大数据驱动的机械装备智能运维理论及应用

参考文献

本章小结

6.4.3 数控机床刀具剩余寿命预测

6.4.2 预测不确定性量化

6.4.1 循环卷积神经网络构建

6.4 循环卷积神经网络构建及剩余寿命预测

6.3.3 滚动轴承剩余寿命预测

6.3.2 网络结构与剩余寿命预测

6.3.1 可分卷积模块构建

6.3 深度可分卷积网络构建及剩余寿命预测

6.2.3 齿轮剩余寿命预测

6.2.2 基于自适应多核组合相关向量机的剩余寿命预测方法

6.2.1 相关向量机基本原理

6.2 自适应多核组合相关向量机剩余寿命预测方法

6.1.4 滚动轴承健康指标构建

6.1.3 健康指标构建

6.1.2 特征评价与选择

6.1.1 多域特征提取

6.1 基于循环神经网络的健康指标构建方法

第6章 数据驱动的机械装备剩余寿命预测

参考文献

本章小结

5.5.3 跨工况与跨装备迁移故障诊断

5.5.2 特征分布对抗适配的深度迁移诊断模型

5.5.1 生成对抗网络基本原理

5.5 特征分布对抗适配的深度迁移智能诊断

5.4.3 跨装备轴承间的迁移故障诊断

5.4.2 多核特征空间适配的深度迁移诊断模型

5.4.1 多核植入的最大均值差异

5.4 多核特征空间适配的深度迁移智能诊断

5.3.3 跨装备轴承间的迁移故障诊断

5.3.2 基于特征分布适配的迁移诊断策略

5.3.1 特征分布适配基本原理

5.3 基于特征分布适配的迁移智能诊断

5.2.3 行星齿轮箱的跨工况迁移故障诊断

5.2.2 基于TrAdaboost算法的迁移诊断策略

5.2.1 TrAdaboost算法描述

5.2 基于实例加权的迁移智能诊断

5.1.3 迁移智能诊断方法分类

5.1.2 迁移诊断任务类型

5.1.1 领域与诊断任务

5.1 迁移诊断问题

第5章 机械装备故障迁移智能诊断

参考文献

本章小结

4.4.3 行星齿轮箱智能故障诊断

4.4.2 基于残差网络的智能诊断模型

4.4.1 残差单元基本原理

4.4 残差网络智能故障诊断

4.3.3 机车轮对轴承智能故障诊断

4.3.2 加权卷积网络智能诊断模型

4.3.1 卷积神经网络基本原理

4.3 加权卷积神经网络智能故障诊断

4.2.3 行星齿轮箱智能故障诊断

4.2.2 堆叠自编码机智能诊断模型

4.2.1 自编码机基本原理

4.2 堆叠自编码机智能故障诊断

4.1.3 电动机滚动轴承智能故障诊断

4.1.2 深度置信网络智能诊断模型

4.1.1 受限玻尔兹曼机基本原理

4.1 深度置信网络智能故障诊断

第4章 基于深度学习的机械装备智能故障诊断

参考文献

本章小结

3.3.3 电动机滚动轴承智能故障诊断

3.3.2 混合智能诊断模型

3.3.1 混合智能诊断基本原理

3.3 混合智能故障诊断

3.2.2 行星齿轮箱智能故障诊断

3.2.1 支持向量机基本原理

3.2 基于支持向量机的智能故障诊断

3.1.2 机车轮对轴承智能故障诊断

3.1.1 人工神经网络基本原理

3.1 基于人工神经网络的智能故障诊断

第3章 基于传统机器学习的机械装备智能故障诊断

参考文献

本章小结

2.3.3 齿轮箱缺失数据恢复

2.3.2 基于张量Tucker分解的缺失数据恢复方法

2.3.1 张量分解理论

2.3 基于张量Tucker分解的缺失数据恢复

2.2.3 风机主传动系统异常数据检测

2.2.2 基于核密度异常因子的异常数据检测方法

2.2.1 局部异常因子基本原理

2.2 基于核密度异常因子的离线历史数据异常检测

2.1.3 滚动轴承流数据的异常检测

2.1.2 基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测方法

2.1.1 无迹卡尔曼滤波基本原理

2.1 基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测

第2章 机械监测大数据质量保障

参考文献

1.3 大数据下智能运维面临的机遇与挑战

1.2.3 机械装备智能运维的研究现状

1.2.2 机械装备智能运维的定义

1.2.1 机械装备运行维护的定义

1.2 机械装备智能运维的相关概念与研究现状

1.1.2 机械监测大数据的领域特点

1.1.1 机械监测大数据的形成因素

1.1 机械监测大数据的形成因素与领域特点

第1章 绪论

前言

内容简介

作者简介

