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(shù)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(shù)。

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(jié)構(gòu)。

5. 熟悉了解常見的旋轉(zhuǎn)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(diào)實驗項目及設備實驗運行工況。

學生B和C：協(xié)調(diào)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(shù)提取故障特征（如軸承磨損頻率）。

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