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题名/责任者:

基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现/陈乐瑞著

出版发行项:

北京:中国纺织出版社有限公司,2024.3

ISBN及定价:

978-7-5229-1511-1/CNY78.00

载体形态项:

214页:图;26cm

个人责任者:

陈乐瑞 著

学科主题:

工业设备-故障诊断-研究

中图法分类号:

TB4

责任者附注:

陈乐瑞, 博士, 毕业于西安交通大学电子与信息学部控制科学与工程专业, 香港理工大学博士后 (受香港ITF研发基金资助)。

书目附注:

有书目 (第204-214页)

提要文摘附注:

本书以数据驱动的工业设备故障诊断流程为主线, 系统介绍了数据采集、数据处理、特征选择与提取和模式识别等方面的知识, 并利MATLAB工具对相关技术进行实现。首先, 介绍了工业设备信号采集常用的传感器类型, 数据降噪和数据融合等预处理技术; 其次, 介绍了常用的特征选择与提取方法; 最后, 利用浅层神经网络和深度学习网络分别对常见的工业设备进行诊断。本书理论与实践相结合, 涉及到的理论内容均结合具体的实例给出相应的MATLAB代码, 目的是方便读者理解和掌握故障诊断领域相应的技术方法。

使用对象附注:

本书适合高等院校机械工程、电气工程和人工智能等学科研究生学习, 对相关工程领域的技术人员亦有较大的参考价值

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