基于BP神经网络的TE数据故障诊断分类方法

BP 神经网络在故障诊断中应用得挺广的，是 TE 数据这块。说白了，BP 神经网络就是通过不断的反向传播算法调整权重，逐渐优化网络模型，从而做到更准确的故障预测。在这个项目中，BP 神经网络用于对热力学、机械设备等领域的运行数据进行分类，比如温度、压力、振动等一堆参数，设备健康状态，提前发现故障。对于需要实时监控的设备，这个模型的准确性达到了 99.9%，基本上可以做到及时预警。不过，想要完全模型泛化的问题，还是得进一步优化。这个项目中的压缩包结构也清晰，包含了训练集、测试集、Python 脚本、模型文件等，你一步步搞定故障诊断问题。如果你做相关项目，可以参考一下这块的代码，挺实用的。