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熟悉機器學習/深度學習模型在故障診斷中的應用

來源:昆山漢吉龍測控技術有限公司   2025年06月12日 09:20  

課程設計規(guī)劃及已建成實驗室效果圖

1.課程目標

1. 掌握工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的數(shù)據(jù)采集、傳輸與存儲技術。

2. 學習基于大數(shù)據(jù)的設備故障診斷方法(如振動分析、溫度預測等)。

3. 熟悉機器學習/深度學習模型在故障診斷中的應用。

4. 熟悉常見的機械傳功主要結構。

5. 熟悉了解常見的旋轉機械的主要故障類型與故障振動頻譜分類。

2.人實驗項目及任務分配

每組建議 5-6人,分工協(xié)作完成實驗。

建議人員安排如下:

學生A:部署規(guī)劃協(xié)調實驗項目及設備實驗運行工況。

學生B和C:協(xié)調更換設備故障測試件。

學生D:配置振動/溫度傳感器,采集設備正常/故障狀態(tài)下的振動信號(FFT變換)完成數(shù)據(jù)采集。

學生E:在線預先分析數(shù)據(jù),實時保存存儲數(shù)據(jù)置本地硬盤。

學生F:使用小波變換或者加速度包絡技術提取故障特征(如軸承磨損頻率)。



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