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醉染图书基于工业大数据分析的故障诊断方法及应用9787030747402
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前言章绪论11.1引言11.2故障诊断的研究内容及方法分类31.2.1故障诊断的研究内容31.2.2故障诊断方法分类31.3数据驱动的故障诊断方法综述51.3.1故障诊断的专家系统法61.3.2基于定趋势分析的故障诊断61.3.3基于盲信号分离的故障诊断61.3.4基于统计分析的故障诊断61.3.5改的CA方法91.3.6基于指定元分析的方法101.4基于深度学习的故障诊断方法111.4.1基于浅层学习的故障诊断方法111.4.2深度学习的模型分类121.4.3基于深度学习的智能故障诊断研究现状131.5非均衡数据深度学习故障诊断研究现状171.6本章小结18参考文献19第2章基础知识272.1引言272.2主元分析27.指定元分析302.4小波滤波技术312.5反向传播神经网络322.6深层神经网络332.7卷积神经网络372.8生成对抗网络392.9本章小结40参考文献40第3章基于统计特征提取的故障检测方法423.1拟多尺度主元分析理论及故障检测应用423.1.1故障的多尺度特分析423.1.2拟多尺度主元分析443.1.3拟多尺度主元分析的检测能力分析513.1.4拟MSRPCA故障检测方法543.1.5拟MSRPCA实验和分析573.2基于微分特征抽取的分层PCA动态故障检测603.2.1基于PCA的动态故障检测613.2.2基于微分特征抽取的分层PCA故障检测方法623..和案例分析643.3本章小结72参考文献73第4章知识导引的统计特征抽取和故障诊断方法744.1非正交指定模式逐步DCA多故障诊断744.1.1主元分析的模式复合效应744.1.2主元分析的有关结论754.1.3DCA的空间投影框架774.1.4逐步DCA多故障诊断方法834.1.5指定模式的定义884.1.6研究914.2微小与未知故障诊断964.2.1基于DCA的多级微小故障诊断974.2.2未知故障诊断1084.3船舶主机故障诊断应用1174.3.1船舶主柴油机故障诊断概述1174.3.2研究对象1194.3.3故障实验环境1264.3.4船舶主柴油机故障诊断1274.4本章小结134参考文献135第5章基于深度学习的频率类故障诊断1365.1引言1365.2频率类故障分析1365.3基于深层神经网络的频率类故障诊断1385.3.1频率类故障特征抽取1385.3.2微分几何特征融合1405.3.3频率类故障的在线诊断1405.4实验与分析1445.4.1数据验和分析1445.4.2案例研究和分析1485.5本章小结153参考文献153第6章基于多源异构数据融合的深度学习故障诊断1546.1引言1546.2基于数据级融合的深度学习故障诊断1556.2.1监测中心屏幕截图数据集构建1556.2.2基于数据级融合的深度学习故障诊断1566..实验与分析1616.3基于特征级融合的深度学习故障诊断1726.3.1基于交替优化的深层特征融合方法1726.3.2基于特征级融合的深度学习故障诊断1766.3.3实验与分析1796.4本章小结189参考文献189第7章基于分级深层神经网络的多模态故障诊断1907.1引言1907.2基于深层神经网络的故障诊断1907.3基于分级深层神经网络的多模态故障诊断1917.4实验与分析1967.4.1实验平台1967.4.2数据描述1967.4.3故障诊断结果1987.5本章小结208参考文献208第8章基于全局优化GAN的非均衡数据故障诊断方法2098.1引言2098.2基于全局优化GAN的非均衡数据故障诊断209 8.2.1生成器设计210 ……
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