基于人工智能的滚动轴承故障诊断及工程应用
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作者董绍江
出版社人民交通出版社股份有限公司
ISBN9787114182372
出版时间2021-01
装帧平装
开本16开
定价56元
货号11979047
上书时间2023-12-06
商品详情
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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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