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《基于Spark的工业设备故障预测研究与实现》
一、引言
随着工业4.0时代的到来，智能制造和大数据技术逐渐成为推动工业发展的重要驱动力。在此背景下，工业设备的故障预测与维护管理变得尤为重要。传统的设备维护方式通常基于定期检查和经验判断，这种方式的局限性在于不能及时、准确地预测设备的故障情况。因此，利用大数据技术和Spark框架，进行工业设备故障预测研究与实现成为了一项重要课题。
二、研究背景与意义
随着工业设备的复杂性和智能化程度的提高，设备故障的预测与维护管理变得越来越重要。传统的故障检测方法往往依赖于人工检查和经验判断，这种方式不仅效率低下，而且难以准确预测设备的故障情况。因此，基于大数
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