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基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现

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陈乐瑞著 / 中国纺织出版社 / 2020 / 平装

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图书 > 教材教辅考试 > 教材 > 研究生教材 > 工程技术
基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现
作者: 陈乐瑞著

出版社: 中国纺织出版社

出版时间: 2020

ISBN: 9787522915111

定价: 78.00

装帧: 平装

开本: 其他
内容简介：

: 本书以数据驱动的工业设备故障诊断流程为主线，系统介绍了信号采集与处理、特征选择与提取和故障识别与诊断等方面的知识，并利用MATLAB工具对相关技术进行研究。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，涉及理论内容均结合具体的实例给出相应的MATLAB代码，方便读者理解和掌握故障诊断领域相关的技术方法。本书内容翔实、针对性强，具有较高的研究价值。不仅适合高等院校机械工程、电气工程和人工智能等专业的学生学习，对相关工程领域的技术人员也有较大的参考价值。

作者简介：

: 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）。香港理工大学智能与虚拟现实技术（IVRT）实验室核心成员、美国电气和电子工程师学会会员、中国自动化学会会员。从事复杂系统故障诊断、大数据处理与分析、深度学习算法等领域研究。近年来，以第一作者身份发表SCI、EI论文15篇；作为负责人主持省部级科研项目2项，参与国家或省部级科研项目5项。受国际知名期刊邀请，担任IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics-Systems、Journal of Intelligent Manufacturing等多个期刊审稿人。

目录：

br/>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。

内容摘要
《基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现》以数据驱动的工业设备故障诊断流程为主线，系统介绍了信号采集与处理、特征选择与提取和故障识别与诊断等方面的知识，并利用MATLAB 工具对相关技术进行研究。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，涉及理论内容均结合具体的实例给出相应的MATLAB 代码，方便读者理解和掌握故障诊断领域相关的技术方法。
本书内容翔实、针对性强，具有较高的研究价值。不仅适合高等院校机械工程、电气工程和人工智能等专业的学生学习，对相关工程领域的技术人员也有较大的参考价值。

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