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| 編輯推薦： |
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1.本书是一部具有学术价值和实践指导意义的专著，是作者多年科研成果的结晶。2.系统介绍了卷积神经网络（CNN）、残差卷积神经网络（RCNN）、孪生神经网络（SNN）、生成对抗网络（GAN）基本原理，及其在轴承故障诊断和寿命预测方面的应用。3.通过对这些模型的结构、特点和适用场景的详细阐述，读者可以全面了解深度学习算法在故障诊断和寿命预测中的应用基础。
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| 內容簡介： |
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本书主要介绍了深度学习算法的基本原理和常用模型，包括卷积神经网络（CNN）、残差卷积神经网络（RCNN）、孪生神经网络（SNN）、生成对抗网络（GAN）等。深入探讨了深度学习算法在故障诊断领域的应用，针对机械设备中常见的轴承故障，介绍了一系列基于深度学习算法的故障诊断模型，对故障特征进行提取和识别，能够实现对机械设备故障类型的准确分类和定位。在寿命预测方面，本书详细介绍了基于深度学习算法的剩余寿命预测方法，并应用在轴承和刀具的剩余寿命预测中。通过对这些模型的结构、特点和适用场景的详细阐述，读者可以全面了解深度学习算法在故障诊断和寿命预测中的应用基础。本书是一部具有学术价值和实践指导意义的专著，是作者多年科研成果的结晶。本书可供高校机械工程、计算机科学及相关专业的研究人员使用，特别是对于从事机械设备故障诊断和寿命预测工作的工程师和研究人员来说，本书是一本极具参考价值的书籍，也适合对深度学习感兴趣的科研人员和工程师参考。
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| 關於作者： |
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姜广君，内蒙古工业大学，教授，机械工程学院科研副院长。多年从事可靠性工程建模与优化研究工作，获得国家自然基金2项，省部级项目多项，发表高水平论文40多篇。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 深度学习基本概念 001
1.2 故障诊断的重要性 002
1.3 寿命预测的重要性 003
1.4 深度学习基本理论方法 004
1.4.1 经典LeNet-5网络模型 004
1.4.2 卷积神经网络 005
1.4.3 残差神经网络 012
1.4.4 孪生神经网络 012
1.4.5 长短时记忆神经网络（LSTM） 017
1.4.6 贝叶斯神经网络 018
1.4.7 迁移学习 020
参考文献 022
第2章 卷积神经网络在故障诊断中的应用 023
2.1 改进LeNet-5在故障诊断中的应用 023
2.1.1 改进LeNet-5网络模型设计 023
2.1.2 仿真试验及结果分析 024
2.1.3 噪声环境下模型故障诊断准确率测试 030
2.1.4 与其他故障诊断方法进行对比 031
2.1.5 变转速工况下改进LeNet-5的可用性研究 033
2.1.6 小结 035
2.2 卷积神经网络在故障诊断中的应用 035
2.2.1 CNN故障诊断模型设计 035
2.2.2 仿真试验及结果分析 037
2.2.3 小结 047
2.3 频域集成卷积神经网络在故障诊断中的应用 047
2.3.1 FECNN故障诊断模型 049
2.3.2 FECNN参数设计 051
2.3.3 仿真试验及结果分析 053
2.3.4 小结 056
2.4 多模态集成卷积神经网络的故障诊断 057
2.4.1 多模态融合技术的基本理论 057
2.4.2 MECNN的故障诊断模型设计 057
2.4.3 仿真试验及结果分析 060
2.4.4 小结 065
2.5 一维大尺寸卷积神经网络在故障诊断中的应用 065
2.5.1 一维大尺寸卷积神经网络模型 066
2.5.2 仿真试验及结果分析 069
2.5.3 模型噪声测试试验和分析 073
2.5.4 小结 076
2.6 基于角域重采样下多尺度核卷积神经网络故障诊断 077
2.6.1 角域重采样下多尺度核卷积神经网络模型 079
2.6.2 仿真试验及结果分析 082
2.6.3 小结 087
参考文献 088
第3章 残差神经网络在故障诊断中的应用 089
3.1 基于BN的RCNN故障诊断模型 089
3.1.1 RCNN模型结构 091
3.1.2 仿真试验及结果分析 092
3.1.3 小结 096
3.2 基于GAP的LWRCNN故障诊断 096
3.2.1 LWRCNN 三种模型结构 097
3.2.2 基于 GAP 的 LWRCNN故障诊断流程 103
3.2.3 仿真试验及结果分析 104
3.2.4 LWRCNN 模型的泛化能力分析 109
3.3 基于AdaBN-S-LWRCNN的故障诊断 111
3.3.1 基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 模型结构 113
3.3.2 基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 轴承故障诊断流程 114
3.3.3 噪声环境下S-LWRCNN的故障诊断仿真试验 115
3.3.4 变速环境下 S-LWRCNN 模型的轴承故障诊断仿真试验 119
3.3.5 小结 121
参考文献 121
