基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现
- ISBN：9787522915111
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 开本：16开
- 页数：222
- 出版时间：2024-04-01
- 条形码：9787522915111 ; 978-7-5229-1511-1
内容简介
《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; *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。
目录
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 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 或省部级科研项目5项。受 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。
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