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基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现

编号:
wx1203262895
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商品介绍

《基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现》以数据驱动的工业设备故障诊断流程为主线, 系统介绍了信号采集与处理、特征选择与提取和故障识别与诊断等方面的知识, 并利用MATLAB 工具对相关技术进行研究。首先, 介绍了工业设备信号采集常用的传感器类型, 数据降噪和数据融合等预处理技术; 其次, 介绍了常用的特征选择与提取方法; 最后, 利用浅层神经网络和深度学习网络分别对常见的工业设备进行诊断。本书理论与实践相结合, 涉及理论内容均结合具体的实例给出相应的MATLAB 代码, 方便读者理解和掌握故障诊断领域相关的技术方法。
本书内容翔实、针对性强, 具有较高的研究价值。不仅适合高等院校机械工程、电气工程和人工智能等专业的学生学习, 对相关工程领域的技术人员也有较大的参考价值。

陈乐瑞,博士,毕业于西安交通大学电子与信息学部控制科学与工程专业,香港理工大学博士后(受香港ITF研发基金资助)。香港理工大学智能与虚拟现实技术(IVRT)实验室核心成员、美国电气和电子工程师学会会员、中国自动化学会会员。从事复杂系统故障诊断、大数据处理与分析、深度学习算法等领域研究。近年来,以第一作者身份发表 SCI、EI论文 15 篇,作为负责人主持省部级科研项目2 项,参与国家或省部级科研项目5项。受国际知名期刊邀请,担任 IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、Journal of Intelligent Manufacturing等多个期刊审稿人。

目    录

第1 章   绪论 / 001
1 1   研究背景和意义 / 001
1 2   故障诊断研究现状/003
1 3   故障诊断方法分类/005
1 4   基于数据驱动的故障诊断流程/022

第2 章   信号采集与处理 / 024
2 1   设备故障信号类型及采集方法/ 024
2 2   信号处理/ 033

第3 章   特征选择与提取 / 061
3 1   时域分析/ 061
3 2   频域分析// 072
3 3   时频域分析/ 086
3 4   基于 Volterra 核的非线性频谱分析/ 103

第4 章   故障识别与诊断 / 114
4 1   基于支持向量机的故障诊断方法及应用研究/ 114
4 2   基于人工神经网络的故障诊断方法及应用研究/ 136
4 3   基于卷积神经网络的故障诊断方法及应用/ 161
4 4   基于堆栈自编码神经网络的故障诊断方法及应用/ 176
4 5   基于深度置信网络的故障诊断方法及应用/ 186
4 6   基于长短时记忆神经网络的故障诊断方法及应用/ 193

第5 章   挑战与展望/ 202
5 1   挑战/ 202
5 2   展望/ 202

参考文献/ 204

商品参数
基本信息
出版社 中国纺织出版社
ISBN 9787522915111
条码 9787522915111
编者 陈乐瑞 著
译者 --
出版年月 2024-04-01 00:00:00.0
开本 16开
装帧 平装
页数 222
字数
版次 1
印次 1
纸张 一般胶版纸
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