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  • 基于人工智能的滚动轴承故障诊断及工程应用

基于人工智能的滚动轴承故障诊断及工程应用

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  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787114182372
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

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    • 商品分类:
      工程技术
      货号:
      11979047
      商品描述:
      作者简介
      董绍江,山东烟台招远人,博士后、三级教授、博士生导师、博士后合作导师;重庆市三百科技创新领军人才、重庆市创新团队负责人、重庆市学术带头人后备人选、重庆市优秀博士毕业论文获得者、重庆交通大学高层次人才;重庆市普通本科高等学校机械动力类专业教学指导委员会委员;教育部学位与研究生教育发展中心学位论文评审专家;重庆市大数据与人工智能特色专业负责人、重庆市一流专业机械电子工程负责人;美国得克萨斯农工大学访问学者;全国高校机械工程测试技术研究会理事、中国机械工程学会高级会员、中国空气动力学会测控专委会委员、中国兵工学会会员、中国振动工程学会高级会员、重庆市高新区职称评审专家;国家自然基金审稿人和重庆市重大项目会评专家;《华东交通大学学报》编委,Mechanical System and SignalProcessing、Structural Health Monitoring、《振动与冲击》、《振动测试与诊断》、《重庆大学学报》、《吉林大学学报》审稿专家。

      目录
      无第1章绪论1.1滚动轴承概述1.2 滚动轴承的动力学建模1.3滚动轴承常见故障诊断方法1.4人工智能算法在滚动轴承中的应用第2章滚动轴承力学特性分析2.1概述2.2滚动轴承静力学分析2.3拟静力学模型2.4角接触球轴承动力学模型的建立2.5本章小结第3章滚动轴承失效机理分析及信号采集3.1概述・3.2滚动轴承主要失效形式3.3振动机理与信号特征3.4滚动轴承信号采集第4章滚动轴承信号特征提取方法4.1概述4.2信号分析处理方法4.3解调谱分析方法4.4统计分析方法4.5信号降噪处理方法第5章深度学习在滚动轴承中的诊断应用5.1概述5.2卷积神经网络模型5.3深度信念网络模型5.4循环神经网络模型5.5自编码器模型5.6其他常见的深度学习网络第6章人工智能算法在滚动轴承中的工程应用6.1概述6.2滚动轴承故障类别诊断6.3滚动轴承性能退化评估6.4滚动轴承寿命状态识别6.5滚动轴承退化趋势及剩余寿命预测6.6工程软件及其应用附录


      内容摘要
      本书重点围绕大数据和人工智能在滚动轴承中的应用,在理论分析的基础上,紧密结合设备诊断技术在实践过程中的工程应用展开,全面地介绍了滚动轴承故障诊断技术,包括滚动轴承力学特性分析、滚动轴承失效机理分析及信号采集、滚动轴承信号特征提取方法、深度学习在滚动轴承中的诊断应用、人工智能算法在滚动轴承中的工程应用。本书总结了作者团队的若干科研成果,内容实践性强,便于读者掌握,适合不同层次科研人员,特别是企业一线技术人员使用,同时也可作为本科生和研究生学习参考用书。

      精彩内容
      本书基于人工智能的方法对滚动轴承进行故障诊断,从力学特性、失效机理、信号特征、信号采集、信号处理等方面出发,对滚动轴承的相关特性进行了深入分析,针对其表现出的相关特性,结合现在热门的人工智能的诊断方法对其进行故障诊断和工程验证。全书共7章:第1章绪论,第2章滚动轴承力学特性分析,第3章滚动轴承失效机理分析及信号采集,第4章滚动轴承信号分析方法,第5章传统机器学习在滚动轴承中的诊断应用,第6章深度学习在滚动轴承中的诊断应用,第7章滚动轴承故障诊断应用实例。

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