机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现，在CWRU数据上实战**1、随机信号的幅值概率密度函数介绍****2、代码实战**2.1导入包2.2定义CWRU数据读取函数**3、内圈故障幅值概率密度函数分析**3.1时域图绘制3.2编程思路分析**4、封装成一个plt_amp_prob_density_fun()函数**4.1滚动体故障轴承幅值概率密度函数分析
故障预测基本概念本文用于记录学习过程中的点点滴滴，如有错误望不吝指出。最近阅读了一些故障预测相关的文章，对于故障预测有了一些基本概念上的理解，在此进行分享：在20世纪60年代之前，公司的维护主要采取故障发生之后进行维护的方法，这种称为纠正的维护已经被预测故障机制进行了修正，即在故障发生之前进行的维护。 这两种维护 - 纠正和预防 - 呈现下面描述的某些变化。下图显示了它们的全局结构。 可见，基于预
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2023-10-19 06:59:54
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故障预测算法分类故障预测算法分为三类：基于模型(model-driven)的故障预测技术；基于数据驱动(data—driven)的故障预测技术；基于统计可靠性的故障预测技术。基于模型的故障预测技术基于模型的故障预测指采用动态模型或过程的预测方法。物理模型方法、卡尔曼／扩展卡尔曼滤波／粒子滤波以及基于专家经验的方法等均可划为基于模型的故障预测技术。基于模型的故障预测技术一般要求对象系统的数学模型是已
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2023-08-05 12:20:12
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1 说明整体上未来的设备都是智能设备,所以应用数据进行故障诊断应该是比较靠谱的。智能设备（intelligent device）是指任何一种具有计算处理能力的设备、器械或者机器。 功能完备的智能设备必须具备灵敏准确的感知功能、正确的思维与判断功能以及行之有效的执行功能。假设：这里假设设备可以连接互联网，以一定频次（例如5秒/次）向服务器发送数据。（需要的话服务器也可以秒级的将数据返回设备）如果未来
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2023-08-27 12:45:42
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在使用Ceph集群时，SSD故障可能是一个常见的问题。SSD（Solid State Drive）是一种高性能的存储设备，它可以提供更快的数据读写速度和更高的数据可靠性。然而，就像任何其他硬件设备一样，SSD也可能出现故障。当SSD出现故障时，可能会导致数据丢失或者服务中断，给企业带来严重的损失。
在Ceph集群中，SSD通常被用作数据存储设备。Ceph是一个开源的分布式存储系统，它可以将数据分
设备故障预警和状态监测根据设备运行规律或观测得到的可能性前兆，在设备真正发生故障之前，及时预报设备的异常状况，采取相应的措施，从而最大程度的降低设备故障所造成的损失。随着设备装置和工程控制系统的规模和复杂性日益增大，为保证生产过程的安全平稳,通过可靠的状态监控技术及时有效的监测和诊断过程异常就显得尤为迫切和重要。现有的设备故障预警技术主要分为三大类：基于机理模型的方法、基于知识的方法和基于数据驱动
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2023-07-10 18:01:41
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类别不平衡的设备故障预测背景&需求数据集是一个设备故障的数据集，记录了近1000台设备在2001-2011年间多个时间节点的设备状态和是否故障，大概数据如下所示，一共有约12W条数据需求的话就是根据这些数据建立一个设备故障预测模型，尽可能减小failure样本的误判率难点主要是在类别极度不平衡，虽然有12W条数据，但是failure样本数据只有100多条，所以并不是简单调个sklearn就
今天使用python做了arima model，其他都是没有问题的，但是在预测时遇到一个很大的问题，查了半天，中文英文都查了，文档也查了，似乎没有办法解决，可能是在python的statsmodels.tsa.arima_model设计过程中就是没有考虑这种情况吧。本文先讲一下使用python做arima model的一些基本情况和注意事项，然后讲一下存在的问题。1. statsmodels.ts
深度学习+故障诊断学习路线stage1: Python入门 - 打好编程基础在线免费python入门编程网站1在线免费python入门编程网站2stage2: 吴恩达课程讲深度学习理论 - 浅浅理解神经网络stage3: 看10篇中文故障诊断论文 - 对故障诊断有个大概了解stage4: 深度学习实战(一定要动手敲代码)stage5: 了解故障诊断相关理论知识及信号处理方法stage6: 实战初
