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预测性保护或维护与物联网结合使用，帮助行业检测生产或维护设备中的重要故障。在本研究中，我们提供了一个系统架构模型，用于根据受监控设备获取的数据检测早期水泵系统故障。在试验部分，我们研究了水泵行业的实际测量统计数据、事件和故障。正在尝试不同的保护措施或策略来保持行业的有效性。保护会破坏任何行业的商品价值。为了避免受到冲击或以后发生故障，应以减少保护任务成本和时间的方式规划保护程序。本研究描述了基于工业领域随机森林方法的预测性维护或预防性保护的敏锐机器学习架构系统的实施，该系统考虑了物联网和机器学习 (ML) 技术支持实时统计、在线数据收集和分析，以便尽早检测机器故障，从而实现对数据的实时监控、数据可视化和分析，以便尽早检测机器故障。
使用机器学习对水泵进行预测性维护
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