機械結構化稀疏學習診斷理論與應用 陳雪峰 9787030781833 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：科學
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：機械結構化稀疏學習診斷理論與應用 ISBN：9787030781833 出版社：科學 著編譯者：陳雪峰 頁數：234 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1647582 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書從稀疏診斷的角度出發，針對現有特徵辨識技術中匹配濾波策略和智能學習策略的不足，介紹結構化稀疏學習診斷理論的基本原理與核心技術；通過從一維結構化稀疏過渡到二維結構化稀疏，建立一系列具體的結構化稀疏學習診斷模型，實現不同問題的有效診斷；並結合風電裝備齒輪箱特徵辨識和航空發動機齒輪轂裂紋診斷兩個案例，證明所闡述的結構化稀疏學習診斷理論的可行性。本書既介紹稀疏表示的基本概念，又闡述結構化稀疏學習診斷的基本理論，並且將方法應用到實際工程中進行故障診斷分析。 本書適合高等院校機械工程專業師生參考，也適合故障診斷工程師和技術指導人員閱讀。目錄 前言第1章 緒論 1 1 故障診斷與狀態監測的發展概況 1 1 1 基於信號處理的故障特徵提取技術 1 1 2 基於數據驅動的智能診斷技術 1 2 稀疏理論及稀疏診斷的發展概況 1 2 1 基於稀疏表示字典的特徵辨識 1 2 2 基於稀疏正則項的特徵辨識 1 2 3 基於稀疏鑒別分析的故障辨識 1 3 本書內容 參考文獻 第2章 稀疏表示基本理論 2 1 稀疏表示理論 2 1 1 信號稀疏性定義 2 1 2 正則化項約束與稀疏表示模型 2 2 稀疏表示字典構造 2 2 1 解析字典構造 2 2 2 學習字典構造 2 3 稀疏信號恢復演算法 2 3 1 貪婪演算法 2 3 2 凸優化演算法 參考文獻 第3章 結構化稀疏學習診斷理論 3 1 結構化稀疏學習診斷核心要素 3 1 1 結構化正則描述 3 1 2 稀疏表徵系統學習 3 2 結構化稀疏學習診斷建模和優化求解 3 2 1 結構化稀疏學習診斷模型 3 2 2 模型解空間結構 3 2 3 廣義塊坐標優化求解框架 3 3 結構化稀疏學習診斷理論實例分析 3 3 1 頻域稀疏表徵吸引子設計 3 3 2 層級稀疏學習診斷模型 3 3 3 SpaEIAD求解器 3 3 4 統計分析 參考文獻 第4章 加權稀疏分解 4 1 加權稀疏分解建模原理 4 1 1 經典稀疏分解原理 4 1 2 加權稀疏分解原理 4 2 稀疏表示字典 4 2 1 構造模擬信號 4 2 2 故障特徵稀疏先驗 4 2 3 調Q小波字典構造 4 3 權係數矩陣吸引子設計 4 3 1 故障特徵統計指標先驗 4 3 2 權係數矩陣吸引子 4 4 模型優化求解 4 4 1 加權ADMM演算法 4 4 2 演算法複雜度分析 4 5 加權稀疏分解模擬分析 4 6 航空軸承振動信號實例分析 參考文獻 第5章 非負有界卷積稀疏結構 5 1 非負有界卷積稀疏結構建模和優化求解 5 1 1 非負有界稀疏結構先驗 5 1 2 非負有界卷積稀疏學習模型 5 1 3 NBConvSLM求解演算法 5 2 非負有界卷積稀疏結構模擬分析 5 3 CWRU軸承振動信號實例分析 參考文獻 第6章 非局部相似結構 6 1 大DN值航空軸承響應分析及診斷研究現狀 6 1 1 大DN值航空軸承動態響應特性分析 6 1 2 大DN值航空軸承診斷研究現狀 6 2 非局部相似結構稀疏學習原理 6 3 非局部相似結構稀疏正則 6 3 1 非局部相似先驗 6 3 2 非局部平均估計 6 3 3 非局部相似正則化項建立 6 4 稀疏聚類學習字典 6 4 1 K均值聚類 6 4 2 稀疏聚類字典學習 6 5 非局部相似結構稀疏學習模型及其優化求解 6 5 1 塊坐標下降優化演算法 6 5 2 正則化參數自適應估計策略 6 6 非局部相似結構稀疏學習模擬分析 6 7 大DN值軸承振動信號實例分析 參考文獻 第7章 自相似加權稀疏秩結構 7 1 自相似加權稀疏秩結構正則建模和優化求解 7 1 1 秩空間設計 7 1 2 自相似結構稀疏秩描述 7 1 3 加權稀疏秩正則模型 7 1 4 塊坐標優化求解演算法 7 2 自相似加權稀疏秩結構模型參數分析 7 3 SQI電機振動信號實例分析 參考文獻 第8章 廣義協同稀疏結構 8 1 協同稀疏結構學習建模和優化求解 8 1 1 廣義協同稀疏原理 8 1 2 行稀疏正則描述 8 1 3 廣義協同稀疏模型 8 1 4 塊鄰近梯度下降求解演算法 8 2 齒輪箱振動信號實例分析 8 2 1 廣義協同稀疏結構模型參數分析 8 2 2 CSLM演算法性能分析 參考文獻 第9章 工程應用實例 9 1 風電裝備齒輪箱特徵辨識 9 1 1 風電裝備描述和初級分析 9 1 2 結構化稀疏特徵辨識策略 9 1 3 微弱特徵解耦增強 9 1 4 傳遞路徑解卷辨識 9 1 5 診斷結論和建議 9 2 航空發動機齒輪轂裂紋診斷 9 2 1 問題描述 9 2 2 協同稀疏分類技術 9 2 3 測試系統搭建及信號初步分析 9 2 4 齒輪轂裂紋故障的協同稀疏鑒別技術 9 2 5 CSC演算法性能分析 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
