案例介绍
项目介绍：基于甲方线上调度的监控与管理需求，由振动传感器采集轴承数据并经数据清洗后，将数据上传到西门子工业云MindSphere，实现总厂宏观调控所有分厂数据。客户端读取云端数据保存到 Postgresql 数据库并进行分区处理，提取故障信号的特征，通过 SignalPad 测控软件采集分析，得到正常和故障样品的特征对比， 设计机器学习算法 （支持向量机）对轴承数据进行诊断， 并给出维修建议， AngularJS 读取接口数据， 并将工程师反馈结果回传到数据库中， 实现交互式数据可视化，形成闭环式的维护服务。
项目职责：1）采集实时轴承数据，设计故障诊断和寿命预测算法，并将预测结果展示在可视化界面中；2）利用机器学习算法从轴承数据中搜索隐藏于其中的价值信息，并反馈给甲方线上调度和监控管理。（抱歉截图涉及公司隐私，截图有限，大家感兴趣可以去我的GitHub上寻找）
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