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《基于机器学习方法的电机异音检测研究》
一、引言
随着现代工业的快速发展，电机在各种设备中的应用越来越广泛。然而，电机的正常运行中，可能会出现异音现象，这往往意味着电机的性能或结构出现了问题。传统的电机异音检测方法主要依赖于人工经验和专业仪器，不仅效率低下，而且易受人为因素影响。因此，基于机器学习方法的电机异音检测研究具有重要的实际意义和应用价值。本文旨在研究基于机器学习方法的电机异音检测技术，以提高电机异音检测的准确性和效率。
二、相关技术背景
机器学习方法是一种以数据驱动的自动学习方法，它可以从大量数据中提取有用的信息，并建立预测模型。在电机异音检测中，机器学习方法可以通过对电机运行时的声
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