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基于无监督学习的异常检测算法在工业设备故障诊断中的应用

第一章问题导向与应用需求分析

1.1现实问题识别与背景分析

1.1.1行业现状与问题识别

当前，以智能制造为核心的第四次工业革命正在全球范围内深入推进，工业设备作为生产系统的核心载体，其运行状态直接决定了生产效率、产品质量与企业安全。然而，在石油化工、电力能源、高端制造等关键工业领域，设备日益呈现大型化、复杂化、连续运行的特点，其故障模式也愈发隐蔽和多样。传统的设备故障诊断与维护模式主要依赖于定期计划性维护和基于经验的故障后维修，这种模式存在显著的滞后性与被动性。计划性维护往往基于固定周期，无法准确