工业监测中基于规则和数据驱动方法的比较研究

于红博

摘要: 工业监控系统，尤其是在工业4.0环境中部署时，正在经历从传统基于规则的架构转向利用机器学习和人工智能的数据驱动方法的范式转变。本研究对这两种方法进行了比较，分析了它们各自的优势、局限性和应用场景，并提出了一个评估它们关键属性的基本框架。基于规则的系统具有高可解释性、确定性行为和在稳定环境中易于实施的优点，使其非常适合受监管的行业和安全关键应用。然而，在复杂或不断演变的情况下，它们面临扩展性、适应性和性能方面的挑战。相反，数据驱动系统在检测隐藏异常、实现预测性维护和动态适应新条件方面表现出色。尽管这些模型具有很高的准确性，但它们面临与数据可用性、可解释性和集成复杂性相关的挑战。本文建议混合解决方案作为一个可能有前途的方向，结合基于规则逻辑的透明性和机器学习的分析能力。我们的假设是，工业监控的未来在于智能、协同的系统，充分利用专家知识和数据驱动的见解。这种双重方法增强了韧性、运营效率和信任，为更智能、更灵活的工业环境铺平道路。

更新时间: 2025-09-19 10:31:59

领域: cs.AI

下载: http://arxiv.org/abs/2509.15848v1