案例介绍
项目介绍：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页面中。采集不同频率的振动信
号，建立轴承振动信息的数据库及正态分布，利用 Knime 平台，对轴承的振动数据进行相关性分析，同时结合生产的
实际良品率及故障频率段，计算出振动的检测标准， 将轴承特征数据放入机器学习算法（随机森林算法）模型中学习，
模型预测结束后，由 Echarts 绘制实时波形图及 3D 瀑布图并利用 Jupyter notebook 共享轴承数据信息。
项目职责：1）利用labview采集SQI-MFS轴承在各工况下数据集，经预处理后，对故障频率段选取机器学习算法进行故障诊断分析；2）选用django+mysql，基于html+javascript+css完成前后端页面交互，然后利用echarts绘制波形图及3D瀑布图。（抱歉截图涉及公司隐私，只能放简略图，大家感兴趣可以去我的GitHub上看项目详细介绍）
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