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液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)理論與方法

包郵 液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)理論與方法

作者：吳建軍 著
出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2025-02-01
開本： B5 頁數(shù)： 218
中 圖 價(jià):¥90.0(7.5折) 定價(jià)  ¥120.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)理論與方法 版權(quán)信息

液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)理論與方法 內(nèi)容簡(jiǎn)介

故障預(yù)測(cè)對(duì)保障液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)安全、可靠地運(yùn)行具有重要意義。隨著數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)測(cè)方法已成為這些年研究的重點(diǎn)。本書以大型氫氧火箭發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象，按照“從總體框架到具體方法，從單一模型到組合模型，從單一算法到多算法集成，從理論分析到應(yīng)用集成”的思路，系統(tǒng)梳理總結(jié)了以過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，針對(duì)液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)所獲得的故障預(yù)測(cè)方面的主要成果。

液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)基于過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測(cè)理論與方法 目錄

目錄第1章 緒論1.1 引言 0011.2 故障預(yù)測(cè)的基本概念與內(nèi)涵 0031.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 0061.3.1 故障預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀 0061.3.2 PNN研究現(xiàn)狀 0131.3.3 故障預(yù)測(cè)的應(yīng)用 016參考文獻(xiàn) 018第2章 PNN理論基礎(chǔ)2.1 引言 0272.2 PNN的理論基礎(chǔ) 0282.2.1 過程神經(jīng)元 0282.2.2 過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 0292.3 PNN學(xué)習(xí)算法 0322.3.1 基于梯度下降的PNN學(xué)習(xí)算法 0322.3.2 基于正交基展開的PNN學(xué)習(xí)算法 0342.3.3 LM學(xué)習(xí)算法 0362.4 幾種常用PNN的模型 0392.4.1 雙隱層過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 0392.4.2 離散過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 0412.4.3 小波過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 0432.5 本章小結(jié) 045參考文獻(xiàn) 045第3章 基于PNN的LRE故障預(yù)測(cè)方法3.1 引言 0463.2 LRE故障預(yù)測(cè)通用框架與策略 0463.2.1 LRE故障預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)描述 0463.2.2 LRE廣義故障預(yù)測(cè)通用框架和策略 0493.3 LRE結(jié)構(gòu)層次劃分方法 0523.3.1 LRE結(jié)構(gòu)層次化分解方法 0523.3.2 LRE組件可用故障預(yù)測(cè)參數(shù)分析 0543.4 基于一般PNN的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)測(cè)方法 0563.4.1 故障預(yù)測(cè) 0563.4.2 故障隔離 0583.5 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 0593.5.1 試驗(yàn)對(duì)象及其工作原理 0593.5.2 發(fā)動(dòng)機(jī)組件劃分 0613.5.3 穩(wěn)態(tài)過程故障預(yù)測(cè) 0643.5.4 啟動(dòng)過程故障預(yù)測(cè) 0793.6 本章小結(jié) 088參考文獻(xiàn) 089第4章 基于增量學(xué)習(xí)的 PNN故障預(yù)測(cè)方法4.1 引言 0924.2 故障閾值自適應(yīng)更新方法 0924.2.1 故障閾值更新算法原理 0934.2.2 故障閾值更新策略 0934.2.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 0944.3 基于權(quán)值更新的PNN預(yù)測(cè)方法 0984.3.1 暴力算法 0984.3.2 網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值更新方法 0994.3.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1044.4 基于輸出調(diào)節(jié)系數(shù)更新的PNN預(yù)測(cè)方法 1064.4.1 DHPNN模型 1074.4.2 輸出調(diào)節(jié)系數(shù)更新方法 1084.4.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1124.5 本章小結(jié) 113參考文獻(xiàn) 114第5章 基于組合PNN的預(yù)測(cè)方法5.1 引言 1155.2 網(wǎng)絡(luò)泛化性能分析 1165.2.1 組合PNN泛化誤差分析 1165.2.2 單一網(wǎng)絡(luò)泛化性能分析 1165.3 基于組合PNN的預(yù)測(cè)方法 1225.3.1 網(wǎng)絡(luò)組合方法分析 1225.3.2 動(dòng)態(tài)權(quán)重合成方法 1245.3.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1285.4 基于誤差預(yù)測(cè)修正的預(yù)測(cè)方法 1295.4.1 誤差預(yù)測(cè)分析 1295.4.2 輸出調(diào)節(jié)系數(shù)更新方法 1305.4.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1325.5 本章小結(jié) 135參考文獻(xiàn) 135第6章 基于樣本重構(gòu)的PNN預(yù)測(cè)方法6.1 引言 1376.2 PNN樣本構(gòu)造 1386.2.1 樣本預(yù)處理 1386.2.2 樣本重構(gòu) 1416.2.3 樣本對(duì)PNN預(yù)測(cè)的影響分析 1426.3 基于多尺度分析的PNN預(yù)測(cè)方法 1456.3.1 多尺度分析方法 1456.3.2 多尺度并行PNN預(yù)測(cè)方法 1476.3.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1496.4 基于數(shù)據(jù)分段的PNN預(yù)測(cè)方法 1526.4.1 數(shù)據(jù)分段預(yù)測(cè)方法 1536.4.2 輸出調(diào)節(jié)系數(shù)更新方法 1556.4.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1556.5 本章小結(jié) 157參考文獻(xiàn) 157第7章 基于多方法集成的預(yù)測(cè)方法7.1 引言 1597.2 PNN樣本構(gòu)造 1607.3 基于AdaBoost.RT框架的多方法集成預(yù)測(cè) 1617.3.1 基于AdaBoost.RT框架集成算法 1617.3.2 樣本重構(gòu) 1637.3.3 基于增量學(xué)習(xí)的SVR預(yù)測(cè)方法 1677.3.4 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1707.4 基于在線建模的集成預(yù)測(cè)方法 1727.4.1 在線建模方法分析 1727.4.2 在線集成預(yù)測(cè)方法 1747.4.3 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析 1767.5 本章小結(jié) 178參考文獻(xiàn) 179第8章 發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)測(cè)工具箱設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)8.1 引言 1818.2 工具箱設(shè)計(jì)理念與特點(diǎn) 1818.2.1 面向?qū)嶋H需求 1828.2.2 功能模塊化 1848.2.3 豐富的程序接口 1858.3 工具箱的實(shí)現(xiàn) 1858.3.1 硬件系統(tǒng)配置 1868.3.2 數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理 1868.3.3 參數(shù)設(shè)置與方法選擇 1888.3.4 工具箱演示 1888.4 本章小結(jié) 190參考文獻(xiàn) 191
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