乘客電梯機械故障智能預判方法葛陽 9787567245846 【台灣高等教育出版社】

Name: 乘客電梯機械故障智能預判方法 葛陽 9787567245846 【台灣高等教育出版社】
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書名：乘客電梯機械故障智能預判方法
ISBN：9787567245846
出版社：蘇州大學
著編譯者：葛陽
頁數：142
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1598385
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內容簡介

本書詳細闡述智能預判方法的理論基礎和技術框架，通過運用機器學習、數據分析和模式識別等先進技術，提出了一種基於物聯網模式的電梯故障預診斷方法；通過監測電梯系統中各種感測器數據和指標，結合歷史故障數據和模型訓練，實現對電梯機械故障的智能預測。另外，本書還探討了實際應用中如何建立預測模型和優化演算法，以提高故障預測的準確性和實時性。本書通過實際案例和應用實驗，驗證所提出的方法的有效性和實用性。通過本書的學習和實踐，讀者將能夠掌握乘客電梯機械故障智能預判的核心理論和方法，為電梯安全運行和按需維保做出積極貢獻。

第1章緒論
1 1 研究背景與意義
1 2 國內外電梯故障診斷與預判研究現狀
1 3 主要研究內容及結構安排
第2章電梯關鍵零部件性能退化狀態確定
2 1 引言
2 2 經典K-means演算法
2 3 K-means聚類演算法的參數及其改進
2 4 曳引機試驗
2 5 本章小結
第3章自適應故障識別
3 1 引言
3 2 自適應識別方法
3 3 實驗驗證
3 4 本章小結
第4章零樣本學習的電梯故障診斷
4 1 引言
4 2 自適應生成網路
4 3 電梯模擬實驗與分析
4 4 本章小結
第5章單分類自適應多工況電梯異常狀態檢測
5 1 引言
5 2 基本原理
5 3 實驗及分析
5 4 本章小結
第6章基於量子遺傳演算法和LSTM演算法的改進PF演算法電梯關鍵零部件剩餘使用壽命預測
6 1 引言
6 2 基本原理
6 3 實驗及分析
6 4 本章小結
第7章基於改進LSTM演算法的多工況電梯關鍵零部件剩餘使用壽命預測
7 1 引言
7 2 數據預處理
7 3 深度預測網路
7 4 剩餘使用壽命預測方法
7 5 實驗驗證
7 6 本章小結
第8章多工況多故障模式電梯曳引機剩餘使用壽命遷移預測
8 1 引言
8 2 一維時間序列數據的構建
8 3 動態對抗域自適應遷移網路
8 4 實驗驗證
8 5 本章小結
第9章跨工況自適應剩餘使用壽命預測
9 1 引言
9 2 自適應遷移剩餘使用壽命預測網路
9 3 曳引機剩餘使用壽命預測實驗驗證
9 4 軸承剩餘使用壽命預測實驗驗證
9 5 本章小結
第10章基於變分編碼的小樣本聯邦遷移故障診斷
10 1 引言
10 2 聯邦遷移診斷問題描述
10 3 基本原理
10 4 方法
10 5 實驗及分析
10 6 本章小結
第11章總結與展望
11 1 總結
11 2 展望
參考文獻

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