基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现

图书标准信息

• 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元
• 装帧 平装
• 开本 其他

【内容简介】

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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】

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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】

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。