版权信息

封面

封面

版权信息

作者简介

内容简介

前言

第1章 绪论

1.1 机械监测大数据的形成因素与领域特点

1.1.1 机械监测大数据的形成因素

1.1.2 机械监测大数据的领域特点

1.2 机械装备智能运维的相关概念与研究现状

1.2.1 机械装备运行维护的定义

1.2.2 机械装备智能运维的定义

1.2.3 机械装备智能运维的研究现状

1.3 大数据下智能运维面临的机遇与挑战

参考文献

第2章 机械监测大数据质量保障

2.1 基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测

2.1.1 无迹卡尔曼滤波基本原理

2.1.2 基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测方法

2.1.3 滚动轴承流数据的异常检测

2.2 基于核密度异常因子的离线历史数据异常检测

2.2.1 局部异常因子基本原理

2.2.2 基于核密度异常因子的异常数据检测方法

2.2.3 风机主传动系统异常数据检测

2.3 基于张量Tucker分解的缺失数据恢复

2.3.1 张量分解理论

2.3.2 基于张量Tucker分解的缺失数据恢复方法

2.3.3 齿轮箱缺失数据恢复

本章小结

参考文献

第3章 基于传统机器学习的机械装备智能故障诊断

3.1 基于人工神经网络的智能故障诊断

3.1.1 人工神经网络基本原理

3.1.2 机车轮对轴承智能故障诊断

3.2 基于支持向量机的智能故障诊断

3.2.1 支持向量机基本原理

3.2.2 行星齿轮箱智能故障诊断

3.3 混合智能故障诊断

3.3.1 混合智能诊断基本原理

3.3.2 混合智能诊断模型

3.3.3 电动机滚动轴承智能故障诊断

本章小结

参考文献

第4章 基于深度学习的机械装备智能故障诊断

4.1 深度置信网络智能故障诊断

4.1.1 受限玻尔兹曼机基本原理

4.1.2 深度置信网络智能诊断模型

4.1.3 电动机滚动轴承智能故障诊断

4.2 堆叠自编码机智能故障诊断

4.2.1 自编码机基本原理

4.2.2 堆叠自编码机智能诊断模型

4.2.3 行星齿轮箱智能故障诊断

4.3 加权卷积神经网络智能故障诊断

4.3.1 卷积神经网络基本原理

4.3.2 加权卷积网络智能诊断模型

4.3.3 机车轮对轴承智能故障诊断

4.4 残差网络智能故障诊断

4.4.1 残差单元基本原理

4.4.2 基于残差网络的智能诊断模型

4.4.3 行星齿轮箱智能故障诊断

本章小结

参考文献

第5章 机械装备故障迁移智能诊断

5.1 迁移诊断问题

5.1.1 领域与诊断任务

5.1.2 迁移诊断任务类型

5.1.3 迁移智能诊断方法分类

5.2 基于实例加权的迁移智能诊断

5.2.1 TrAdaboost算法描述

5.2.2 基于TrAdaboost算法的迁移诊断策略

5.2.3 行星齿轮箱的跨工况迁移故障诊断

5.3 基于特征分布适配的迁移智能诊断

5.3.1 特征分布适配基本原理

5.3.2 基于特征分布适配的迁移诊断策略

5.3.3 跨装备轴承间的迁移故障诊断

5.4 多核特征空间适配的深度迁移智能诊断

5.4.1 多核植入的最大均值差异

5.4.2 多核特征空间适配的深度迁移诊断模型

5.4.3 跨装备轴承间的迁移故障诊断

5.5 特征分布对抗适配的深度迁移智能诊断

5.5.1 生成对抗网络基本原理

5.5.2 特征分布对抗适配的深度迁移诊断模型

5.5.3 跨工况与跨装备迁移故障诊断

本章小结

参考文献

第6章 数据驱动的机械装备剩余寿命预测

6.1 基于循环神经网络的健康指标构建方法

6.1.1 多域特征提取

6.1.2 特征评价与选择

6.1.3 健康指标构建

6.1.4 滚动轴承健康指标构建

6.2 自适应多核组合相关向量机剩余寿命预测方法

6.2.1 相关向量机基本原理

6.2.2 基于自适应多核组合相关向量机的剩余寿命预测方法

6.2.3 齿轮剩余寿命预测

6.3 深度可分卷积网络构建及剩余寿命预测

6.3.1 可分卷积模块构建

6.3.2 网络结构与剩余寿命预测

6.3.3 滚动轴承剩余寿命预测

6.4 循环卷积神经网络构建及剩余寿命预测

6.4.1 循环卷积神经网络构建

6.4.2 预测不确定性量化

6.4.3 数控机床刀具剩余寿命预测

本章小结

参考文献