汽車軸承作為汽車傳動系統(tǒng)的重要組成部分，其工作狀態(tài)直接影響車輛的安全性和運行性能。傳統(tǒng)的軸承故障檢測方法依賴于人為經(jīng)驗和簡單的頻譜分析，存在檢測精度低、實時性差等問題。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術和大數(shù)據(jù)分析的快速發(fā)展，基于機器學習算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法為軸承故障檢測提供了新的解決方案，可以大幅提升汽車軸承故障檢測的效率和準確性，降低故障帶來的安全隱患和經(jīng)濟損失。

本項目旨在利用先進的機器學習算法對汽車軸承進行故障檢測，以提升車輛運行的安全性和可靠性。我們將使用傳感器搜集到的數(shù)據(jù)作為輸入信號，對數(shù)據(jù)進行預處理，構建特征向量，并使用監(jiān)督學習算法建立故障檢測模型。模型經(jīng)過訓練后，將能夠檢測出軸承的異常狀態(tài)，及時預警并提供維護建議。