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機械故障診斷理論與方法 版權信息
- ISBN：9787564658427
- 條形碼：9787564658427 ; 978-7-5646-5842-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機械故障診斷理論與方法 內容簡介
本書是煤炭高等教育“十四五”規(guī)劃教材，較系統(tǒng)全面地介紹了機械故障診斷技術的基礎理論、主要方法和應用案例。全書共分為六章，主要包括機械故障診斷基本概念、基礎理論、信號分析方法、機器學習方法、深度學習方法和現代信息技術。在各章開頭提供教學目標指引，結尾給出了思考題和主要參考文獻。本書體系完整，內容翔實，注重理論聯系實際，經典與前沿并重，體現了機械故障診斷技術的近期新發(fā)展，可作為機械電子工程、智能制造工程、機械設計制造及其自動化等專業(yè)高年級本科生或機械工程、儀器科學與技術等專業(yè)研究生教材，也可供相關領域工程技術人員參考。學習本課程之前應具備復變函數與積分變換、傳感器與測試技術等相關知識或具備設備維護經驗。
機械故障診斷理論與方法 目錄
第1章 緒論
1.1 機械故障診斷的基本概念
1.2 機械故障診斷的主要內容
1.3 機械故障診斷的相關外延
1.4 機械故障診斷的發(fā)展方向
1.5 機械故障診斷的應用價值
思考題
參考文獻
第2章 機械故障診斷的基礎理論
2.1 機械振動的基本概念
2.2 轉子故障原理及振動特征
2.3 滾動軸承故障原理及振動特征
2.4 齒輪故障原理及振動特征
思考題
參考文獻
第3章 機械狀態(tài)信號分析方法
3.1 信號的基本概念
3.2 信號采集與濾波
3.3 信號的時域分析
3.4 信號的頻域分析
3.5 信號的小波分析
3.6 信號的經驗模態(tài)分解
思考題
參考文獻
第4章 機械狀態(tài)數據機器學習方法
4.1 機器學習的概述
4.2 決策樹與隨機森林
4.3 支持向量機
4.4 人工神經網絡
4.5 常用聚類算法
4.6 種群優(yōu)化算法
思考題
參考文獻
第5章 機械狀態(tài)大數據深度學習方法
5.1 深度學習概述
5.2 自編碼器
5.3 深度信念網絡
5.4 卷積神經網絡
5.5 生成對抗網絡
5.6 深度學習的新方法
5.7 機械設備故障診斷實例
思考題
參考文獻
第6章 機械故障診斷的現代信息技術
6.1 物聯網技術
6.2 云計算技術
6.3 數據挖掘技術
6.4 多信息融合技術
6.5 數字孿生技術
思考題
參考文獻
附錄
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