毕业设计（论文）

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基于Shapley值的可解释AI在风机齿轮箱健康监测与故障定位中的应用

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基于Shapley值的可解释AI在风机齿轮箱健康监测与故障定位中的应用

摘要：本文针对风机齿轮箱健康监测与故障定位问题，提出了一种基于Shapley值的可解释人工智能方法。首先，通过数据预处理和特征提取，对风机齿轮箱运行数据进行有效处理。其次，构建了基于Shapley值的可解释人工智能模型，对齿轮箱故障进行预测和定位。实验结果表明，该方法能够有效提高故障