半导体制造过程-半导体-52phm社区

52phm简介

专注于工业智能预警系统研发，通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊，为机器设备健康运行保驾护航。网站正在不断建设和完善过程中，欢迎大家给予建议和参与社区建设

联系我们

投稿说明

52phm，专注于预测性维护知识学习和交流，欢迎广大从事预测性维护行业人员投稿，投稿请联系管理员(wx: www52phmcn)，投稿内容可以是：

学习笔记
技术理论
工程案例
行业资讯

加入我们

官方公众号：52phm，专注预测性维护的学习平台

2021-12-04 23:52:28 博客笔记 2091 当前专栏：半导体分类：边缘感知本站官网：www.52phm.cn

公众号

1、半导体制造过程

获取方式

关注公众号52phm，回复半导体数据即可获取数据下载链接。

2、参考资料

智能制造数据集

免责声明

[推荐] 机器人沿墙导航

2021-12-04 23:46:49 博客笔记 898 分类：边缘感知专栏：工业机器人

[推荐] 故障诊断技术体系阐述

2021-12-09 11:31:41 互联网 1215 分类：算法开发专栏：故障诊断

[推荐] 信号调制基础理论知识

2021-12-14 22:00:52 互联网 872 分类：算法开发专栏：数字信号处理

转发此文章到社区

https://machinelearningmastery.com/moving-average-smoothing-for-time-series-forecasting-python/平滑的希望是消除噪声，更好地揭示潜在的因果过程的信号。移动平均线是时间序列分析和时间序列预测中常用的一种简单的平滑方法。计算移动平均线需要创建一个新的序列，其中的值由原始时间序列中原始观测值的平均值组成。...

2021-12-21 15:46:28 互联网 540 分类：算法开发专栏：时间序列预测

52phm公告
在这里，可以学习接触到工业互联网技术知识以及落地案例，其中涵盖工业数据集、工业标准库、机理模型、设备知识、机器学习、深度学习、特征工程、振动分析、工业视觉、边缘硬件及传感器等技术知识！

半导体

半导体制造过程

关于站长
从事设备故障预测与健康管理行业多年的PHM算法工程师（机器医生）、国际振动分析师，实践、研发和交付的项目涉及“化工、工业机器人、风电机组、钢铁、核电、机床、机器视觉”等领域。专注于工业智能预警系统研发，通过机理算法和数据驱动算法分析振动信号、音频、DCS、PLC信号、SCADA信号等设备运行状态数据对机器设备进行看病预诊，为机器设备健康运行保驾护航。

当前文章目录