第一章大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)生產(chǎn)故障預(yù)測(cè)概述第二章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：故障預(yù)測(cè)的基石第三章特征工程與選擇：故障預(yù)測(cè)的核心算法第四章模型構(gòu)建與訓(xùn)練：故障預(yù)測(cè)的核心算法第五章模型評(píng)估與優(yōu)化：故障預(yù)測(cè)的關(guān)鍵保障第六章工業(yè)應(yīng)用與展望：故障預(yù)測(cè)的未來(lái)方向101第一章大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)生產(chǎn)故障預(yù)測(cè)概述故障預(yù)測(cè)的引入：工業(yè)生產(chǎn)的痛點(diǎn)與機(jī)遇圍繞大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障預(yù)測(cè)模型展開(kāi)，通過(guò)案例與數(shù)據(jù)分析揭示其應(yīng)用價(jià)值預(yù)測(cè)性維護(hù)的三個(gè)核心要素機(jī)械故障、電氣故障、化學(xué)故障的預(yù)測(cè)方法數(shù)據(jù)采集的重要性多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合如何提升模型性能本章核心內(nèi)容3故障預(yù)測(cè)的核心要素分析多源數(shù)據(jù)融合的價(jià)值振動(dòng)、溫度、電流數(shù)據(jù)的融合如何提升模型性能噪聲過(guò)濾對(duì)故障特征提取的優(yōu)化作用深入分析故障預(yù)測(cè)的核心要素，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理的重要性振動(dòng)頻率異常、溫度異常、電流異常的關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響本章核心內(nèi)容工業(yè)故障的典型特征4故障預(yù)測(cè)的論證：模型架構(gòu)與技術(shù)選擇業(yè)務(wù)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)性需求對(duì)模型選擇的影響模型架構(gòu)的重要性L(fǎng)STM+注意力機(jī)制模型在航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用超參數(shù)優(yōu)化策略網(wǎng)格搜索與隨機(jī)搜索的效率對(duì)比模型選擇的關(guān)鍵因素5故障預(yù)測(cè)的總結(jié)：本章核心觀點(diǎn)模型選擇的依據(jù)超參數(shù)優(yōu)化的方法業(yè)務(wù)場(chǎng)景、數(shù)據(jù)量、實(shí)時(shí)性需求對(duì)模型選擇的影響網(wǎng)格搜索與隨機(jī)搜索的效率對(duì)比，超參數(shù)對(duì)模型性能的影響602第二章數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：故障預(yù)測(cè)的基石數(shù)據(jù)采集的引入：挑戰(zhàn)與現(xiàn)狀數(shù)據(jù)采集的技術(shù)路線(xiàn)傳感器選型、數(shù)據(jù)采集頻率、數(shù)據(jù)傳輸方式等技術(shù)細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)采集的挑戰(zhàn)與解決方案噪聲過(guò)濾、缺失值填充、數(shù)據(jù)降噪的技術(shù)方案本章總結(jié)數(shù)據(jù)采集的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析未來(lái)展望數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)工業(yè)數(shù)據(jù)采集的典型場(chǎng)景離散式采集與連續(xù)式采集的對(duì)比分析8數(shù)據(jù)采集的分析：典型場(chǎng)景與策略工業(yè)數(shù)據(jù)采集的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等問(wèn)題傳感器選型、數(shù)據(jù)采集頻率、數(shù)據(jù)傳輸方式等技術(shù)細(xì)節(jié)噪聲過(guò)濾、缺失值填充、數(shù)據(jù)降噪的技術(shù)方案數(shù)據(jù)采集的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析數(shù)據(jù)采集的技術(shù)路線(xiàn)數(shù)據(jù)采集的挑戰(zhàn)與解決方案本章總結(jié)9數(shù)據(jù)采集的論證：技術(shù)路線(xiàn)與挑戰(zhàn)深入分析數(shù)據(jù)采集的技術(shù)路線(xiàn)與挑戰(zhàn)，為后續(xù)章節(jié)奠定基礎(chǔ)工業(yè)數(shù)據(jù)采集的典型場(chǎng)景離散式采集與連續(xù)式采集的對(duì)比分析數(shù)據(jù)采集的技術(shù)路線(xiàn)傳感器選型、數(shù)據(jù)采集頻率、數(shù)據(jù)傳輸方式等技術(shù)細(xì)節(jié)本章核心內(nèi)容10數(shù)據(jù)采集的總結(jié)：本章核心觀點(diǎn)本章核心內(nèi)容工業(yè)數(shù)據(jù)采集的典型場(chǎng)景總結(jié)本章的核心觀點(diǎn)，為后續(xù)章節(jié)奠定基礎(chǔ)離散式采集與連續(xù)式采集的對(duì)比分析1103第三章特征工程與選擇：故障預(yù)測(cè)的核心算法特征工程的引入：重要性與方法特征工程的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)特征工程的解決方案數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案本章總結(jié)特征工程的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析未來(lái)展望數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)特征工程的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的特征工程應(yīng)用案例13特征工程的分析：時(shí)域特征提取振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法時(shí)域特征的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的時(shí)域特征應(yīng)用案例時(shí)域特征的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)工業(yè)故障的時(shí)域特征14特征工程論證：頻域特征提取頻域特征的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)頻域特征的解決方案數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案本章總結(jié)頻域特征的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析未來(lái)展望數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)頻域特征的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