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
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2024-05-20 17:54:52
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滤波器的缺点：EKFSLAM不仅要维护自身的状态，还需要维护地图（特征） 于是必须在内存上做出牺牲，比如500个特征，每个特征在二维环境中是两个点（x轴、y轴），矩阵变为1000x1000，若是三维环境，则1500x1500，状态的方差矩阵规模会变得十分巨大，对计算效益要求很高粒子滤波器：随机撒点（每个点都相当于一个机器人），通过landmark和传感器观测数据来更新点，最后收敛。但是粒子滤波器存
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2024-05-16 09:41:52
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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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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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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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一、简介基于matlab GUI一步线性+weiner滤波预测二、源代码function varargout = WeinerFilter(varargin)% WEINERFILTER M-file for WeinerFilter.fig%
原创
2021-07-07 17:14:01
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1 题目问题背景：仪器设备故障诊断技术是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整 体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。仪器故障按照来源可分为外部型和内部型，其中外部型故障的产生多为静电放射、电磁辐射、雷暴天气、空气湿度过大等导致的电路损坏或传感器失灵，内部型故障多为齿轮破裂、电机短路等。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方
# Python故障预测：一种实用的方法
故障预测在各行各业中扮演着越来越重要的角色，尤其是在制造、运输和信息技术等领域。通过分析历史数据和使用机器学习算法，企业可以预见设备故障，从而降低停机时间并提高效率。本文将介绍如何利用Python进行故障预测，并提供一个简单的代码示例。
## 1. 什么是故障预测？
故障预测是通过数据分析和机器学习技术，对设备或系统在未来可能发生故障的情况进行预测的
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
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2024-08-05 21:32:38
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本文介绍的是NetMan实验室发表在SIGMETRICS2018的一篇文章《PreFix: Switch Failure Prediction in Datacenter Networks》，文章采用了一种不同的方法——预测故障。这样，运维人员就可以在潜在故障发生前介入并解决。
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2021-07-06 18:31:39
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1. Kalman filter基本介绍卡尔曼滤波（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态，是一种强大的、通用性极强的工具。通俗一点来讲就是通过一系列不那么准确的观测值来预测真实值。图1. 一个简单的kalman filter应用在上图中红线real是真实的运动状态，绿线measure是测量值，蓝线filter是卡
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2023-09-16 00:24:15
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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。  
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2024-01-04 10:13:23
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本教程是一个系列免费教程，争取每月更新2到4篇。(由于精力有限，近期停止了一段时间，在此向大家道个歉)。主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。文章涉及使用到的框架以PyTorch和Tens
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
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2023-12-19 22:09:55
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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
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2024-08-14 18:18:16
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粒子滤波原理粒子滤波是基于蒙特卡洛仿真的近似贝叶斯滤波算法。我们可以从贝叶斯滤波的过程来相应的给出粒子滤波的过程。贝叶斯滤波公式推导分为两步，详细推导过程请见：崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特卡洛法与贝叶斯网络。第一步为状态预测，即通过上一时刻的状态量和当前时刻的控制量预测当前时刻的状态量： 第二步为量测更新，即通过当前时刻的观测量来修正当前时刻状态量的预测量： 式中代表归一化常数。
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2023-08-03 14:10:00
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# 故障预测和故障诊断的Python实践
在工业和工程领域，设备的故障预测和诊断至关重要。随着物联网与机器学习技术的发展，利用Python进行故障预测和诊断已经成为一种趋势。本文将介绍基本的故障预测与诊断方法，并提供一些代码示例。
## 什么是故障预测和故障诊断？
- **故障预测**是指通过对系统的监测和数据分析，提前识别设备可能发生故障的时间和类型。
- **故障诊断**则是在故障发生后
卡尔曼滤波（Kalman Filter）能用于各种状态的预测（温度、湿度、距离等可量化值），并基于测量情况对预测结果进行校正。卡尔曼滤波主要基于两组数据：预测的状态和预测误差测量的状态和测量误差因为各种噪声的存在，预测误差和测量误差都不可忽略，两者的大小共同决定了相信预测多一些还是相信测量多一些。 假设FK用于对位置的预测，那么我们要预测变量有二：位置和速度。 本文把公式的推导分为6个步骤：状态预
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2023-12-17 08:36:31
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【代码】基于kalman滤波的磨损预测算法matlab仿真。
原创
2022-10-30 10:07:00
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