基于ICA的线性监督分类的故障诊断方法ICA+AO统计量数据预处理AO统计量的计算必备公式AO统计量的控制限将AO统计量应用于故障诊断的步骤故障判定参考文献DICA+AO统计量 ICA+AO统计量数据预处理此处同统计量的预处理方法，见链接。下文部分未申明的变量均可在预处理部分找到含义。AO统计量的计算注：此部分原理比较复杂，以下总结可能会存在错误。必备公式（1）随机选择d维空间（与FastICA
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2023-10-27 19:14:49
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随着人工智能的兴起，机器学习和深度学习在研究以及工业上的应用。现阶段，大多数工业在做故障预测的时候更倾向于使用结合大数据的机器学习算法来对其进行预测以及后期的运维工作。但是，不管是其机理模型和数据模型在一定程度上都会有其缺陷，是不是能将机理模型和数据模型进行融合，来消除彼此的缺点呢！暂且先称之为混合模型。  
前几天偶然看到一个叫卡尔曼滤波的家伙，闲来无事搜来看看，看的是迷迷糊糊，一会儿这里说是做时间序列平滑的，一会儿这里是说滤波的，一会儿说可以预测未来值，但预测不又需要当前的观测值么，那能不能进行多步预测呢，反正搞得是迷迷糊糊。直到我在百度百科上看到一句话，让我醍醐灌顶！ 就是说，卡尔曼滤波对于过去位置的估计叫插值或平滑，对当前位置的估计叫滤波，感觉这俩差别不大，因为都可以搞到观测值嘛
目录1 概述2 问题3 解答（Python代码实现）3.1 任务33.2 任务41 概述制造业是国民经济的主体，近十年来，嫦娥探月、祝融探火、北斗组网，一大批重大标志性创新成果引领中国制造业不断攀上新高度。作为制造业的核心，机械设备在工业生产的各个环节都扮演着不可或缺的重要角色。但是，在机械设备运转过程中会产生不可避免的磨损、老化等问题，随着损耗的增加，会导致各种故障的发生，影响生产质量和效率。实
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2023-10-16 09:39:36
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在工业物联网环境中，产线机组设备运行、运输设备移动、试验仪器运行等场景都会产生振动信号。如果能对采集到的振动信号进行分析，我们就可以预估设。备的疲劳年限、及时知晓设备已发生的异常以及预测未来仪器可能发生的异常。如果你追求科学精细地管理设备全生命周期健康，不妨来看看这套解决方案。 工业物联网场景下，设备故障一般可以分为突发性故障（随机故障）与时间依存性故障。随机故障由偶然因素引起，以往很难防止这类
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2023-08-02 23:50:01
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# 机器学习在故障预测中的应用
随着科技的进步，各行各业快速发展，故障预测在设备管理和维护中变得愈加重要。故障预测是一种利用历史数据和机器学习算法预测产品设备潜在故障的技术，旨在提高设备的可靠性，减少意外停机时间。这篇文章将介绍故障预测的基本概念、应用领域以及用机器学习进行故障预测的示例代码。
## 故障预测的基本概念
故障预测的核心在于通过分析设备的历史数据，识别出潜在的故障模式。机器学习
首先，故障预测与健康管理PHM基于先进传感器技术获取复杂设备的运行状态信息，借助智能算法实现复杂工程系统的故障诊断、健康状态预测与管理。基于机器学习的PHM技术能够充分挖掘多源异构数据的信息，提高故障诊断、健康状态预测以及剩余寿命估计的准确性。然而，这样的复杂高维非线性模型很难被解释，因此难以获取客户的信任，且设计者难以依据其内部运转机理作针对性的改进。一般地，PHM由三部分功能支撑，即数据前处理
网上很多都是opencv写的，没办法gpu加速，我开始也用opencv写过，但是不加速运行很慢。没办法，亲自操刀写了一个利用caffe的pyport osimport numpy as npimport cv2import sy
问题：磁盘故障预测(Disk Failure Prediction)（一）背景和说明 在大规模IDCS和云计算环境中，各种磁盘故障是罕见但昂贵的事情。因此，为了节约成本，HDD供应商非常积极的去降低故障率。幸运的是，我们有S.M.A.R.T.(自监控、分析和报告技术)，从计算机硬盘驱动器(HDDs)、固态驱动器(SSDs)和eMMC驱动器收集的日志，这些日志报告各种驱动器SMART属性，目的是
随着项目系统的上线发布，如何在系统的日常运行之中及时地发现其存在的故障是一项很关键的工作。试想一下，用户来电反馈订单无法支付、App 无法登录，研发发现下单 QPS 曲线同比下跌，这些都是事故发生时的现象，虽然现象不完全等于故障点，但通常最早出现异常现象的地方和故障根因关联最大，所以第一时间发现异常对于锁定问题至关重要。故障发现就是系统异常反馈到研发的过程，这里猫哥画了一个简单的脑图，分类说明故障
# Python SSD：简单优雅的目标检测
随着计算机视觉技术的不断进步，目标检测成为了一个热门的研究方向。其中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种广泛使用的目标检测方法，因其高效性和准确性在许多实际应用中得到了成功的应用。本文将介绍如何使用Python实现SSD，并配以代码示例，以帮助你理解这一概念。
## 什么是SSD？
SSD是一种单阶段目标检