的頻域特征應(yīng)用案例15特征工程的總結(jié)：本章核心觀點(diǎn)特征工程的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的特征工程應(yīng)用案例數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案特征工程的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析特征工程的挑戰(zhàn)特征工程的解決方案本章總結(jié)1604第四章模型構(gòu)建與訓(xùn)練：故障預(yù)測(cè)的核心算法模型構(gòu)建的引入：重要性與方法模型構(gòu)建的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的模型構(gòu)建應(yīng)用案例數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案模型構(gòu)建的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析模型構(gòu)建的挑戰(zhàn)模型構(gòu)建的解決方案本章總結(jié)18模型構(gòu)建的分析：深度學(xué)習(xí)模型深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用案例數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案深度學(xué)習(xí)模型的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析深度學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)模型的解決方案本章總結(jié)19模型構(gòu)建的論證：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的解決方案數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案本章總結(jié)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析未來(lái)展望數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用案例20模型構(gòu)建的總結(jié)：本章核心觀點(diǎn)振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法模型構(gòu)建的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的模型構(gòu)建應(yīng)用案例模型構(gòu)建的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)工業(yè)故障的模型構(gòu)建2105第五章模型評(píng)估與優(yōu)化：故障預(yù)測(cè)的關(guān)鍵保障模型評(píng)估的引入：重要性與方法模型評(píng)估的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)模型評(píng)估的解決方案數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案本章總結(jié)模型評(píng)估的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析未來(lái)展望數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)模型評(píng)估的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的模型評(píng)估應(yīng)用案例23模型評(píng)估的分析：評(píng)估指標(biāo)的應(yīng)用振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法模型評(píng)估的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的模型評(píng)估應(yīng)用案例模型評(píng)估的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案工業(yè)故障的模型評(píng)估24模型評(píng)估的論證：優(yōu)化方法振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法模型優(yōu)化的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的模型優(yōu)化應(yīng)用案例模型優(yōu)化的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案工業(yè)故障的模型優(yōu)化25模型優(yōu)化的總結(jié)：本章核心觀點(diǎn)振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法模型優(yōu)化的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的模型優(yōu)化應(yīng)用案例模型優(yōu)化的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)稀疏、噪聲干擾、特征冗余等挑戰(zhàn)工業(yè)故障的模型優(yōu)化2606第六章工業(yè)應(yīng)用與展望：故障預(yù)測(cè)的未來(lái)方向工業(yè)應(yīng)用的引入：現(xiàn)狀與趨勢(shì)本章核心內(nèi)容工業(yè)故障的典型應(yīng)用深入探討工業(yè)應(yīng)用的現(xiàn)狀與趨勢(shì)，為后續(xù)章節(jié)奠定基礎(chǔ)振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法28工業(yè)應(yīng)用的分析：典型案例深度解析工業(yè)故障的典型應(yīng)用振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法工業(yè)應(yīng)用的應(yīng)用場(chǎng)景不同行業(yè)、不同設(shè)備的工業(yè)應(yīng)用案例工業(yè)應(yīng)用的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案本章總結(jié)工業(yè)應(yīng)用的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析未來(lái)展望數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)29工業(yè)應(yīng)用的論證：未來(lái)方向與挑戰(zhàn)工業(yè)故障預(yù)測(cè)的未來(lái)方向數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方案工業(yè)應(yīng)用的核心要素與挑戰(zhàn)的深入分析數(shù)字孿生、AI融合將是故障預(yù)測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)工業(yè)故障的挑戰(zhàn)本章總結(jié)未來(lái)展望30工業(yè)故障的總結(jié)：本章核心觀點(diǎn)工業(yè)故障的典型應(yīng)用振動(dòng)、溫度、電流等特征的提取方法數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征選擇、特征降維等技術(shù)方