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
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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电子产品整机MTBF计算和试验时间的确定 MTBF试验是采用高温（40-50摄氏度）连续开机，小批量，试验产品寿命的方法。试验中湿度取40-85%，没有其它加速因子。 1. 理论计算MTBF的公式： 在单位时间内（一般以年为单位），产品的故障总数与运行的产品总量之比叫“故障率”（Fai
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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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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摘要现代制造业的快速发展促进了大型机械设备的大规模生产。旋转机械是大型机械设备的关键部件，然而，旋转机械在长时间运行后，难免会有磨损，性能下降，最终导致故障。不及时的进行维护，这些故障可能就会导致机器的损坏，甚至大型灾难。剩余使用寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测对于旋转机械的状态监测和及时维修具有重要意义，是保证机械安全运行、降低维修成本和经济损失的一项有前途的技术。
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
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
文章目录一、信号的时域分析1.1信号波形参数识别1.2检测方法 过零检测法1.3数字信号微分与数字信号积分二、信号的频域分析2.1周期信号的频谱分析2.2 信号的频谱分析2.3数字信号的频谱计算方法三、信号的时差域相关分析3.1信号的相关系数3.2 相关应用3.3 数字滤波器和模拟滤波器的区别四、信号的幅值域分析4.1概率密度曲线与概率分布曲线的应用五、信号的数字滤波5.1滤波器概念5.2频率域
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
# Python 设备故障诊断
在日常生活和工作中，我们经常会遇到设备故障的情况。设备故障可能会给我们的工作和生活带来诸多不便，因此及时准确地诊断设备故障是非常重要的。本文将介绍如何使用 Python 来进行设备故障诊断，通过编写代码来快速定位设备故障的原因。
## 设备故障诊断流程
设备故障诊断通常包括以下几个步骤：
1. 确认设备故障的现象
2. 收集设备故障的信息
3. 分析设备故障
一. 摘要：基于基于定时任务的检测物联网设备异常状态的方法是指能够根据物联网设备既定的上报消息的频率作为参考标准，制定的一套判断物联网设备异常状态的方法。属于物联网领域。本发明分为记录设备最近上报数据状况、自适应定时任务周期以及定时根据设备上报频率判断设备异常状态三部分。记录设备最近上报数据状况部分包括：在数据库中存储每个设备的最近一次上报数据状况。自适应定时任务周期包括：每种设备接入物联网平台时
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。  
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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数控机床故障诊断与维修试题(一)一、填空题(每空1分，共2 0分)1、滚珠丝杠螺母副，按滚珠返回的方式不同可以分为()和()两种。2、导轨副的维护一般包括()、()和()。3、数控机床自动换刀装置的形式有()、( )和()。4、数控机床上常用的刀库形式有()、()、()和()。5、刀具常用交换方式有( )和()两类。6、滚珠丝杠螺母副的润滑油为()，而润滑油一般采用()。7、数控机床按控制运动轨迹
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2023-10-30 15:32:34
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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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设备的故障分必然性故障和偶然性故障。必然性故障是各种元器件、部件经长期使用后，性能和结构发生变化，导敛设备无法进行正常的工作，如元器件老化、变质，电位器磨损等。偶然性故障是指各种元器件、结构等因受外界条件的影响，出现突发性质变，而使设备不能进行正常的工作，如交流电压过高、设备受冲击、静电影响等。产生故障的原因具体分析如下：一、人为引起的故障(偶然故障)这类故障是由于操作不当引起的，一般多由操作人员
