01
故障预测概述
什么是故障预测？行业价值 vs 故障诊断 vs 预防性维护 · 课程框架与学习路径
概念导学
02
故障数据基础
振动/温度/电流/压力数据类型 · 采集系统 · 采样定理 · 数据标签与标注
数据传感器
03
Python数据分析环境搭建
Anaconda · Jupyter · NumPy · Pandas · Matplotlib 基础
环境Python
04
数据预处理实战
缺失值处理 · 异常值检测(3σ/IQR) · 标准化与归一化 · 时间序列重采样
清洗预处理
05
探索性数据分析 (EDA)
统计描述 · 相关性(皮尔逊/斯皮尔曼) · 箱线图/直方图 · 时间序列趋势
可视化EDA
06
特征工程基础
时域特征(均值/方差/峭度) · 频域特征(FFT/频谱能量) · 特征选择(方差/卡方)
特征FFT
07
故障诊断入门
阈值报警 · 多参数综合评分 · 规则引擎 · 案例：电机过热报警
规则报警
08
机器学习基础 (上)
监督/无监督 · 训练/验证/测试集 · 过拟合与欠拟合 · 评估指标
ML评估
09
机器学习基础 (下)
Scikit-learn · KNN · 决策树 · 随机森林 · 模型保存与加载
sklearn分类
10
故障分类实战
CWRU轴承数据集 · 特征提取 · 随机森林 · 混淆矩阵与分类报告
实战轴承
11
回归预测基础
线性/多项式回归 · ARIMA · MAE/RMSE/MAPE
回归时序
12
剩余寿命预测 (RUL)
RUL概念 · 退化轨迹建模 · 指数退化 · 案例：锂电池RUL预测
RUL退化
13
无监督异常检测
孤立森林 · One-Class SVM · DBSCAN · 案例：服务器CPU异常
异常无监督
14
深度学习入门
神经网络基础 · 激活函数(ReLU/Sigmoid) · 损失函数 · 反向传播直觉
DL神经网络
15
深度学习框架实战
PyTorch安装 · 张量操作 · 自动求导 · 全连接网络构建
PyTorch框架
16
时序模型：RNN与LSTM
RNN/LSTM原理 · 故障预测应用 · PyTorch实现 · 风机齿轮箱温度预测
LSTM时序
17
CNN在故障诊断中的应用
1D-CNN原理 · 振动信号图像化 · 模型构建 · 泵阀故障分类
CNN振动
18
自编码器异常检测
自编码器原理 · 重构误差 · 工业机器人关节异常检测
AE异常
19
迁移学习在故障预测中
迁移概念 · 预训练微调 · 领域自适应 · 不同工况故障诊断
迁移微调
20
模型解释性
SHAP · LIME · 特征重要性可视化 · 解释随机森林判断
XAISHAP
21
实时数据处理与流式预测
Kafka · Spark Streaming · 滑动窗口特征 · 实时振动异常报警
流式Kafka
22
模型部署基础
Flask API · ONNX/Pickle · Docker · 部署故障分类Web服务
部署Flask
23
IIoT与边缘计算
边缘架构 · 轻量模型 · TensorFlow Lite · 边缘端电机故障检测
边缘IIoT
24
PHM体系
OSA-CBM标准 · 健康指标 · 维修决策 · 航空发动机PHM
PHM标准
25
案例：风力发电机故障预测
多传感器融合 · 退化趋势预测 · 预警系统设计
风电实战
26
案例：产线刀具磨损预测
铣刀磨损数据 · 多阶段特征 · 磨损量回归 · 换刀决策
刀具制造
27
案例：数据中心服务器故障
SMART硬盘 · 内存错误日志 · 多分类预测 · 运维工单
服务器数据中心
28
端到端故障预测系统设计
需求分析 · 数据管道 · 模型选型 · Grafana仪表板
系统项目
29
前沿趋势与研究方向
联邦学习 · GAN生成故障数据 · 数字孪生 · XAI新方法
前沿研究
30
课程总结与职业发展
知识体系回顾 · 技能树 · 学习资源 · 行业认证与职业路径
总结职业