摘要
随着工业过程自动化程度的提高，动态过程的复杂性日益增加，对故障诊断技术提出了更高的要求。
传统的基于模型和基于信号处理的故障诊断方法在处理复杂动态过程时存在局限性，而机器学习方法的出现为解决这些问题提供了新的思路。
本文综述了基于机器学习的动态过程故障诊断方法研究现状，首先介绍了故障诊断、机器学习等相关概念，然后从特征提取、故障分类、故障预测和故障模式识别等方面详细阐述了机器学习在动态过程故障诊断中的应用，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对基于机器学习的动态过程故障诊断方法的未来发展方向进行了展望。
关键词：动态过程，故障诊断，机器学习，特征提取，故障预测
动态过程是指系统的状态随着时间推移而不断变化的过程，广泛存在于化工、电力、航空航天等领域。
由于动态过程自身的复杂性以及外部环境的干扰，故障的发生难以避免。
故障诊断作为保证系统安全稳定运行的关键技术，一直是学术界和工业界的研究热点。
传统的故障诊断方法主要分为基于模型的方法和基于信号处理的方法。
基于模型的方法需要建立精确的数学模型，但在实际应用中，由于动态过程的复杂性和不确定性，难以建立准确的模型。
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