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『簡體書』机械设备混合智能故障诊断与预测

書城自編碼: 3958706
分類: 簡體書→大陸圖書→工業技術一般工业技术
作者: 徐增丙,轩建平,王志刚,熊雯,严育才
國際書號(ISBN): 9787568099011
出版社: 华中科技大学出版社
出版日期: 2024-02-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 442

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編輯推薦:
本书面向机械设备故障诊断,阐述了从无/有监督浅层机器学习到深度学习的混合智能诊断理论和方法,不仅可作为高等院校机械工程等专业教师、研究生参考学习,而且也可为科研机构及企业从事设备故障诊断、预测及维护等相关领域研究的科研人员提供参考。
內容簡介:
本书面向机械设备的安全运行和预测维护,系统的开展了阐述了基于数据驱动的设备故障智能诊断与预测的理论与方法。基于机器学习、深度学习、迁移学习的故障诊断与预测的原理和方法,从模式识别的角度,重点阐述了基于无监督混合智能诊断、有监督混合智能诊断、混合深度智能诊断、迁移诊断、故障预测等,涵盖了机械设备从传统的浅层机器学习到深度学习的故障诊断的新方法及新技术。本书可供高等院校、科研机构及企业中从事机械设备故障诊断、预测及维护等相关领域研究人员使用参考,也可作为高等院校机械工程、控制工程、自动化及系统工程等专业教师、研究生和高年级本科生教材或教学参考书。
關於作者:
徐增丙,副教授,博士研究生。1998.9—2002.6,本科毕业于武汉科技大学;2002.9—2005.6,硕士毕业于武汉科技大学;2005.9—2009.9,博士毕业于华中科技大学;2009.10—2013.11,三一重工股份有限公司;2013.11至今,武汉科技大学。主持国家自然科学基金青年项目和面上项目各1项、国家重点实验室开放项目1项、国防预研项目1项、企业横向课题6项;参与国家自然科学基金4项、973项目和863项目各1项;发表文章30余篇,SCI/EI收录20余篇;获省科技进步二等奖1项。已发表文章:[1]Ensemble Capsule Network with an Attention Mechanism for the Fault Diagnosis of Bearings from Imbalanced Data Samples,Zengbing Xu, Carman Ka Man Lee,Yaqiong Lv,sensors,2022,22,5543.[2]A Novel Fault Diagnosis Method of Rolling Bearing Based on Integrated Vision Transformer Model,Xinyu Tang,Zengbing Xu,and Zhigang Wang,sensors,2022,22,3878.[3]A Novel Attentional Feature Fusion with Inception Based on Capsule Network and Application to the Fault Diagnosis of Bearing with Small Data Samples,Zengbing Xu,Ying Wang,Wen Xiong and Zhigang Wang,machines,2022,10,789.
目錄
第1章 绪论1
1.1 混合智能故障诊断与预测的概念1
1.2 混合智能故障诊断与预测的意义3
1.3 混合智能故障诊断与预测的研究内容3
1.4 混合智能故障诊断与预测的研究现状5
1.5 本书的结构体系与特点9
第2章 无监督混合智能故障诊断方法13
2.1 无监督混合智能故障诊断方法概述13
2.2 基于ART模糊相似性聚类的无监督故障诊断方法14
2.3 基于软竞争ART模糊相似性聚类的无监督故障诊断方法27
2.4 集成软竞争ART模糊相似性聚类的无监督故障诊断方法35
2.5 本章小结41

第3章 有监督混合智能故障诊断方法43
3.1 有监督混合智能故障诊断方法概述43
3.2 加权FuzzyARTMAP智能诊断方法44
3.3 混合竞争的FuzzyARTMAP有监督故障诊断方法55
3.4 选择性集成FuzzyARTMAP智能诊断方法61
3.5 本章小结75
第4章 混合深度学习故障诊断方法77
4.1 混合深度学习故障诊断方法概述77
4.2 集成模糊相似性深度度量学习的故障诊断方法78
4.3 多元信息决策融合的胶囊网络故障诊断方法100
4.4 多尺度特征融合的ViT故障诊断方法115
4.5 本章小结130
第5章 基于迁移学习的故障诊断方法132
5.1 混合迁移学习诊断方法概述132
5.2 选择性集成迁移的支持向量机故障诊断方法133
5.3 基于组合核函数半监督迁移成分的深度迁移诊断方法143
5.4 本章小结162

第6章 设备故障混合智能预测方法163
6.1 设备故障混合智能预测方法概述163
6.2 改进的灰色模型故障预测方法163
6.3 基于ARTRBF混合智能故障预测方法171
6.4 设备剩余寿命的深度迁移预测方法182
6.5 本章小结199
第7章 总结与展望201
7.1 总结201
7.2 展望202
內容試閱
故障诊断与预测是保障机械设备安全稳定运行的重要手段,一直是机械设备健康管理与智能运维的研究热点和难点。随着计算机技术和工业互联网技术的发展,为了保障企业生产设备安全稳定运行,一些关键机械设备配置了状态监测系统,从而获取了大量反映机械设备状态的传感信号,因此数据驱动的故障诊断与预测方法的研究已成当前设备故障诊断领域研究的热点。信号处理的故障诊断方法主要是从信号中提取故障特征参数,通过与设备故障类型对应的特征参数进行比对,实现设备故障的诊断分析。该方法需事先明晰设备故障机理,而事实上,机械设备的结构复杂性、层次性、多场耦合性等多种复杂因素导致很多故障机理不明确。随着人工智能技术的发展,基于人工智能的智能故障诊断方法因不需了解设备故障机理而为解决设备故障诊断的问题提供了一种重要途径,但传统智能故障诊断方法面临故障数据样本少、噪声强、工况多变、单一智能诊断模型有局限性等问题,导致诊断精度和鲁棒性不足。混合智能故障诊断方法应运而生,通过融合各种智能方法的优势,提高了设备故障诊断的精度和鲁棒性。本书对混合智能故障诊断方法的概念进行了简单介绍,重点阐述了无监督混合智能诊断、有监督混合智能诊断、混合深度学习智能诊断、迁移诊断和混合智能故障预测等方法,涵盖了机械设备从传统的浅层机器学习到深度学习的混合智能故障诊断和预测的方法及技术。本书可供高等院校、科研机构及企业中从事机械设备故障诊断、预测及维护等的研究人员使用,也可作为高等院校机械工程、控制工程、自动化及系统工程等专业的教师、研究生和高年级本科生的教材或参考书。由于本书涉及的学科与内容广泛,很多相关技术与应用仍处于发展和完善阶段,同时由于作者水平有限,书中难免有错误与不妥之处,敬请各位读者与专家批评指正。

故障诊断与预测是机械设备故障预测与健康管理的关键,也是保障机械设备安全稳定运行的基础。当前,数据驱动的故障智能诊断与预测方法因设备状态监测数据获取方便且不需关注机械设备故障机理而被广泛应用,一直是设备故障诊断领域的研究热点。

 

 

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