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  • 基於工業大數據分析的故障診斷方法及應用
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 數據庫
    【市場價】
    1324-1920
    【優惠價】
    828-1200
    【作者】 周福娜,文成林,胡雄,王天真 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  數據庫  數據倉庫與數據挖掘 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030747402
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
    一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品
    一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030747402
    作者:周福娜,文成林,胡雄,王天真

    出版社:科學出版社
    出版時間:2023年12月 

        
        
    "

    內容簡介
    本書是作者開展基於工業大數據分析的故障診斷算法設計及其應用研究成果的總結。全書主要內容包括基於統計特征提取的故障檢測方法設計、知識導引的統計特征抽取和故障診斷方法設計、基於深度學習的頻率類故障診斷、基於多源異構數據融合的深度學習故障診斷算法設計、基於分級深層神經網絡的多模態故障診斷算法設計、基於全局優化GAN的非均衡數據故障診斷方法設計等。
    目錄
    目錄
    前言
    第1章緒論1
    1.1引言1
    1.2故障診斷的研究內容及方法分類3
    1.2.1故障診斷的研究內容3
    1.2.2故障診斷方法分類3
    1.3數據驅動的故障診斷方法綜述5
    1.3.1故障診斷的專家繫統法6
    1.3.2基於定性趨勢分析的故障診斷6
    1.3.3基於盲信號分離的故障診斷6
    1.3.4基於統計分析的故障診斷6
    1.3.5改進的PCA方法9
    1.3.6基分析的方法10
    1.4基於深度學習的故障診斷方法11
    1.4.1基於淺層學習的故障診斷方法11
    1.4.2深度學習的模型分類12
    1.4.3基於深度學習的智能故障診斷研究現狀13
    1.5非均衡數據深度學習故障診斷研究現狀17
    1.6本章小結18
    參考文獻19
    第2章基礎知識27
    2.1引言27
    2.分析27
    2.3分析30
    2.4小波濾波技術31
    2.5反向傳播神經網絡32
    2.6深層神經網絡33
    2.7卷積神經網絡37
    2.8生成對抗網絡39
    2.9本章小結40
    參考文獻40
    第3章基於統計特征提取的故障檢測方法42
    3.1擬多分析理論及故障檢測應用42
    3.1.1故障的多尺度特性分析42
    3.1.2擬多分析44
    3.1.3擬多分析的檢測能力分析51
    3.1.4擬MSRPCA故障檢測方法54
    3.1.5擬MSRPCA仿真實驗和分析57
    3.2基於微分特征抽取的分層PCA動態故障檢測60
    3.2.1基於PCA的動態故障檢測61
    3.2.2基於微分特征抽取的分層PCA故障檢測方法62
    3.2.3仿真和案例分析64
    3.3本章小結72
    參考文獻73
    第4章知識導引的統計特征抽取和故障診斷方法74
    4.1非正交指定模式逐步DCA多故障診斷74
    4.1.分析的模式復合效應74
    4.1.分析的有關結論75
    4.1.3DCA的空間投影框架77
    4.1.4逐步DCA多故障診斷方法83
    4.1.5指定模式的定義88
    4.1.6仿真研究91
    4.2微小與未知故障診斷96
    4.2.1基於DCA的多級微小故障診斷97
    4.2.2未知故障診斷108
    4.3船舶主機故障診斷應用117
    4.3.1船舶主柴油機故障診斷概述117
    4.3.2研究對像119
    4.3.3故障實驗環境126
    4.3.4船舶主柴油機故障診斷127
    4.4本章小結134
    參考文獻135
    第5章基於深度學習的頻率類故障診斷136
    5.1引言136
    5.2頻率類故障分析136
    5.3基於深層神經網絡的頻率類故障診斷138
    5.3.1頻率類故障特征抽取138
    5.3.2微分幾何特征融合140
    5.3.3頻率類故障的在線診斷140
    5.4實驗與分析144
    5.4.1仿真數據驗證和分析144
    5.4.2案例研究和分析148
    5.5本章小結153
    參考文獻153
    第6章基於多源異構數據融合的深度學習故障診斷154
    6.1引言154
    6.2基於數據級融合的深度學習故障診斷155
    6.2.1監測中心屏幕截圖數據集構建155
    6.2.2基於數據級融合的深度學習故障診斷156
    6.2.3實驗與分析161
    6.3基於特征級融合的深度學習故障診斷172
    6.3.1基於交替優化的深層特征融合方法172
    6.3.2基於特征級融合的深度學習故障診斷176
    6.3.3實驗與分析179
    6.4本章小結189
    參考文獻189
    第7章基於分級深層神經網絡的多模態故障診斷190
    7.1引言190
    7.2基於深層神經網絡的故障診斷190
    7.3基於分級深層神經網絡的多模態故障診斷191
    7.4實驗與分析196
    7.4.1實驗平臺196
    7.4.2數據描述196
    7.4.3故障診斷結果198
    7.5本章小結208
    參考文獻208
    第8章基於全局優化GAN的非均衡數據故障診斷方法209
    8.1引言209
    8.2基於全局優化GAN的非均衡數據故障診斷209
    8.2.1生成器設計210
    8.2.2判別器設計211
    8.2.3交替訓練機制212
    8.3實驗與分析216
    8.3.1數據描述與處理216
    8.3.2實驗結果分析216
    8.4TE過程數據實驗分析222
    8.4.1數據描述223
    8.4.2實驗結果分析222
    8.5本章小結229


     
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