毕设研究课题：根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障

根据轴承的振动序列数据来诊断轴承故障是一个典型的机器学习应用，特别是涉及到时间序列分析和故障诊断。以下是一些建议和步骤，帮助您开始这个项目： 1. 需求分析 数据收集：确定数据来源，可能需要使用加速度计或其他传感器来收集振动数据。 故障类型：研究轴承可能出现的故障类型，如外圈故障、内圈故障、滚动体故障等。 诊断精度：确定系统诊断故障的精度要求。 2. 文献回顾 现有方法：研究现有的轴承故障诊断方法，如基于振动信号的时域分析、频域分析、特征提取等。 机器学习算法：了解用于时间序列分析的机器学习算法，如随机森林、支持向量机、深度学习等。 3. 数据预处理 数据清洗：处理缺失值、异常值和噪声。 特征工程：提取有助于分类的特征，如均方根值、峰值、波形因子等。 4. 模型选择和训练 算法选择：选择一个或多个适合时间序列数据的机器学习算法。 模型训练：使用历史数据来训练模型，可能需要使用交叉验证来优化模型参数。 5. 故障诊断 实时监测：开发一个实时监测系统，能够接收振动数据并实时诊断。 阈值设定：确定故障检测的阈值，以便系统能够在检测到异常时发出警报。 6. 测试和评估 测试集：准备一个测试集