典型文献
基于振动监测和机器学习的堆垛机天轨靠轮状态监测
文献摘要：
通过加装振动传感器对堆垛机进行振动监测,结合振动数据和堆垛机的业务数据,使用机器学习的方法建立评估堆垛机天轨靠轮损坏程度的模型.通过特征工程尽量避免模型过拟合,得到的模型在堆垛机其他部分状态不发生重大变化的前提下,可以较为准确地发现堆垛机天轨靠轮的故障.
文献关键词：
振动监测;机器学习;堆垛机;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
卢忠岩;茆宇忠
作者机构：
上海威士顿信息技术股份有限公司,上海 200086
文献出处：
引用格式：
[1]卢忠岩;茆宇忠-.基于振动监测和机器学习的堆垛机天轨靠轮状态监测)[J].今日制造与升级,2022(01):36-38
A类：
B类：
振动监测,堆垛机,轮状,状态监测,加装,振动传感器,业务数据,特征工程,尽量避免,过拟合,重大变化
AB值：
0.259975
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