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液壓機智能故障診斷方法集成技術 版權信息
- ISBN：9787122384140
- 條形碼：9787122384140 ; 978-7-122-38414-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
液壓機智能故障診斷方法集成技術 本書特色
《液壓機智能故障診斷方法集成技術》對每種智能故障診斷方法進行了分析與驗證，并設計了液壓機故障檢測的硬件與軟件。具有較強的理論性和應用性，對于學生、從業人員學習具有很大幫助。
液壓機智能故障診斷方法集成技術 內容簡介
本書以近年來智能故障診斷的技術為例，對每種智能故障診斷方法進行分析與驗證，設計了液壓機故障檢測的硬件與軟件，以及信號處理的基本算法，列舉典型液壓機的工作原理，并通過支持向量機、BP神經網絡、RBF網絡、專家系統、隱馬爾科夫HMM、傅里葉描述子、SDPCA、ES-MLSTM 等及其改進算法的集成，對液壓機的故障分類精度進行測試，并設計了基于PCA的液壓機性能評估算法。本書內容簡練，具有很強的應用性和適用性，許多內容是經過實踐驗證的，具有很好的借鑒價值。在理論研究上也進行了創新，解決了部分理論應用中存在的瓶頸，并成功應用到實踐中。 本書可以作為自動化類或機械制造與自動化等相關專業本科或研究生的參考用書，也可供從事液壓機開發的研究人員和從事液壓維保工程師參考使用。
液壓機智能故障診斷方法集成技術 目錄
第1章 液壓機故障分析方法 1
1.1 液壓機簡介 3
1.2 液壓機故障診斷方法 4
1.3 液壓機可靠性維修 6
第2章 典型液壓機液壓回路分析 11
2.1 短周期貼面液壓機液壓回路分析 13
2.2 德國溫康納短周期貼面液壓機液壓回路分析 20
2.3 薄板拉伸液壓機液壓回路分析 25
2.4 打包機液壓回路分析 27
第3章 液壓機數據采集及數據處理 29
3.1 液壓機數據采集及處理框架設計 31
3.2 液壓機數據采集硬件設計 34
3.3 液壓機數據采集軟件設計 38
3.4 液壓機信號檢測的測量方式設計 49
3.5 信號的頻域分析 52
3.6 液壓機數據的小波處理 57
3.7 液壓機數據的EEMD處理 65
第4章 液壓機故障智能診斷技術 77
4.1 智能化故障診斷技術概述 79
4.2 支持向量機在液壓機故障診斷中的應用 84
4.3 BP神經網絡的算法及應用 95
4.4 RBF網絡 102
4.5 基于PCA與奇異值分解算法的故障診斷 108
4.6 極限學習機 113
4.7 專家系統 117
4.8 基于圖顯專家系統（GES）的液壓機故障診斷設計 129
4.9 隱馬爾科夫HMM故障診斷方法 138
4.10 決策樹 141
4.11 隨機森林 146
4.12 傅里葉描述子在液壓機故障診斷中的應用 149
4.13 遠程監控系統 159
第5章 液壓機故障診斷集成方法 163
5.1 基于CBR-FAT的液壓機故障診斷專家系統構建 165
5.2 CLIPS與VC+ +混合編程的專家系統在液壓機維修中的應用 176
5.3 基于HSMM-SVM的大型液壓機故障診斷方法研究 181
5.4 基于ES-MLSTM的液壓機故障診斷系統設計 192
5.5 基于SDPCA主成分特征相似度的故障檢測與性能評估方法 216
5.6 基于SKDPCA故障檢測與性能評估方法 237
5.7 基于SDPCA的多態過程故障診斷與性能評估研究 253
參考文獻 262
1.1 液壓機簡介 3
1.2 液壓機故障診斷方法 4
1.3 液壓機可靠性維修 6
第2章 典型液壓機液壓回路分析 11
2.1 短周期貼面液壓機液壓回路分析 13
2.2 德國溫康納短周期貼面液壓機液壓回路分析 20
2.3 薄板拉伸液壓機液壓回路分析 25
2.4 打包機液壓回路分析 27
第3章 液壓機數據采集及數據處理 29
3.1 液壓機數據采集及處理框架設計 31
3.2 液壓機數據采集硬件設計 34
3.3 液壓機數據采集軟件設計 38
3.4 液壓機信號檢測的測量方式設計 49
3.5 信號的頻域分析 52
3.6 液壓機數據的小波處理 57
3.7 液壓機數據的EEMD處理 65
第4章 液壓機故障智能診斷技術 77
4.1 智能化故障診斷技術概述 79
4.2 支持向量機在液壓機故障診斷中的應用 84
4.3 BP神經網絡的算法及應用 95
4.4 RBF網絡 102
4.5 基于PCA與奇異值分解算法的故障診斷 108
4.6 極限學習機 113
4.7 專家系統 117
4.8 基于圖顯專家系統（GES）的液壓機故障診斷設計 129
4.9 隱馬爾科夫HMM故障診斷方法 138
4.10 決策樹 141
4.11 隨機森林 146
4.12 傅里葉描述子在液壓機故障診斷中的應用 149
4.13 遠程監控系統 159
第5章 液壓機故障診斷集成方法 163
5.1 基于CBR-FAT的液壓機故障診斷專家系統構建 165
5.2 CLIPS與VC+ +混合編程的專家系統在液壓機維修中的應用 176
5.3 基于HSMM-SVM的大型液壓機故障診斷方法研究 181
5.4 基于ES-MLSTM的液壓機故障診斷系統設計 192
5.5 基于SDPCA主成分特征相似度的故障檢測與性能評估方法 216
5.6 基于SKDPCA故障檢測與性能評估方法 237
5.7 基于SDPCA的多態過程故障診斷與性能評估研究 253
參考文獻 262
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