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基于时序数据的机器故障诊断.pptx

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基于时序数据的机器故障诊断.pptx

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文档介绍:该【基于时序数据的机器故障诊断 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【25】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于时序数据的机器故障诊断 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。。,可以捕获不同级别的时序模式和特征。,可用于提取简单的时间相关性特征。主题名称:动态时间规整(DTW),用于比较不同长度和变异程度的时序序列。,从而捕捉局部相似性。。时序数据特征提取主题名称:滑动窗口时序数据特征提取主题名称:傅里叶变换(FT)和离散傅里叶变换(DFT),揭示信号中的频率成分。,可以提取信号的频率特征,识别周期性模式和异常。。主题名称:小波变换(WT),用于分解信号成一系列子带。,揭示局部和全局特征。,识别突变和局部趋势。时序数据特征提取主题名称:隐马尔可夫模型(HMM),用于建模具有隐藏状态的时序数据序列。。,并预测未来事件。主题名称:生成对抗网络(GAN)。,增强数据集并改善模型性能。:通过动态时间规整(DTW)、最长公共子序列(LCS)等算法,将不同长度和采样率的时序序列对齐,使其能够进行比较和分析。:在机器故障诊断中,对齐可以识别和过滤不相关或冗余的信息,提高故障模式识别和预测的准确性。:通过归一化、标准化等方法,消除数据单位和量纲的影响,便于后续的特征提取和模型训练。:采用移动平均、小波变换等滤波技术,去除传感器噪声和环境干扰,提高数据质量。故障模式识别算法基于时序数据的机器故障诊断故障模式识别算法主题名称:,根据时序数据特征将故障划分为不同的模式。,根据特征属性逐步划分故障模式,实现快速分类。,灵活性较高,易于理解和更新。主题名称:。、方差、峰值等,频域统计特征包括功率谱密度、自相关系数等。(如高斯混合模型、隐马尔可夫模型)可对不同故障模式下的时序数据进行建模,实现模式区分。