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工业设备故障智能诊断系统方案

TOC\o1-2\h\u6690第1章项目背景与意义 3

32771.1设备故障诊断现状分析 4

233211.2故障智能诊断技术的应用价值 4

22333第2章故障诊断技术概述 4

245562.1故障诊断基本原理 5

307152.1.1信号采集 5

238492.1.2信号处理 5

67892.1.3特征提取 5

319802.1.4故障识别 5

88812.2常用故障诊断方法 5

136012.2.1基于专家系统的故障诊断 5

293152.2.2基于模型的故障诊断 5

72862.2.3基于信号处理的故障诊断 6

306592.2.4基于机器学习的故障诊断 6

72002.3智能诊断技术的发展趋势 6

18432.3.1数据驱动的故障诊断 6

32442.3.2多源信息融合的故障诊断 6

313872.3.3云计算与边缘计算的融合 6

323662.3.4人工智能与物联网技术的结合 6

28674第3章系统需求分析 7

128783.1功能需求 7

153013.1.1故障检测与诊断 7

117703.1.2故障预警 7

277703.1.3数据存储与管理 7

283713.1.4故障报告与推送 7

303863.1.5用户管理与权限控制 7

64073.1.6系统设置与维护 7

41283.2功能需求 7

114483.2.1实时性 7

155413.2.2准确性 7

228183.2.3可靠性 7

260133.2.4扩展性 7

15603.2.5安全性 7

208183.3可行性分析 8

118633.3.1技术可行性 8

197413.3.2经济可行性 8

147173.3.3社会可行性 8

70963.3.4法律可行性 8

15012第4章故障诊断算法选择与设计 8

66454.1信号处理方法 8

248224.1.1预处理方法 8

208764.1.2特征提取方法 8

45264.2人工智能算法 9

131924.2.1支持向量机（SVM） 9

80414.2.2神经网络（NN） 9

161044.2.3随机森林（RF） 9

288514.3故障诊断模型构建 9

157234.3.1数据集准备 9

143794.3.2特征选择与优化 9

203884.3.3故障诊断模型训练 9

129924.3.4模型评估与优化 9

27594.3.5故障诊断应用 10

17614第5章数据采集与预处理 10

158285.1数据采集方案 10

217965.1.1传感器选型与布置 10

248315.1.2数据采集系统设计 10

320585.2数据预处理方法 10

24495.2.1数据清洗 10

82285.2.2数据平滑 11

198595.3数据特征提取与选择 11

179195.3.1时域特征提取 11

76775.3.2频域特征提取 11

184165.3.3特征选择 11

4933第6章系统架构设计 12

309546.1系统总体架构 12

183056.1.1数据采集层 12

66146.1.2数据处理层 12

293066.1.3故障诊断层 12

71276.1.4应用展示层 12

244096.1.5安全保障体系 12

24866.2系统模块划分 12

207066.2.1数据采集模块 12

311736.2.2数据处理模块 12

205636.2.3故障诊断模块 13

132386.2.4应用展示模块 13

11156.2.5系统管理模块 13

210406.3系统接口设计 13

227396.3.1内部接口 13

97826.3.2外部接口 13

17683第7章系统功能模块实现 13

47637.1数据管理模块 13

118037.1.1数据采集与接入 13

20557.1.2数据预处理 13

27977.1.3数据存储与管理 14

200767.2故障诊断模块 14

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