第二章

基于传统机器学习的高端装备故障智能诊断;讲义提纲;2.1引言;基于传统机器学习的高端装备故障智能诊断流程;特征选择：提取的大量数据特征中存在不相关或冗余信息，因此，需要借助特征选择技术，剔除冗余或不相关特征，避免“维数灾难”，提高智能诊断效率，达到去粗取精的目的。;健康状态识别：优选得到的敏感特征隐含机械设备不同的健康信息，需要结合智能模型，建立敏感特征与机械设备健康状态之间的非线性映射关系，获得智能诊断模型，最终高效、自动地识别机械设备的健康状态。;讲义提纲;2.2.1K-means算法基本原理;相关定义;10;11;2.2.2锥齿轮传动箱故障智能诊断;特征提取与降维