復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)智能故障診斷與健康評(píng)估

定　價(jià)：￥156.00

作　者：	李巍華，張小麗，嚴(yán)如強(qiáng) 著
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787118122183	出版時(shí)間：	2021-05-01	包裝：	平裝-膠訂
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)系統(tǒng)的闡述現(xiàn)代工業(yè)中復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)、智能診斷及系統(tǒng)健康狀態(tài)的評(píng)估等理論與方法，主要包括基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能故障診斷原理、方法及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)?；诮y(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、流形學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測(cè)、狀態(tài)評(píng)估的原理、技術(shù)及其應(yīng)用。重點(diǎn)從模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)的角度，重點(diǎn)闡述基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)、流形學(xué)習(xí)的故障特征提取與選擇、早期故障的預(yù)測(cè)、故障模式的分類及裝備性能退化的評(píng)估等。并對(duì)當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)在智能預(yù)測(cè)、健康評(píng)估中的應(yīng)用進(jìn)行分析、展望。本書(shū)可作為高等院校機(jī)械工程、控制工程、自動(dòng)化及系統(tǒng)工程等專業(yè)的研究生教材或教學(xué)參考書(shū)，也可供廣大科技工作者和從事過(guò)程控制、故障診斷、設(shè)備維護(hù)等人員參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)智能故障診斷與健康評(píng)估》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

章緒論
1.1 智能故障診斷、預(yù)測(cè)與健康評(píng)估的概念
1.2 故障診斷、預(yù)測(cè)與健康評(píng)估的意義
1.3 智能診斷、預(yù)測(cè)與健康評(píng)估的研究?jī)?nèi)容
1.4 智能診斷、預(yù)測(cè)與健康評(píng)估的研究現(xiàn)狀
1.5 本書(shū)的結(jié)構(gòu)體系與特色。
第二章基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的智能診斷方法
2 2 監(jiān)督學(xué)習(xí)的原理
2.2 支持向量機(jī)
2.3 支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化方法
2.4 支持向量機(jī)特征選擇與參數(shù)優(yōu)化融合方法
2.5 增強(qiáng)支持向量機(jī)
參考文字按
第三章基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的智能診斷方法
3.1半監(jiān)督學(xué)習(xí)概述
3.2基于半監(jiān)督核函數(shù)主元分析的故障檢測(cè)與分析
3.3基于半監(jiān)督模糊核聚類的離群檢測(cè)
3.4基于半監(jiān)督自組織特征映射的故障檢測(cè)與分類
3.2關(guān)聯(lián)向量機(jī)診斷方法
第四章基于流形學(xué)習(xí)的智能故障診斷與預(yù)測(cè)
4.1 流形學(xué)習(xí)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(shí)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(jī)械故障診斷方法。
第五章基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)械故障診斷
5.1 深度學(xué)習(xí)的原理和方法
5.2 基于DBN的機(jī)械故障診斷
5.3 基于深度學(xué)習(xí)的裝備退化狀態(tài)評(píng)估

……
第六章基于相空間重構(gòu)的機(jī)械系統(tǒng)退化跟蹤與故障預(yù)測(cè)
第七章復(fù)雜機(jī)電系統(tǒng)運(yùn)行可靠性評(píng)估與健康維護(hù)
參考文獻(xiàn)