工业大数据在设备故障诊断中的应用——基于支持向量机

"这篇毕业论文主要探讨了基于工业大数据的生产设备故障诊断，采用了数据驱动方法，特别是支持向量机作为核心工具。论文还对比了不同策略的运行时间、故障诊断正确率和其他性能指标。" 正文: 随着信息技术的飞速发展，工业领域正经历着深刻的变革。"工业4.0"、"工业互联网"以及"中国制造2025"等概念的提出，揭示了智能制造时代的到来，而其中的关键技术之一就是工业大数据。论文的摘要指出，由于计算机硬件的进步和存储成本的降低，工业生产中积累了大量数据，这些数据蕴含着设备运行状态的重要信息。 设备故障诊断是确保生产线稳定运行的关键环节。传统的故障诊断方法主要包括基于机理模型、数据驱动和知识工程三种。基于机理模型的方法依赖于对设备工作原理的深入理解，但可能无法适应复杂工况；基于知识工程的方法则依靠专家经验和规则库，实施难度大且难以扩展。相比之下，数据驱动的方法通过分析实际运行数据来建立故障模型，更具灵活性和适应性。 论文重点关注的是数据驱动方法中的基于分类技术，尤其是支持向量机（SVM）。SVM是一种强大的监督学习算法，适用于处理小样本、非线性和高维问题，尤其在分类任务中表现出色。在设备故障诊断中，SVM可以通过学习历史数据，构建能够区分正常状态与异常状态的决策边界，从而对新的设备运行数据进行有效的故障识别。 论文不仅构建了SVM故障模型，还对比了两种策略的性能，包括运行时间、诊断准确率等关键指标。这样的对比有助于评估不同方法的优劣，为实际应用提供依据。通过这样的实证研究，可以为工业设备的智能维护提供更高效、更精确的解决方案。 总结来说，这篇毕业论文深入研究了工业大数据在设备故障诊断中的应用，特别是利用支持向量机进行数据驱动的故障模型构建，并进行了实际效果的比较。这为提升工业设备的健康管理和维护效率提供了新的思路，也是对智能制造领域理论与实践的重要贡献。