署与反馈更新。
数据降维与聚类方法
主成分分析（PCA）
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定义：线性降维技术，通过特征值分解或奇异值分解，提取数据中方差最大的正交方向，得到一组不相关的主成分。
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作用：在多传感器监测中，用于去除冗余、提取最具代表性的信号特征，降低后续模型训练的计算开销。
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应用：某研究利用 PCA 对引风机振动信号进行双向特征压缩，为后续状态估计和故障预警奠定基础（安吉振等，2023）。
模糊 C 均值聚类（FCM）
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定义：软聚类算法，每个样本对所有簇都有隶属度，目标函数最小化各点到簇中心的加权欧氏距离。
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作用：在故障预警中，根据样本与“健康”与“故障”簇的隶属度动态监测设备状态，无需精确标签。
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应用：结合 PCA 与 FCM，对火电厂风机特征进行压缩与聚类，实现多状态实时预警（安吉振等，2023）。
经典神经网络与训练机制
反向传播神经网络（BP 神经网络）
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定义：通过链式求导有效计算损失函数对各层权重梯度，结合梯度下降训练多层前馈网络。
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作用：作为基线分类器，能在小规模数据集上快速收敛，适用于早期故障模式识别。
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应用：某团队利用 BP 网络对引风机 11 种关键运行特征进行状态预测，当真实值超出安全阈值即触发告警。
卷积自编码器（CAE）
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定义：自编码器的变体，将编码器/解码器均由卷积层构成，擅长提取高维信号（尤其是图像或时序谱图）的空间特征。
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作用：用于无监督学习风机故障样本的分布，结合解码重构误差获得异常分数。
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应用：改进型生成对抗网络（见下文）中用 CAE 捕捉正常振动模式，辅助判别异常样本（姜文倩，2021）。
集成学习与梯度提升
XGBoost
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定义：可扩展的梯度提升决策树库，基于二阶泰勒展开进行近似，支持并行和正则化。
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作用：在多种传感器融合特征上训练基分类器，提供特征重要性评分，提升诊断可信度。
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应用：结合 CAE 提取的深度特征，XGBoost 实现了对油泵与冷却水管泄漏的高精度检测。
对抗与自监督模型
生成对抗网络（GAN）
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定义：由生成器与判别器对抗训练，生成器学习模拟数据分布，判别器学习区分真伪样本。
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作用：解决故障样本不平衡，通过生成器合成罕见故障信号，增强分类网络的训练多样性。
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应用：改进的 GAN 架构编码—解码—再编码流程，对正常样本建模并通过异常分数实现 100% 异常检测精度（姜文倩，2021）。
深度时序与混合网络
卷积神经网络（CNN）
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定义：利用卷积层、池化层等提取局部空间模式的多层前馈网络。
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作用：对时频变换后的振动谱图等“图像”特征进行空间过滤与模式识别。
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应用：核电厂旋转机械故障诊断中，单独 CNN 在多工况下均表现优异（She 等，2025）。
长短期记忆网络（LSTM）
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定义：含输入/遗忘/输出门的 RNN 变体，有效缓解梯度消失，可捕获长程时序依赖。
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作用：对振动或电流等连续时间序列建模，预测未来状态并检测突发异常。
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应用：在火电厂风机时序数据上，LSTM 用于剩余寿命估计与故障提前预警。
CNN-LSTM 混合网络
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定义：先用 CNN 提取空间特征，再用 LSTM 捕获随时间的动态变化。
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作用：综合时空信息，特别适合振动信号的时频谱图序列分类。
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应用：核电与火电设备上，CNN-LSTM 已成功用于多故障类型分类，准确率显著提升。
优化算法与融合策略
粒子群优化（PSO）
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定义：模拟鸟群觅食的群智能算法，通过粒子群体在搜索空间迭代更新位置与速度寻找最优解。
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作用：自动调优深度网络或混合模型的超参数（如学习率、网络深度、隐藏单元数）。
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应用：SSA 优化 CNN-LSTM 超参数，实现核电故障诊断的更高性能。
Dempster–Shafer 证据理论
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定义：用于不确定性推理的框架，通过信度函数将各传感器证据融合，得到综合置信度区间。
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作用：多传感器信息融合时处理冲突与不确定性，提高诊断鲁棒性。
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应用：1D-CNN 提取多尺度特征后，用 Dempster–Shafer 规则融合，完成复杂工业环境下的高精度故障诊断（Sensors，2023）。
可视化与仿真
注意力机制（Attention）
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定义：为序列中各元素分配“软”权重，突出重要特征以改进模型聚焦能力。
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作用：在 CNN-LSTM 或 Transformer 中，辅助识别关键时刻或传感器通道，提高可解释性。
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应用：注意力可视化帮助运维人员理解模型为何在特定时间点报警。
数字孪生（Digital Twin）
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定义：物理系统的实时虚拟副本，结合仿真与实时数据用于在线监控与预测。
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作用：在故障诊断中与深度学习模型协同，用于模拟新工况、生成缺失故障样本、优化维护策略。
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应用：移动仿真与实时传感器数据，数字孪生平台在火电厂风机故障检测项目中实现在线预警与运营优化。
以上算法各有所长，通常需要根据具体设备类型、数据量级与故障模式特征，选择或组合相应模型；并配合适当的预处理、超参优化与多源融合策略，才能在特点的故障分类任务中有好的准确性。