第4章 孪生神经网络在故障诊断中的应用研究 122
4.1 基于宽卷积核浅层卷积孪生网络的故障诊断 122
4.1.1 宽卷积核浅层卷积孪生网络模型 122
4.1.2 数据稀缺条件下的仿真试验 124
4.1.3 小结 134
4.2 基于全局平均池化卷积孪生网络的故障诊断 134
4.2.1 全局平均池化算法 135
4.2.2 全局平均池化的卷积孪生网络故障诊断模型 136
4.2.3 参数设计 136
4.2.4 仿真试验 138
4.2.5 仿真试验结果分析 139
4.2.6 仿真试验结果可视化 145
4.2.7 小结 148
4.3 基于训练干扰卷积孪生网络的故障诊断 149
4.3.1 Dropout算法 149
4.3.2 TICSN故障诊断模型 150
4.3.3 参数设计 151
4.3.4 噪声条件下的TICSN仿真试验 152
4.3.5 仿真试验结果分析 154
4.3.6 新故障类型下的故障诊断仿真试验 155
4.3.7 新工况下的故障诊断仿真试验 157
4.3.8 小结 160
4.4 基于小样本的多尺度核孪生神经网络的故障诊断 160
4.4.1 多尺度核孪生神经网络模型 160
4.4.2 仿真试验 162
4.4.3 试验结果 163
4.4.4 模型对比试验分析 165
4.4.5 小结 168
参考文献 169
第5章 深度学习在寿命预测中的应用研究 170
5.1 CNNLSTM模型的剩余寿命预测 170
5.1.1 CNNLSTM模型结构 170
5.1.2 初始退化点确定 171
5.1.3 参数设计 173
5.1.4 仿真试验 174
5.1.5 对比试验 175
5.1.6 小结 176
5.2 基于贝叶斯神经网络的高速轴轴承剩余寿命预测 176
5.2.1 贝叶斯长短时记忆神经网络模型构建 176
5.2.2 不确定性量化的剩余寿命预测 177
5.2.3 对比试验 178
5.3 基于迁移学习的跨域高速轴轴承剩余寿命预测 180
5.3.1 迁移学习模型构建 180
5.3.2 数据集分析 180
5.3.3 跨域和跨工况任务划分 181
5.3.4 参数设置 182
5.3.5 跨域和跨工况仿真试验 183
5.3.6 小结 185
5.4 双向长短期记忆网络在刀具剩余寿命预测中的应用 185
5.4.1 堆叠降噪自编码器在刀具状态识别中的应用 185
5.4.2 堆叠双向长短期记忆网络在磨损预测的应用 205
5.4.3 双向长短期记忆网络在刀具剩余寿命预测中的应用 210
5.4.4 小结 215
参考文献 215
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| 內容試閱：
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随着工业4.0和智能制造的快速发展，现代工业系统变得越来越复杂，机械设备的高精度和高效率成为生产过程中的关键要素。然而，这些设备在长时间运行过程中难免会出现故障，这不仅会影响生产效率和产品质量，还可能导致严重的安全事故和经济损失。因此，如何快速、准确地诊断设备故障并进行寿命预测，成为工业生产中亟待解决的问题。深度学习作为人工智能领域的重要分支，以其强大的数据处理和模式识别能力，为故障诊断和寿命预测提供了新的思路和方法。
基于上述背景，笔者编写了本书。本书主要包括5章内容：在绪论部分，介绍了深度学习的基本概念，强调了故障诊断和寿命预测的重要性，并概述了深度学习的基本理论方法，包括经典的LeNet-5网络模型、CNN、RCNN、SNN、LSTM、BNN和迁移学习等。第2章到第4章主要介绍了深度学习算法在故障诊断中的应用。其中，第2章专注于卷积神经网络在故障诊断中的应用。例如FECNN模型能够解决在逐层学习故障特征过程中丢失隐藏在高维空间故障特征问题。MECNN模型如何提升被噪声污染样本的诊断能力。1DLSCNN模型可以弥补现有故障诊断方法针对强噪声的故障诊断上的不足。ADR-MCNN模型提高了在多工况条件下的准确率。第3章专注于介绍残差神经网络在故障诊断中的应用。包括基于BN的RCNN故障诊断，基于GAP的LWRCNN故障诊断等。设计了一种基于AdaBN和Dropout算法S-LWRCNN模型，并通过仿真验证AdaBN和Dropout算法对增强S-LWRCNN模型的泛化能力的增强效果，使S-LWRCNN模型具有较强的抗噪能力和变速自适应能力。第4章主要介绍应用孪生神经网络解决小样本或样本不足情况下的故障诊断方法。WSCSN模型能够解决训练样本稀缺条件下识别精度低这一问题。GAPCSN模型可以弥补现有故障诊断方法在鲁棒性与泛化能力上的不足。TICSN模型无论是对含有噪声的样本、新故障样本、新工况故障样本均能表现出较好的识别精度与稳定性，而MT-CNN模型在故障数据不足条件下有较好的特征提取能力和故障识别能力，且该模型利用两个多尺度核之间的权值共享在一定程度上可以实现优势互补，提升模型的鲁棒性和准确性。第5章内容专注于设备剩余寿命预测。先后介绍如何利用CNNLSTM模型实现空间特征提取，挖掘振动信号中的时间序列特征。在BNN架构下设计了一种包括认知不确定性和偶然不确定性的BayesLSTM模型，可以提高高速轴承RUL预测较使用LSTM神经网络的准确度。最后介绍的BLSTM模型，其网络特征自适应提取能力在监测数据量日趋庞大的时代具有很好的应用前景。
最后，要特别感谢那些为本书编写过程中提供支持和帮助的人。感谢研究生帮忙进行资料搜集、整理工作。
笔者已经尽力做到最好，但书中难免存在不足之处。诚挚地欢迎广大读者朋友提出宝贵的意见和建议。
姜广君
2024年6月
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