研究生阶段研究方向是机械故障诊断，以后的前景怎样？

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主要是应用机器学习，python实现算法

原文地址：https://www.zhihu.com/question/281064611

长长的路

机械故障诊断的方向目前来说不能算一个成熟的方向，因为对应的工作机会很少，有这方面需求的公司几乎是个位数，所以目前看这个方向是略显悲观的。
不过，随着国内制造业的数字化转型，这个方向会越来越好。因为数字化转型最终的结果一定会要求故障诊断技术被应用，而不是人工检修。这方面目前已经有所体现了，当前国内有大量工业软件在研发，都要求配套故障诊断功能，但是能做这个功能的企业是少之又少，或者说基本没人能做。从企业的角度确实有这个需求，但是做出来的故障诊断软件只能说是连入门的水平都不到。
从学生的角度来看，故障诊断这个方向还是不错的。并不是说故障诊断本身不错，而是学习故障诊断的过程中接触到的知识很不错，比如信号处理，专家系统，神经元网络等等。这些技术单纯从找工作的角度来看都很不错，任何一个掌握好了，都可以找到很好的工作，进互联网大厂也是可以的，待遇不低于互联网程序员。因为门坎高，不是什么人都能掌握的，所以也不会像程序员那样35岁就面临淘汰的命运。
所以综合来看，学习这个方向是没问题的，不要太局限于故障诊断本身，这个大方向上任何一个组成部分都很好，最终的结果还是要看你掌握的程度如何，学到真本事才是王道。

继续前进

本人从事故障预测和健康管理方向的算法工程师工作多年，主要也是做故障诊断及故障预测之类的，本人感觉这个方向也不错，现在国家支持力度很大，现在这个方向也算比较新，具体想了解这个方向可以访问网站：
http://www.52phm.cn

检验医师

如果考虑就业得话，不建议做这个。
机械有故障，老专家看一看，听一听就知道了。不需要那么论文中那么高大上的“诊断”。
比如你电瓶车坏了，你是下几篇顶刊论文，使用里面的人工智能方法进行“诊断”，还是直接送到修车铺里，让老师傅帮你“诊断”？

队长是我

说实话，不怎么好
先看下今日头条上中国科学院大学计算机应用技术专业博士写的这篇文章
https://www.toutiao.com/w/1690568321248264/?app=news_article&timestamp=1612316428&use_new_style=1&wxshare_count=1&tt_from=weixin&utm_source=weixin&utm_medium=toutiao_android&utm_campaign=client_share&share_token=f3115693-b33d-42cc-875d-66f61fef7226&source=m_redirect
故障诊断领域的研究论文越来越同质化了，基本都是深度学习+故障诊断，研究最多的无非都是CNN、迁移学习，连题目都很相似。从视觉、语音里借鉴一下新成果完全可以搞出一篇论文，套路满满。顶刊MSSP已经开始对深度学习类论文进行条件限制了。相信一批transformer+故障诊断的论文已经在路上了。看来交叉学科确实容易出论文，深度学习在传统领域算是新鲜应用了，而传统领域还未深入融合至AI领域。你水我水大家水，带dl的，或者ml的，或者cnn，rnn之类的，大部分都是水文，不如提桶跑路，多学学数据结构、算法导论之类的，多刷刷力扣，早点进入互联网大厂（不过太卷了，大部分只能捡计算机科班挑剩下的，狗头保命）。如果真的对故障诊断和机器学习感兴趣，可以参考如下文章：
基于双树复小波变换DTCWT的轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/535393228
双树复小波变换Dual-Tree Complex Wavelet Transform在信号处理中的应
用 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/535018632
基于自适应Chirp模态分解的滚动承故障诊断方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534321655
基于离散小波变换的滚动轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534179963
基于改进最大相关峭度反卷积的轴承故障诊断方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/534128282
基于包络谱的轴承故障诊断方法-第1篇 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/533579665
基于包络谱的轴承故障诊断方法-第2篇 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/533984966
小波分析随笔 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/533214477
简单地使用核主成分分析KPCA 进行Tennessee Eastman process(TE过程) 故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531941482
基于CNN的轴承故障诊断及特征可视化 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531748264
一种旋转机械故障诊断方法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531499108
基于scalogram 时频谱和 DCNN的空气压缩机异常噪声诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531154070
基于小波散射算法的空气压缩机异常噪声诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531077421
通过matlab自动特征提取器判定空气压缩机中的异常噪声 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531072333
希尔伯特(Hilbert)包络解调故障诊断-基于paderborn轴承数据集 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530827165
智能故障诊断期刊推荐 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530636747
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于传统机器学习 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/528098659
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-基于LSTM网络,Lookback=20 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/528324129
NASA涡轮喷气发动机风扇的剩余寿命RUL预测-几种不同方法的对比 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/528451358
关于机器学习和深度学习类，可参考如下文章
决策树和随机森林预测心力衰竭患者生存 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/529436868
使用深度学习通过脑部MRI进行年龄分类 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530099271
基于LSTM 模型的癫痫病检测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530124102
在 MATLAB 中训练 Donkey Car 深度学习模型 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530225164
迁移学习在生物医学图像中的应用 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530397214
关于深度学习可解释性 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530415851
使用深度学习在 Matlab中进行 ECG信号识别 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530461249
MATLAB Deep Learning入门级 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530528849
AlexNet 网络deepdream可视化 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530881668
基于深度学习的水痘发病预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/530954648
加权支持向量回归模型weighted SVDD model - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/531951168
基于Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) 方法的图像分割算法 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532069731
基于cultural算法的浅层神经网络优化 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532084463
使用 Score-CAM方法解释深度学习分类结果 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532265481
MATLAB双向长短时记忆网络BILSTM预测 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532675845
使用主题模型和词云分析文本数据-基于MATLAB - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532711143
基于LSTM网络的垃圾邮件识别 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/532777758

继续前进

政策来看，中国制造2025、工业互联网计划等，都有支持，所以从国家政策来看，还是不错的。
But，政策归政策，工程应用中，实际使用的情况并不是那么理想。
所以，如果将来想去工业界，嗯，还是奔着工业大数据挖掘吧（不局限于故障诊断，可以从运行数据中挖掘其他信息，比如生产效率瓶颈定位、性能评价、生产排程等），或者，工业互联网架构；
如果将来继续做学术，那就多看看算法，最新的数据处理方法，可以借鉴一下图像识别领域、语音识别领域的方法，或者现在蒸蒸日上的机器学习，当然，这些方法做一些学术论文是没问题的，但是，直接应用于工程，还有一段路要走。
研究生阶段，还是锻炼一下科学思维，已经数据处理能力吧。将来可以考虑互联网公司~