經過深度學習進行高頻傳感器故障檢測和預測性維護

機器都會有故障和失靈。肯定設備的情況或維護計劃什麼時候應該執行，是影響成本和生產力的極其戰略性的決定。git 機器學習方法已經成爲一種頗有前途的工具，在預測維修應用，以防止故障在生產線。然而，這些解決方案的性能取決於適當的數據分析和選擇正確的分析方法。github 在這篇文章中，咱們面臨着與以前其餘相關文章同樣的預測維護任務:使用CNN進行預測維護，使用CRNN進行預測維護。這裏的特殊性在於，咱們

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