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全额支付预测性维护：从数据采集到模型部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 预测性维护的价值与全额支付模式概述
课程导入学习目标
02
预测性维护基础
设备维护演进（预防性 · 预测性 · 主动性）
预测性维护基础设备维护演进
03
全额支付模式解析
商业模式 · 合同关键条款 · 收益与风险
全额支付模式解析商业模式
04
预测性维护技术栈总览
传感器 · 物联网 · 边缘计算
预测性维护技术栈…传感器
05
数据采集规划
确定监测物理量（振动 · 温度 · 电流等）
数据采集规划确定监测物理量
06
传感器与边缘网关部署
安装位置 · 通信协议（MQTT · OPC UA）
传感器边缘网关部署
07
数据采集实战
使用Python/PLC/DAQ采集… · 同步时间戳与设备ID
数据采集实战Python/PLC/D…
08
数据存储与数据库设计
时序数据库（InfluxDB · TimescaleDB） · 数据分区
数据存储数据库设计
09
数据质量与清洗
缺失值处理 · 异常值检测（3σ · IQR）
数据质量清洗
10
特征工程基础
时域特征（均值 · 峰值 · RMS）
特征工程基础时域特征
11
高级特征提取
统计特征 · 熵 · 峰度
高级特征提取统计特征
12
数据标注与标签生成
故障类型定义 · RUL标注方法 · 基于阈值的标签
数据标注标签生成
13
探索性数据分析（EDA）
可视化工具（Matplotlib · Seaborn） · 相关性分析
EDA探索性数据分析
14
预测性维护建模方法
基于阈值 · 统计过程控制 · 机器学习（回归
预测性维护建模方…基于阈值
15
故障诊断模型实战
使用Scikit-learn构建故障… · XGBoost） · 评估指标（准确率
故障诊断模型实战Scikit-learn
16
剩余寿命（RUL）预测实战
使用LSTM/GRU构建RUL回归模… · 处理右删失数据 · 评估指标（RMSE
RUL剩余寿命
17
模型选择与调优
交叉验证 · 网格搜索 · 贝叶斯优化
模型选择调优
18
模型解释与可解释性
SHAP · LIME · 特征重要性分析
模型解释可解释性
19
模型评估与验证
离线评估 · 时间序列交叉验证 · 回测
模型评估验证
20
模型部署架构
云端部署（AWS/Azure） · 边缘部署（Docker/K8s） · 混合部署
模型部署架构AWS/Azure
21
模型服务化
使用Flask/FastAPI封装模… · 输入输出格式设计 · 性能优化（异步
模型服务化Flask/FastAP…
22
实时预测与告警系统
流处理（Kafka · Flink） · 规则引擎
实时预测告警系统
23
可视化与运维看板
使用Grafana · Power BI构建实时监控仪表盘 · 展示健康度
可视化运维看板
24
模型监控与持续学习
数据漂移检测 · 模型性能监控 · 定期重训练
模型监控持续学习
25
端到端项目实战（一）
从数据采集到模型训练 · 完成一个旋转机械故障诊断案例
端到端项目实战从数据采集到模型…
26
端到端项目实战（二）
从数据采集到RUL预测 · 完成一个轴承寿命预测案例
端到端项目实战RUL
27
端到端项目实战（三）
模型部署与告警集成 · 实现一个完整的全额支付预测性维护系统
端到端项目实战模型部署
28
常见问题与解决方案
数据不平衡 · 标注困难 · 传感器故障
常见问题解决方案
29
项目成本与ROI分析
硬件成本 · 开发成本 · 维护成本
ROI项目成本
30
课程总结与进阶方向
知识体系回顾 · 行业趋势（AI+IoT · 数字孪生）
课程总结进阶方向