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基于數據驅動的工業設備故障診斷研究及其實現 版權信息
- ISBN：9787522915111
- 條形碼：9787522915111 ; 978-7-5229-1511-1
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于數據驅動的工業設備故障診斷研究及其實現 內容簡介
《基于數據驅動的工業設備故障診斷研究及其實現》以數據驅動的工業設備故障診斷流程為主線， 系統介紹了信號采集與處理、特征選擇與提取和故障識別與診斷等方面的知識， 并利用MATLAB 工具對相關技術進行研究。首先， 介紹了工業設備信號采集常用的傳感器類型， 數據降噪和數據融合等預處理技術; 其次， 介紹了常用的特征選擇與提取方法; *后， 利用淺層神經網絡和深度學習網絡分別對常見的工業設備進行診斷。本書理論與實踐相結合， 涉及理論內容均結合具體的實例給出相應的MATLAB 代碼， 方便讀者理解和掌握故障診斷領域相關的技術方法。 本書內容翔實、針對性強， 具有較高的研究價值。不僅適合高等院校機械工程、電氣工程和人工智能等專業的學生學習， 對相關工程領域的技術人員也有較大的參考價值。
基于數據驅動的工業設備故障診斷研究及其實現 目錄
目 錄
第1 章 緒論 / 001
1 1 研究背景和意義 / 001
1 2 故障診斷研究現狀/003
1 3 故障診斷方法分類/005
1 4 基于數據驅動的故障診斷流程/022
第2 章 信號采集與處理 / 024
2 1 設備故障信號類型及采集方法/ 024
2 2 信號處理/ 033
第3 章 特征選擇與提取 / 061
3 1 時域分析/ 061
3 2 頻域分析// 072
3 3 時頻域分析/ 086
3 4 基于 Volterra 核的非線性頻譜分析/ 103
第4 章 故障識別與診斷 / 114
4 1 基于支持向量機的故障診斷方法及應用研究/ 114
4 2 基于人工神經網絡的故障診斷方法及應用研究/ 136
4 3 基于卷積神經網絡的故障診斷方法及應用/ 161
4 4 基于堆棧自編碼神經網絡的故障診斷方法及應用/ 176
4 5 基于深度置信網絡的故障診斷方法及應用/ 186
4 6 基于長短時記憶神經網絡的故障診斷方法及應用/ 193
第5 章 挑戰與展望/ 202
5 1 挑戰/ 202
5 2 展望/ 202
參考文獻/ 204
展開全部
基于數據驅動的工業設備故障診斷研究及其實現 作者簡介
陳樂瑞，博士，畢業于西安交通大學電子與信息學部控制科學與工程專業，香港理工大學博士后（受香港ITF研發基金資助）。香港理工大學智能與虛擬現實技術（IVRT）實驗室核心成員、美國電氣和電子工程師學會會員、中國自動化學會會員。從事復雜系統故障診斷、大數據處理與分析、深度學習算法等領域研究。近年來，以 作者身份發表 SCI、EI論文 15 篇，作為負責人主持省部級科研項目2 項，參與 或省部級科研項目5項。受 知名期刊邀請，擔任 IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、Journal of Intelligent Manufacturing等多個期刊審稿人。
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