復雜機電系統(tǒng)智能故障診斷與健康評估

章 緒論
1.1 智能故障診斷、預測與健康評估的概念
1.2 故障診斷、預測與健康評估的意義
1.3 智能診斷、預測與健康評估的研究內容
1.4 智能診斷、預測與健康評估的研究現(xiàn)狀
1.5 本書的結構體系與特色。
第二章 基于半監(jiān)督學習的智能診斷方法
2 2 監(jiān)督學習的原理
2.2 支持向量機
2.3 支持向量機參數(shù)優(yōu)化方法
2.4 支持向量機特征選擇與參數(shù)優(yōu)化融合方法
2.5 增強支持向量機
參考文字按
第三章 基于半監(jiān)督學習的智能診斷方法
3.1半監(jiān)督學習概述
3.2基于半監(jiān)督核函數(shù)主元分析的故障檢測與分析
3.3基于半監(jiān)督模糊核聚類的離群檢測
3.4基于半監(jiān)督自組織特征映射的故障檢測與分類
3.2關聯(lián)向量機診斷方法
第四章 基于流形學習的智能故障診斷與預測
4.1 流形學習的基本概念
4.2 基于譜聚類流形的故障特征選擇
4.3 基于局部線性嵌入的故障識別
4.4 基于距離保持投影線性嵌入的故障分類
4.5 基于ISOMAP的機械故障診斷方法。
第五章 基于深度學習的機械故障診斷
5.1 深度學習的原理和方法
5.2 基于DBN的機械故障診斷
5.3 基于深度學習的裝備退化狀態(tài)評估
 
……
 第六章 基于相空間重構的機械系統(tǒng)退化跟蹤與故障預測
第七章 復雜機電系統(tǒng)運行可靠性評估與健康維護
參考文獻