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Python船舶设备预测性维护入门

共计 30 章节
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01
课程导入与船舶设备维护场景认知
预测性维护的定义与价值 · 船舶典型设备（泵 · 风机
课程导入船舶设备维护场景…
02
Python环境搭建与船舶设备数据初探
安装Anaconda与Jupyter · 加载一份船舶设备传感器数据集（如轴承… · 温度
Python环境搭建
03
船舶设备传感器数据采集与理解
常见传感器类型（振动 · 温度 · 压力
船舶设备传感器数…理解
04
数据清洗与预处理实战
处理缺失值（插值 · 删除） · 去除重复记录
数据清洗预处理实战
05
探索性数据分析（EDA）定位设备异常
计算均值 · 方差 · 峰峰值等统计量
EDA探索性数据分析
06
时域特征提取与故障指示
提取均方根 · 峭度 · 偏度
时域特征提取故障指示
07
频域特征提取与频谱分析入门
傅里叶变换基本原理 · 用numpy.fft计算频谱 · 绘制幅值谱
频域特征提取频谱分析入门
08
时频分析与包络谱初步
短时傅里叶变换（STFT）与谱图 · 包络分析用于轴承故障检测 · 用scipy.signal实现并可视…
时频分析包络谱初步
09
设备健康指标构建与趋势可视化
将多个特征融合为健康指数（如PCA第… · 用matplotlib绘制健康趋势图 · 设定简单报警阈值
设备健康指标构建趋势可视化
10
阈值报警与规则引擎实现
基于统计阈值（3σ · 分位数）的报警逻辑 · 用Python编写规则判断设备状态
阈值报警规则引擎实现
11
监督学习入门
用分类模型识别设备故障 · 划分训练集与测试集 · 训练逻辑回归与决策树
监督学习入门用分类模型识别设…
12
模型评估与交叉验证实战
理解过拟合与欠拟合 · 使用交叉验证评估模型稳定性 · 绘制学习曲线
模型评估交叉验证实战
13
随机森林与特征重要性分析
训练随机森林分类器 · 输出特征重要性排序 · 解释哪些传感器特征对故障判别贡献最大
随机森林特征重要性分析
14
异常检测无监督方法
孤立森林与One-Class SVM · 用sklearn实现孤立森林 · 对船舶舵机液压系统数据进行异常评分与…
异常检测无监督方…One-Class
15
聚类分析发现设备运行模式
K-Means聚类将设备工况分组 · 用轮廓系数选择簇数 · 分析不同簇对应的运行状态
聚类分析发现设备…K-Means
16
时间序列预测入门
用ARIMA预测设备趋势 · 用statsmodels拟合ARIM… · 预测未来一段时间的振动或温度值
时间序列预测入门ARIMA
17
基于LSTM的船舶设备剩余寿命预测初探
构建简单的LSTM网络（使用Kera… · 准备滑动窗口序列数据 · 训练模型预测设备退化指标
LSTM基于
18
模型部署与实时监测脚本
将训练好的模型保存（joblib/p… · 编写一个Python脚本模拟实时读取… · 设计简单的报警输出格式
模型部署实时监测脚本
19
实战项目一
船舶离心泵故障诊断全流程：从数据加载 · 清洗 · 特征提取
实战项目一船舶离心泵故障诊…
20
实战项目二
船舶风机轴承异常检测与报警 · 设定报警规则 · 生成可视化报警时间线
实战项目二船舶风机轴承异常…
21
实战项目三
船舶主机冷却水系统温度预测与预警 · 设定动态阈值 · 提前预警过热风险
实战项目三船舶主机冷却水系…
22
数据可视化与报告生成
用matplotlib/seabor… · 用Jupyter Notebook组… · 导出HTML报告
数据可视化报告生成
23
特征工程进阶
窗口统计与交互特征 · 构造变化率与差值特征 · 特征选择方法（方差过滤
特征工程进阶窗口统计
24
处理不平衡数据与代价敏感学习
船舶故障数据通常不平衡 · 使用过采样/欠采样 · 调整类别权重
处理不平衡数据代价敏感学习
25
模型解释与可信度
SHAP值解释模型预测 · 部分依赖图 · 帮助船员理解模型决策依据
模型解释可信度
26
边缘计算与轻量化模型部署
模型剪枝与量化概念 · 使用ONNX或TensorFlow… · 在树莓派等边缘设备上运行推理的流程演…
边缘计算轻量化模型部署
27
船舶设备维护策略与Python辅助决策
基于预测结果制定维护计划 · 计算维护成本与停机损失 · 用Python模拟不同维护策略的效益…
Python船舶设备维护策略
28
数据存储与数据库操作入门
将传感器数据存入SQLite数据库 · 用pandas读写SQL · 设计简单的数据表结构
数据存储数据库操作入门
29
构建简易预测性维护仪表板
用Streamlit或Dash搭建交… · 展示设备健康指标 · 报警列表与趋势图
构建简易预测性维…Streamlit
30
课程总结与持续学习路径
回顾核心技能栈 · 讨论实际部署中的挑战（数据质量 · 标注
课程总结持续学习路径