《人工智能通識(shí)》實(shí)驗(yàn)任務(wù)報(bào)告實(shí)踐章節(jié)：學(xué)生姓名： 專業(yè)班級(jí)： 學(xué)號(hào)： 《第7章人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用》課程實(shí)驗(yàn)姓名學(xué)號(hào)班級(jí)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)指導(dǎo)教師時(shí)間實(shí)驗(yàn)任務(wù)一任務(wù)名稱基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)器故障預(yù)測(cè)2、任務(wù)目標(biāo)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)工業(yè)機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建高精度的故障預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器潛在故障的提前預(yù)警，從而減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，降低維護(hù)成本，提高工業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性和效率。通過(guò)本次實(shí)驗(yàn)，深入理解人工智能在工業(yè)故障預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用原理與實(shí)踐流程，掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、評(píng)估等關(guān)鍵技術(shù)。3、具體任務(wù)內(nèi)容（1）數(shù)據(jù)收集：收集工業(yè)機(jī)器在正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下的傳感器數(shù)據(jù)，包括溫度、振動(dòng)、電流等關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)。?（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除噪聲數(shù)據(jù)和異常值；對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充處理；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使數(shù)據(jù)具有可比性。?（3）特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，如計(jì)算振動(dòng)數(shù)據(jù)的頻率特征、溫度數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)等，構(gòu)建特征向量。?（4）模型選擇與訓(xùn)練：選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等，使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。?（5）模型評(píng)估：使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，分析模型的性能。?（6）故障預(yù)測(cè)與預(yù)警：將實(shí)時(shí)采集的機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的模型中，根據(jù)模型輸出判斷機(jī)器是否存在故障風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)發(fā)出預(yù)警。4、成果要求（1）實(shí)驗(yàn)報(bào)告一份，按照實(shí)驗(yàn)報(bào)告模板撰寫，詳細(xì)描述實(shí)驗(yàn)過(guò)程、遇到的問(wèn)題及解決方案、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等。（2）完整的代碼實(shí)現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和評(píng)估部分。（3）訓(xùn)練好的故障預(yù)測(cè)系統(tǒng)，能夠?qū)ο到y(tǒng)故障進(jìn)行診斷。實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)任務(wù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建工業(yè)機(jī)器故障預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器潛在故障的提前預(yù)警。通過(guò)這個(gè)實(shí)驗(yàn)，將掌握以下技能：（1）收集機(jī)器運(yùn)行多傳感器數(shù)據(jù)；?（2）清洗、處理和歸一化數(shù)據(jù)；?（3）提取時(shí)頻域特征構(gòu)建向量；?（4）用隨機(jī)森林訓(xùn)練故障預(yù)測(cè)模型；?（5）評(píng)估模型性能指標(biāo)；?（6）輸入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警；2、實(shí)驗(yàn)環(huán)境（1）硬件環(huán)境：處理器：IntelCorei7或更高內(nèi)存：16GB或更高顯卡：NVIDIAGPU（推薦RTX3060及以上，支持CUDA）（2）軟件環(huán)境：操作系統(tǒng)：Windows10/11、Linux或macOSPython版本：3.8或更高主要依賴庫(kù)：Scikit-learn、Pandas、NumPy、Matplotlib數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：MySQL8.03、任務(wù)完成及步驟【分解任務(wù)1】：數(shù)據(jù)收集實(shí)驗(yàn)步驟：通過(guò)與工廠合作，從工廠的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取機(jī)器在正常運(yùn)行和故障狀態(tài)下，由多個(gè)傳感器采集的溫度、振動(dòng)加速度、電流、電壓等10個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集頻率為每分鐘一次，采集周期為3個(gè)月。#下載數(shù)據(jù)集對(duì)應(yīng)代碼importmysql.connectorimportpandasaspd#連接MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)mydb=mysql.connector.connect(host="localhost",#數(shù)據(jù)庫(kù)主機(jī)地址，根據(jù)實(shí)際情況修改user="your_username",#數(shù)據(jù)庫(kù)用戶名，根據(jù)實(shí)際情況修改password="your_password",#數(shù)據(jù)庫(kù)密碼，根據(jù)實(shí)際情況修改database="your_database"#數(shù)據(jù)庫(kù)名稱，根據(jù)實(shí)際情況修改)#從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取數(shù)據(jù)query="SELECT*FROMmachine_sensor_data"#表名根據(jù)實(shí)際情況修改data=pd.read_sql(query,mydb)mydb.close()實(shí)驗(yàn)結(jié)果：實(shí)驗(yàn)總結(jié)：（1）遇到xx問(wèn)題，解決方法；總結(jié)xx經(jīng)驗(yàn)【分解任務(wù)2】：數(shù)據(jù)預(yù)處理實(shí)驗(yàn)步驟：（1）數(shù)據(jù)清洗：使用Pandas庫(kù)讀取數(shù)據(jù)后，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析找出并刪除包含大量缺失值或明顯異常值的記錄，如溫度數(shù)據(jù)超出正常范圍（0-100℃）的記錄。?（2）缺失值處理：計(jì)算每列數(shù)據(jù)的均值，用均值對(duì)缺失值進(jìn)行填充。?（3）數(shù)據(jù)歸一化：采用Min-Max歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間，使不同特征的數(shù)據(jù)具有可比性。