本文介绍了支持向量机等传统机器学习方法以及神经网络等方法进行基于数据驱动的故障诊断技术的应用，并从准确率和时延等方面探讨其优劣。研究结果表明，基于数据驱动的故障诊断技术能够有效提高诊断准确率，并且较传统物理故障诊断方法具有更短的时延，因此具有较高的应用价值。未来的研究方向可以是结合机器学习和物理模型等多种方法，探索更为高效、准确的故障诊断技术。
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