基于工业大数据的生产设备部件故障诊断 附完代码+论文

最新推荐文章于 2023-02-15 16:54:44 发布
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分类专栏： 计算机毕设 文章标签： 大数据 云计算 故障诊断 工业大数据
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设备的故障诊断方法可以按照诊断依据分为三种:基于机理模型的方法，基于数据驱动的方法，基于知识工程的方法。本文将采用基于数据驱动的方法中的基于分类的方法进行故障模型的构建。详细设计见md文件。

完整代码：https://download.youkuaiyun.com/download/pythonyanyan/87430582

1 绪论

1.1 选题背景和意义

在计算机行业还未能发展到如今这般规模的时候，人们只能选择抽样的数据、局部的数据和片面的数据，纯粹靠经验、理论、假设和价值观去发现、理解未知领域的规律。而这样做的结果，就是对真实现象的抽象归纳与演绎推理，这就不可避免的包含了各种主观上的因素。同时由于样本的局部

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虽然中文期刊的论文大部分质量没法看，但好多还是直接从英文期刊中抄过来的，下面看几篇中文文献中故障诊断中的故障设置方法，英文的以后慢慢更EI源刊[1]张文龙,胡天亮,王艳洁,魏永利.云/边缘协同的轴承故障诊断方法[J].计算机集成制造系统,2020,26(03):589-599.美国凯斯西储大学的轴承数据集，电火花加工的单点损伤。轴承故障分为3个等级：故障等级1对应的是直径为0.1778ｍｍ的损伤；故障等级2对应的是直径为0.3556ｍｍ的损伤；故障等级3对应的是直径为0.5334ｍｍ的损伤。[2]王豪,董广
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目 录摘 要 I Abstract II 1 绪论 1 1.1 选题背景和意义 1 1.2 国内外研究现况及发展趋势 2 1.2.1 国内研究现状 2 1.2.2 国外研究现状 2 1.3 主要研究内容 3 2 故障诊断的总体设计方案 4 2.1 故障模型的要求 4 2.2 决策树建立故障树模型 4 2.2.1 信息熵 4 2.2.2 信息增益 5 2.2.3 ID3算法 5 2.3 支持向量机二分类原理 8 2.3.1 SVM原理 8 2.3.2 对偶问题 11 2
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