#數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)應(yīng)代碼importpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#數(shù)據(jù)清洗，刪除包含大量缺失值或明顯異常值的記錄data=data[(data['temperature']>=0)&(data['temperature']<=100)]#缺失值處理，采用均值填充data.fillna(data.mean(),inplace=True)#數(shù)據(jù)歸一化scaler=MinMaxScaler()data[['temperature','vibration','current','voltage']]=scaler.fit_transform(data[['temperature','vibration','current','voltage']])實(shí)驗(yàn)結(jié)果：（1）xxxxxx實(shí)驗(yàn)總結(jié)：（1）遇到xx問(wèn)題，解決方法；總結(jié)xx經(jīng)驗(yàn)?！痉纸馊蝿?wù)3】：特征工程實(shí)驗(yàn)步驟：（1）時(shí)域特征提?。簩?duì)于振動(dòng)數(shù)據(jù)，計(jì)算其均值、方差、峰值等時(shí)域特征；對(duì)于溫度數(shù)據(jù)，計(jì)算溫度變化率等特征。?（2）頻域特征提?。簩?duì)振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換，提取主要頻率成分的幅值作為頻域特征。?（3）構(gòu)建特征向量：將提取的各類特征組合成一個(gè)特征向量，作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入數(shù)據(jù)。#提取特征對(duì)應(yīng)代碼importpandasaspdimportnumpyasnp#時(shí)域特征提取data['vibration_mean']=data['vibration'].rolling(window=10).mean()data['vibration_std']=data['vibration'].rolling(window=10).std()data['temperature_change_rate']=data['temperature'].diff()#頻域特征提?。ê?jiǎn)化示例，假設(shè)振動(dòng)數(shù)據(jù)已存儲(chǔ)為時(shí)間序列）defget_frequency_features(vibration_data):fft_result=np.fft.fft(vibration_data)frequencies=np.fft.fftfreq(len(vibration_data))positive_indices=np.where(frequencies>0)[0]magnitude=np.abs(fft_result[positive_indices])returnmagnitude[:10]#取前10個(gè)主要頻率成分的幅值data['frequency_features']=data['vibration'].apply(lambdax:get_frequency_features(x))#構(gòu)建特征向量X=data.drop('is_fault',axis=1)#假設(shè)is_fault列為故障標(biāo)簽列y=data['is_fault']實(shí)驗(yàn)結(jié)果：（1）xxxxxx實(shí)驗(yàn)總結(jié)：（1）遇到xx問(wèn)題，解決方法；總結(jié)xx經(jīng)驗(yàn)?？偨Y(jié)xx經(jīng)驗(yàn)?！痉纸馊蝿?wù)4】模型選擇與訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)步驟：（1）模型選擇：選擇隨機(jī)森林算法作為故障預(yù)測(cè)模型，因其具有良好的魯棒性和泛化能力，能處理非線性數(shù)據(jù)，適合工業(yè)故障預(yù)測(cè)場(chǎng)景。?（2）劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集按照7:3的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。（3）模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置樹(shù)的數(shù)量為100，最大深度為10等參數(shù)。#評(píng)估選擇與訓(xùn)練對(duì)應(yīng)代碼fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier#劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=42)#模型訓(xùn)練model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=10,random_state=42)model.fit(X_train,y_train)【分解任務(wù)5】模型評(píng)估實(shí)驗(yàn)步驟：使用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，以分析模型的性能。#模型評(píng)估對(duì)應(yīng)代碼fromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_scorey_pred=model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)recall=recall_score(y_test,y_pred)f1=f1_score(y_test,y_pred)print("準(zhǔn)確率：",accuracy)print("召回率：",recall)print("F1值：",f1)【分解任務(wù)6】故障預(yù)測(cè)與預(yù)警實(shí)驗(yàn)步驟：將實(shí)時(shí)采集的機(jī)器運(yùn)行數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程的方法進(jìn)行處理，然后輸入到訓(xùn)練好的隨機(jī)森林模型中，根據(jù)模型輸出判斷機(jī)器是否存在故障風(fēng)險(xiǎn)，若存在故障風(fēng)險(xiǎn)則通過(guò)郵件或短信向維護(hù)人員發(fā)出預(yù)警信息。#故障預(yù)測(cè)與預(yù)警對(duì)應(yīng)代碼#假設(shè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為new_data（格式與原始數(shù)據(jù)相同）new_data=pd.DataFrame({'temperature':[0.5],'vibration':[0.3],'current':[0.4],'voltage':[0.6],#其他特征列...})#對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程new_data[['temperature','vibration','current','voltage']]=scaler.transform(new_data[['temperature','vibration','current','voltage']])new_data['vibration_mean']=new_data['vibration'].rolling(window=10).mean()new_data['vibration_std']=new_data['vibration'].rolling(window=10).std()new_data['temperature_change_rate']=new_data['temperature'].diff()new_data['frequency_features']=new_data['vibration'].apply(lambdax:get_frequency_features(x))#進(jìn)行預(yù)測(cè)prediction=model.predict(new_data)ifprediction[0]==1:print("機(jī)器存在故障風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)出預(yù)警！")else:print("機(jī)器運(yùn)行正常")實(shí)驗(yàn)總結(jié)（1）成功收集多源數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗、填充和歸一化提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，提取時(shí)頻域特征助力模型訓(xùn)練。?（2）采