高端裝備智能診斷與預測 雷亞國 楊彬 李響 9787121492358 【台灣高等教育出版社】

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書名：高端裝備智能診斷與預測
ISBN：9787121492358
出版社：電子工業
著編譯者：雷亞國 楊彬 李響
頁數：173
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1700354
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內容簡介

本教材是根據教育部《「十四五」國家戰略性新興產業發展規劃》的要求，重點在高端裝備製造等戰略性新興領域開展「十四五」高等教育教材體系建設工作的背景下編著而成的。面向高端裝備製造領域對裝備高性能、高可靠、長壽命發展方向的迫切需求，系統性地介紹了智能診斷與預測的基本原理、方法與案例，涵蓋了基於深度學習的智能診斷、遷移智能診斷以及數據驅動的壽命預測方法等前沿理論與方法，並輔以豐富的應用案例，涉及軌道交通、新能源、智能製造等諸多領域。所述內容兼具前沿性、學科交叉性與工程實用性，旨在教授學生高端裝備故障智能診斷與預測的基本知識，使他們了解領域內的學術前沿與最新技術，並掌握工程實際中解決裝備診斷與預測問題的一般思路，最終培養學生綜合考慮安全、環境、社會影響的工程思維與責任擔當，以及通過跨學科思考解決複雜問題的能力。 本教材既可作為高等院校智能製造、機械工程、自動化、儀器儀錶等專業的參考教材，也可用於從事高端裝備故障診斷研究和實踐的科技人員的參考書。

目錄

第1章 緒論
1 1 高端裝備監測大數據的形成因素與領域特點
1 1 1 高端裝備監測大數據的形成因素
1 1 2 高端裝備監測大數據的領域特點
1 2 高端裝備智能診斷與預測的相關概念與研究現狀
1 2 1 故障診斷與運行維護的關係
1 2 2 故障智能診斷與預測的定義及運維基本框架
1 2 3 故障智能診斷與預測的研究現狀
1 3 大數據下智能診斷與預測面臨的機遇與挑戰
參考文獻
第2章 基於傳統機器學習的高端裝備故障智能診斷
2 1 基於K-means算法的故障智能診斷
2 1 1 K-means算法基本原理
2 1 2 錐齒輪傳動箱故障智能診斷
2 2 基於人工神經網絡的故障智能診斷
2 2 1 人工神經網絡基本原理
2 2 2 機車輪對軸承故障智能診斷
2 3 基於支持向量機的故障智能診斷
2 3 1 支持向量機基本原理
2 3 2 行星齒輪箱故障智能診斷
2 4 混合智能故障診斷
2 4 1 混合智能診斷基本原理
2 4 2 混合智能診斷模型
2 4 3 電動機滾動軸承故障智能診斷
本章小結
習題
參考文獻
第3章 基於深度學習的高端裝備故障智能診斷
3 1 深度置信網絡故障智能診斷
3 1 1 受限玻爾茲曼機基本原理
3 1 2 深度置信網絡智能診斷模型
3 1 3 電動機滾動軸承故障智能診斷
3 2 堆疊自編碼機故障智能診斷
3 2 1 自編碼機基本原理
3 2 2 堆疊自編碼機智能診斷模型
3 2 3 行星齒輪箱故障智能診斷
3 3 加權卷積神經網絡故障智能診斷
3 3 1 卷積神經網絡基本原理
3 3 2 加權卷積網絡智能診斷模型
3 3 3 機車輪對軸承故障智能診斷
3 4 殘差網絡故障智能診斷
3 4 1 殘差單元基本原理
3 4 2 基於殘差網絡的智能診斷模型
3 4 3 行星齒輪箱故障智能診斷
本章小結
習題
參考文獻
第4章 高端裝備故障遷移智能診斷
4 1 遷移診斷問題
4 1 1 領域與診斷任務
4 1 2 遷移診斷任務類型
4 1 3 遷移智能診斷方法分類
4 2 基於實例加權的遷移智能診斷
4 2 1 TrAdaboost算法描述
4 2 2 基於TrAdaboost算法的遷移診斷策略
4 2 3 行星齒輪箱的跨工況故障遷移智能診斷
4 3 基於特徵分佈適配的遷移智能診斷
4 3 1 特徵分佈適配基本原理
4 3 2 基於特徵分佈適配的遷移智能診斷策略
4 3 3 跨裝備軸承間的故障遷移智能診斷
4 4 多核特徵空間適配的深度遷移智能診斷
4 4 1 多核植入的最大均值差異
4 4 2 多核特徵空間適配的深度遷移智能診斷模型
4 4 3 跨裝備軸承間的故障遷移智能診斷
4 5 特徵分佈對抗適配的深度遷移智能診斷
4 5 1 生成對抗網絡基本原理
4 5 2 特徵分佈對抗適配的深度遷移智能診斷模型
4 5 3 跨工況與跨裝備故障遷移智能診斷
本章小結
習題
參考文獻
第5章 數據驅動的高端裝備剩餘壽命預測
5 1 基於循環神經網絡的健康指標構建方法
5 1 1 多域特徵提取
5 1 2 特徵評價與選擇
5 1 3 健康指標構建
5 1 4 滾動軸承健康指標構建
5 2 基於粒子濾波的剩餘壽命預測
5 2 1 粒子濾波狀態評估算法
5 2 2 模型粒子濾波更新與剩餘壽命預測
5 2 3 滾動軸承剩餘壽命預測
5 3 自適應多核組合相關向量機剩餘壽命預測
5 3 1 相關向量機基本原理
5 3 2 基於自適應多核組合相關向量機的剩餘壽命預測方法
5 3 3 齒輪剩餘壽命預測
5 4 深度可分卷積網絡構建及剩餘壽命預測
5 4 1 可分卷積模塊構建
5 4 2 網絡結構與剩餘壽命預測
5 4 3 滾動軸承剩餘壽命預測
5 5 循環卷積神經網絡構建及剩餘壽命預測
5 5 1 循環卷積神經網絡構建
5 5 2 預測不確定性量化
5 5 3 數控機床刀具剩餘壽命預測
本章小結
習題
參考文獻
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