複雜機電系統智慧型故障診斷與健康評估

內容簡介

本書系統的闡述現代工業中複雜機電系統的故障預測、智慧型診斷及系統健康狀態的評估等理論與方法，主要包括基於數據驅動的智慧型故障診斷原理、方法及其實現技術。基於統計學習理論、半監督學習、流形學習、深度學習的故障預測、狀態評估的原理、技術及其套用。重點從模式識別、機器學習的角度，重點闡述基於半監督學習、流形學習的故障特徵提取與選擇、早期故障的預測、故障模式的分類及裝備性能退化的評估等。並對當前機器學習的研究熱點，深度學習在智慧型預測、健康評估中的套用進行分析、展望。本書可作為高等院校機械工程、控制工程、自動化及系統工程等專業的研究生教材或教學參考書，也可供廣大科技工作者和從事過程控制、故障診斷、設備維護等人員參考。

圖書目錄

第一章緒論

1.1 智慧型故障診斷、預測與健康評估的概念

1.2 故障診斷、預測與健康評估的意義

1.3 智慧型診斷、預測與健康評估的研究內容

1.4 智慧型診斷、預測與健康評估的研究現狀

1.5 本書的結構體系與特色。

第二章基於半監督學習的智慧型診斷方法

2 2 監督學習的原理

2.2 支持向量機

2.3 支持向量機參數最佳化方法

2.4 支持向量機特徵選擇與參數最佳化融合方法

2.5 增強支持向量機

參考文字按

第三章基於半監督學習的智慧型診斷方法

3.1半監督學習概述

3.2基於半監督核函式主元分析的故障檢測與分析

3.3基於半監督模糊核聚類的離群檢測

3.4基於半監督自組織特徵映射的故障檢測與分類

3.2關聯向量機診斷方法

第四章基於流形學習的智慧型故障診斷與預測

4.1 流形學習的基本概念

4.2 基於譜聚類流形的故障特徵選擇

4.3 基於局部線性嵌入的故障識別

4.4 基於距離保持投影線性嵌入的故障分類

4.5 基於ISOMAP的機械故障診斷方法。

第五章基於深度學習的機械故障診斷

5.1 深度學習的原理和方法

5.2 基於DBN的機械故障診斷

5.3 基於深度學習的裝備退化狀態評估

……

第六章基於相空間重構的機械系統退化跟蹤與故障預測

第七章複雜機電系統運行可靠性評估與健康維護

參考文獻

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