本文综述了数据驱动方法在冷轧机多故障诊断中的应用，探讨了传感器选择、数据获取和特征提取的挑战与未来方向。研究表明，开发的成本有效数据采集系统在故障预测中的准确率超过95%，并提出的自监督学习神经网络模型分类准确度超过90%。同时，强调了特征工程在提升数据质量中的重要性，以及人工智能在故障诊断中的应用潜力。