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Fault tree Analysis 的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
Fault tree Analysis 的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 Advances in Acoustic Emission Technology: Proceedings of the World Conference on Acoustic Emission - 2019 和Al-Inezy, Shihab Ahmed Abd Al-Zahra的 Using Fuzzy Fault Tree Analysis for Complex Systems Reliability都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Design Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Fault ...也說明：FUJIFILM Business Innovation uses Design FMEA to assess impact of failure ... Design Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Fault Tree Analysis (FTA).
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 駱景堯所指導 儲玉瑄的 應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究 （2021），提出Fault tree Analysis 關鍵因素是什麼，來自於PMSM、機器學習、轉子溫度、迴歸分析。
而第二篇論文元智大學 工業工程與管理學系 蘇傳軍所指導 黃士峰的 以資料倉儲驅動即時預測性維護平台：以連續型生產為例 （2021），提出因為有 工業4.0、物聯網、大數據分析、機器學習、資料倉儲、預測性維護、連續型生產的重點而找出了 Fault tree Analysis 的解答。
最後網站Fault Tree Construction in Reliability Engineering則補充：failures", within the context of fault tree construction and analysis. The undesired event could be an accident, unscheduled/forced shutdown or other ...
Advances in Acoustic Emission Technology: Proceedings of the World Conference on Acoustic Emission - 2019
為了解決Fault tree Analysis 的問題，作者 這樣論述：
Localization and discrimination of microseismic/AE sources in mining: from data to information.- Internet of things acoustic emission: systems and applications.- About an initial draft of a standard concerning sensitivity verification of acoustic emission sensors.- Comparative analysis of the int
ernational status of acoustic emission equipment performance testing.- An improved beam method for acoustic emission source localization in thin plate.- Correlation analysis of acoustic emission signals at different distances form hypervelocity simulation damage source.- An acoustic emission source
localization method based ant colony without premeasured velocity.- Acoustic emission and dual-tree complex wavelet transform with soft threshold de-noising to enhance pipeline leak detection and location.- Acoustic emission burst extraction for multi-level leakage detection in a pipeline.- Predicti
on of residual life of oil and gas pipeline corrosion based on deep learning.- Improving bearing diagnostic performance by using new discriminatory fault-feature evaluation.- Application of kurtosis analysis in fault detection of rolling bearing.- Fatigue evolution of ball bearing with improved acou
stic emission index.- Study on the propagation law of lamb wave in high stiffened panels.- Research on AE signal acquisition and source location of tank bottom corrosion.- Research on extraction method of fatigue state magneto acoustic emission characteristic parameters based on CEEMD.- Cluster anal
ysis of acoustic emission signals on tensile damage process of C/SiC using an improved k-means algorithm.- Investigation of flexural progressive damage of three-dimensional braided composites by acoustic emission and micro-ct.- Fatigue Crack Growth of TC4 Titanium Alloy Using Acoustic Emission Techn
ique.- Experiment research on tensile process of glass fiber reinforced plastics basing on AE.- High-temperature creep damage evolution of C/SiC based on acoustic emission.- Acoustic emission monitoring of pitting corrosion on zirconium metal.- Acoustic emission in coatings-a review.- Experiment Res
earch on Tensile Process of Type IV Gas Cylinder Liner-HDPE Based on Acoustic Emission.- Detection and evaluation of vascular network based self-healing concrete using acoustic emission.- Damage evaluation inside the concrete dam by tomography and AE analysis.- Evaluation of fatigue damage in RC sla
bs considering water infiltration by means of 3D AE & elastic wave tomography.- Research on acoustic emission technology for tank floor under interference of nitrogen sealing system.
應用機器學習於永磁同步馬達轉子溫度預測之研究
為了解決Fault tree Analysis 的問題，作者儲玉瑄 這樣論述：
工業4.0自動化產業興盛，電動車產業為現代主要趨勢，則多數廠商配置永磁同步馬達（PMSM）作為汽車的核心驅動系統，當驅動馬達時會因轉子溫度變化而影響系統效能，如何有效控制溫度變化，實現馬達高效率控制策略，確保PMSM於安全運作與最大使用率的狀態，可降低內部零組件的壽命耗損和提升整體運轉效率。 本研究使用Kaggle提供的PMSM溫度資料集的轉子溫度作為主要探討，因此欲透過傳統迴歸分析與機器學習方法之模型對轉子溫度進行預測，分別使用貝氏嶺迴歸、隨機森林、XGBoost及LightGBM模型，並將上述各預測方法比較之各模型績效。經由各預測方法比較之各模型績效後，得知最佳預測模型為XGBoo
st模型，以利未來將本研究提供於電動車產業配置PMSM的研發與技術，能施以預測性維護馬達溫度狀態，進而防止關鍵性設備故障與停機。
Using Fuzzy Fault Tree Analysis for Complex Systems Reliability
為了解決Fault tree Analysis 的問題，作者Al-Inezy, Shihab Ahmed Abd Al-Zahra 這樣論述：
以資料倉儲驅動即時預測性維護平台：以連續型生產為例
為了解決Fault tree Analysis 的問題，作者黃士峰 這樣論述：
工業4.0的出現，促使現代機械設備相互溝通和協作生產的複雜度大為提升，任何一個生產環節的故障情事發生，都可能產生重大的後果。為落地工業4.0策略框架以實現工業高度自動化，勢必需要一全方位平台來整合既有之前沿技術，如：物聯網、機聯網、雲端運算、大數據分析、人工智慧等，能分析出機械設備於運作過程中的潛在缺陷，並於實際轉為故障前主動發出警報訊息，使產線人員得以迅速作出反應。本研究提出一以資料倉儲作為驅動核心的即時預測性維護平台，為具備連續型生產之企業提供即時預警分析服務。該平台整合了可用於處理感測器時間序列數據的資料倉儲系統，以及便於生成機器學習模型的大數據分析平台，並整合善於處理即時串流數據和故
障檢測的Spark分析引擎。