随着中国注塑工业的发展，几乎所有的注塑加工制品中有将近大部分的必须通过注塑、成型。现今的注塑生产企业大部分都属于劳动密集型与技术密集型的结合，半手工、半自动化生产模式。正是由于这种生产模式，使得注塑加工企业在生产、管理以及机械维护等方面需要花费大量的人力、物力和财力。因此，控制成本、精细管理、保证品质是现代企业赢得市场的唯一出路。 物通博联针对注塑加工企业的这一难题，提出了一套基于工业智能网关-物
时代拓灵数字声纹识别SDK集成调试过程 时代拓灵数字声纹识别SDK效果概述声音采集 采集说话人声音，按说话人语音内容可分为：固定文本声纹识别与非固定文本声纹识别，用 户可根据不同场景自行选择。活体检测 检测说话人是否为正常活体，可以有效对非录音和其他非正常人声进行检测，从而增加声纹 识别对手机录音攻击的防御能力，在智能声纹识别中可进行配置。说话人身份识别 判定说话人是否为当日当时具有相应权限的操作
旋转机械的种类繁多，有发电机、汽轮机、离心式压缩机、水泵、通风机以及电动机等，这类机械的主要功能都是由旋转动作完成的，统称为机器。旋转机械故障是指机器的功能失常，即其动态性能劣化，不符合技术要求。例如，机器运行失稳，机器发生异常振动和噪声，机器的工作转速、输出功率发生变化，以及介质的温度、压力、流量异常等。机器发生故障的原因不同，所生产的信息也不一样，根据机器特有的信息，可以对机器故
转载
2024-08-27 16:53:33
41阅读
机械故障是风力发电设备、航空发动机、高档数控机床等大型机械装备安全可靠运行的“潜在杀手”。故障诊断是保障机械装备安全运行的“杀手锏”。由于诊断的装备量大面广、每台装备测点多、数据采样频率高、装备服役历时长，所以 获取了海量的诊断数据，推动故障诊断领域进入了“大数据”时代。 &nbs
转载
2024-07-31 13:12:06
245阅读
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
转载
2023-10-30 15:32:34
45阅读
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述旋转机械故障诊断中的频带选择（FBS）研究旋转机械故障诊断中的频带选择（FBS）旨在识别频带位置，包括全频带外的故障瞬变，因此故障诊断可以抑制来自其他频率分量的噪声影响。冲动性和循环平稳性最近被认为是瞬态的两个独特特征。因此，许多研究都集中在开发两种特征的
振动进行时域特征提取，并用于机械故障诊断 覆盖：数据导入 → 时域统计特征 → 特征归一化 → 可视化 → 与频域/时频域特征联合使用的扩展接口。 核心思想：时域特征计算量小、对硬件要求低，适合在线监测；与频域、时频域特征融合后，可显著提升故障识别准确率。 1 文件结构 VibTimeDomai ...
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
转载
2023-08-05 12:20:12
724阅读
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
转载
2023-10-19 06:59:54
181阅读
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
转载
2023-08-27 12:45:42
228阅读
## 基于机器学习的工程机械设备故障预测系统实现指南
在当今工业环境中，设备的故障预测对提高生产效率和降低维护成本至关重要。本文将引导你实现一个基于机器学习的工程机械设备故障预测系统。以下是我们将要完成的步骤和每一步所需的代码。
### 整体流程概览
以下是实现该系统的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
# 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
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述旋转机械故障诊断中的频带选择（FBS）研究旋转机械故障诊断中的频带选择（FBS）旨在识别频带位置，包括全频带外的故障瞬变，因此故障诊断可以抑制来自其他频率分量的噪声影响。冲动性和循环平稳性最近被认为是瞬态的两个独特特征。因此，许多研究都集中在开发两种特征的
综述AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器采用弱分类器加阈值的加权组合的形式。AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感，但在一些问题中，AdaBoost方法相对于大多数其它学习算法而言，不会很容易出现过拟
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
转载
2023-07-10 18:01:41
587阅读
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
转载
2024-08-05 21:32:38
757阅读
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
转载
2023-12-19 22:09:55
2阅读
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
转载
2024-08-14 18:18:16
115阅读
# 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
本文聚焦振动分析技术在旋转机械（如轴承、齿轮箱、电机等）故障诊断中的突破性进展，探讨其如何通过信号处理技术革新与人工智能融合，推动工业设备维护模式从 “事后维修” 向 “预测性维护” 转型，成为工业 4.0 时代设备健康管理的关键支撑。
