故障诊断与寿命预测分析软件

项目简介

基于智能算法的故障诊断与寿命预测分析系统，集成多种机器学习和深度学习算法，实现设备的智能故障诊断和剩余寿命预测。

主要功能

1. 数据管理

• 数据接入（CSV/Excel文件上传）
• 数据预处理（归一化、缺失值处理）
• 特征提取与选择

2. 算法模型

故障诊断算法（2个）：

• 人工神经网络（ANN）
• 支持向量机（SVM）

寿命预测算法（2个）：

• 长短期记忆网络（LSTM）
• 随机森林（Random Forest）

3. 核心功能

• 模型训练与优化
• 模型选择与对比
• 实时故障诊断
• 剩余寿命预测
• 设备管理
• 模型管理
• 系统管理

技术栈

• 后端: Python 3.8+, Flask
• 前端: HTML5, CSS3, JavaScript (ES6+)
• 机器学习: scikit-learn, TensorFlow/Keras
• 数据处理: NumPy, Pandas
• 可视化: Matplotlib, Seaborn

安装与运行

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 启动服务器

python backend/app.py

3. 访问系统

打开浏览器访问: http://localhost:5000

系统架构

├── backend/                 # 后端代码
│   ├── app.py              # Flask主应用
│   ├── models/             # 算法模型
│   ├── utils/              # 工具函数
│   └── database/           # 数据库管理
├── frontend/               # 前端代码
│   ├── index.html          # 主页面
│   └── static/             # 静态资源
├── data/                   # 数据目录
├── trained_models/         # 训练好的模型
└── uploads/                # 上传文件目录

使用说明

1. 数据接入: 上传CSV格式的设备监测数据
2. 数据处理: 选择数据预处理方法和特征提取策略
3. 模型训练: 选择算法并配置参数进行训练
4. 模型评估: 查看模型性能指标和可视化结果
5. 故障诊断: 输入实时数据进行故障诊断
6. 寿命预测: 基于历史数据预测设备剩余寿命

作者

智能预测分析系统开发团队

许可证

MIT License