大数据分析的机械设备故障诊断与预测研究

摘  要

本文介绍了机械设备故障诊断与预测的关键步骤，包括数据收集与预处理以及分类模型构建和故障预测模型构建等内容。在数据收集方面，介绍了数据收集方法与工具的选择，并提及了数据清洗与去噪处理以及特征提取与选择。在故障诊断与分类模型构建部分，探讨了故障诊断模型的选取与构建，以及基于机器学习和深度学习模型在故障诊断中的应用。在故障预测模型构建方面，介绍了故障预测模型的选取与构建，以及基于时间序列分析和集成模型与混合模型在故障预测中的应用。本文的研究对于提高机械设备的故障诊断与预测能力具有重要的意义。

关键词：机械设备； 故障诊断； 预测模型

目录

摘  要 1
引言 1
第一章 机械设备故障诊断与预测的数据收集与预处理 2
1.1资料采集的方法和手段 2
1.2数据的净化和降噪 2
1.3特征的抽取和选取 3
第二章 机械装备的故障诊断和分级模式的建立 3
2.1选择和建立故障诊断模型 3
2.2用机器学习方法设计故障诊断模型 4
2.3基于深度学习的故障诊断方法研究 4
第三章 建立机械装备的故障预报模型 5
3.1故障预报模型的选择和建立 5
3.2用时序分析方法建立故障预报模型 5
3.3集成模型与混合模型在故障预测中的应用研究 6
结  论 8
参考文献 9
 

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