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预测性维护与机器学习一起使用，帮助行业识别生产或维护设备中的关键缺陷。基于借助传感器由受监控设备收集的数据，我们在本研究中提出了一个用于识别早期水泵系统故障的系统架构模型。该项目采用的数据集包含历史水泵性能数据、运行条件、环境因素和维护记录。利用该数据集，该项目探索了不同的 ML 算法，包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，以开发准确的预测模型。该项目的关键步骤包括数据预处理、特征选择、模型训练、评估和部署。准确度、精确度、召回率和 F1 分数等各种指标都用于评估预测模型的性能。此外，该项目还调查了模型的可解释性，以便深入了解导致水泵故障的因素。本研究论文介绍了一种用于预测性维护的机器学习架构系统的实施，该系统基于对算法进行比较分析并选择最适合在工业领域实施的算法之一，该算法考虑使用机器学习 (ML) 技术支持实时统计、在线数据收集和分析，以便更快地检测机器故障，从而实现数据的实时监控和数据可视化。
使用机器学习预测水泵故障
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