简介：摘要:工业机械设备的故障会导致生产中断、资源浪费和维修成本增加等问题。因此，实现对工业机械设备故障的准确预测具有重要意义。目前，基于机器学习的故障预测方法成为了研究热点。文章旨在探索基于机器学习的工业机械设备故障预测方法，并应用于实际生产场景中。首先，通过数据收集和预处理，保证数据质量和完整性。然后，利用特征选择算法提取与故障相关的有用特征。接着，选择合适的机器学习模型进行训练和评估，并使用交叉验证和指标评估模型性能。最后，利用训练好的模型进行故障预测，并设计实时监测和报警系统。
基于机器学习的工业机械设备故障预测方法
