检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨继聪 周伟[1] 王林琳[1] YANG Jicong;ZHOU Wei;WANG Linlin(School of Mechanical Engineering,Hubei University of Technology,Wuhan Hubei 430068,China)
机构地区:[1]湖北工业大学机械工程学院,湖北武汉430068
出 处:《机床与液压》2022年第13期107-113,共7页Machine Tool & Hydraulics
基 金:湖北工业大学博士科研启动基金项目(BSQD2019010)。
摘 要:为降低实验模型构建和参数配置的复杂性,提出一种基于改进工作流的故障预测系统,以可视化的方式设计、配置、执行和部署故障预测实验。该平台不仅能够使专家更容易地使用各种故障预测算法和预测工具,而且能够使不具有算法基础和经验的非专家也参与到实验模型的构建中。通过某表干炉设备的故障预测实验,验证了该系统架构设计的可行性。A fault prediction system based on improved workflow was proposed to reduce the complexity of model construction and parameter configuration,which was a workflow-based framework to visually design,execute and deploy machine learning experiments.By using this platform,not only experts can use various fault prediction algorithms and tools more easily,but also non-experts without machine learning knowledge and experience can participate in the construction of machine learning experimental models.The feasibility of the system architecture design was verified through the fault prediction experiment of the surface drying furnace equipment.
分 类 号:TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程] TH17[机械工程—机械制造及自动化]
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