基於深度學習的機械故障診斷技術

劉業峰 劉晶晶 張淇淳

基於深度學習的機械故障診斷技術
  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2026-01-01
  • 售價: $408
  • 貴賓價: 9.5 折 $388
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 138
  • ISBN: 7122488489
  • ISBN-13: 9787122488480
  • 相關分類: DeepLearning

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商品描述

本書首先介紹了深度學習的基礎知識，包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)等算法，闡述了它們在故障診斷中的應用原理；其次，分析了傳統故障診斷方法的局限性，並展示了基於深度學習的方法如何通過分析振動信號、聲發射信號等提高故障預測的準確性。此外，書中還通過工業應用案例，展示了深度學習在機械領域的實際應用，強調了數據驅動的故障診斷方法的優勢與挑戰。最後，展望了未來發展趨勢，討論了多模態數據融合、遷移學習等前沿技術的潛力。

目錄大綱

第1章 深度學習在機械故障診斷的研究現況與意義
1.1 基於數據驅動的預測網絡研究現狀
1.2 刀具故障預測研究現狀
1.3 軸承剩餘壽命預測研究現狀
1.3.1 基於模型的軸承剩餘壽命預測方法
1.3.2 基於數據驅動的軸承剩餘壽命預測方法
1.4 故障診斷中不平衡資料集處理方法研究現狀
1.5 研究意義
第2章 相關理論基礎與神經網路框架
2.1 深度學習基礎
2.1.1 數學基礎
2.1.2 最基本的神經網路架構
2.1.3 核心演算法
2.2 卷積神經網絡
2.2.1 輸入層
2.2.2 卷積層
2.2.3 池化層
2.2.4 全連接層
2.2.5 輸出層
2.2.6 訓練過程
2.3 循環神經網絡
2.3.1 長短期記憶網絡
2.3.2 門控循環單元
2.4 殘差網絡
2.5 註意力機制
第3章 基於深度學習的機械故障診斷模型
3.1 基於特徵處理和BiLSTM的故障診斷模型
3.1.1 基於時頻特徵提取的方法
3.1.2 基於特徵處理和BiLSTM的模型架構
3.2 基於模態分解和MCNN-BiLSTM的故障診斷模型
3.2.1 資料處理研究
3.2.2 基於訊號模態分解的方法
3.2.3 基於模態分解和MCNN-BiLSTM的模型架構
3.3 基於TCN-SA和Bi-GRU的故障診斷模型
3.3.1 時間卷積網絡
3.3.2 改良的TCN網路結構
3.3.3 SA機制
3.3.4 Bi-GRU網路結構
3.4 基於MA-MsTCN的故障診斷模型
3.4.1 多頭註意力機制
3.4.2 多尺度時間卷積網絡
3.5 以MCA-TCN-MA為基礎的故障診斷模型
3.5.1 多尺度卷積註意力機制
3.5.2 改進的時間卷積網絡
第4章 機械故障診斷的資料擷取平臺與評估指標
4.1 刀具資料採集平臺
4.2 軸承數據採集平臺
4.3 評價指標
第5章 深度學習技術在機械故障診斷的應用
5.1 故障識別問題中的不平衡資料處理方法
5.1.1 SMOTE方法
5.1.2 三角形六線SMOTE法
5.1.3 IFE-SMOTE方法
5.2 深度學習技術在刀具故障診斷的應用
5.2.1 基於特徵處理和BiLSTM故障診斷模型的刀具應用
5.2.2 基於模態分解和MCNN-BiLSTM故障診斷模型的刀具應用
5.2.3 模型對比
5.2.4 模型的拓展性探究
5.3 深度學習技術在軸承故障診斷的應用
5.3.1 基於TCN-SA和Bi-GRU故障診斷模型的軸承應用
5.3.2 基於MA-MsTCN故障診斷模型的軸承應用
5.3.3 基於MCA-TCN-MA故障診斷模型的軸承應用
第6章 結論與展望
6.1 結論
6.2 展望
參考文獻

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