大型振动数据集分析方法与故障诊断框架

大型振动数据集的分析核心在于:从海量、高维、多源的振动信号中高效提取具有故障敏感性的特征,并融合数据驱动与机理驱动方法,实现对旋转机械(如风机、电机、齿轮箱等)的精准、可解释、鲁棒的故障诊断。完整的分析流程涵盖:数据预处理 → 特征工程 → 模型构建 → 诊断决策,四大关键环节,并需紧密结合设备运行机理与典型故障模式。

  • 2025-12-28
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