机械故障是影响机械正常运转的关键原因之一，会引起生产安全事故，甚至导致生命财产损失。近年来，物联网技术的发展，能够对机械运转进行长时间运转进行精确监测，为机械故障分析准备了足够的机械运行数据。深度学习作为一种机器学习算法，基于人工神经网络和反向传播算法构建深层学习模型，适合于大样本数据的分析与诊断，在图像识别、自然语言
本书是煤炭高等教育“十四五”规划教材，较系统全面地介绍了机械故障诊断技术的基础理论、主要方法和应用案例。全书共分为六章，主要包括机械故障诊断基本概念、基础理论、信号分析方法、机器学习方法、深度学习方法和现代信息技术。在各章开头提供教学目标指引，结尾给出了思考题和主要参考文献。本书体系完整，内容翔实，注重理论联系实际，
本书结合作者团队在高端装备智能运维领域积累多年的研究成果与最新研究进展，系统地介绍了机械状态监测与故障诊断的基本理论、主要方法和关键技术，内容由浅入深，既有基础理论，也有学术前沿；既有方法阐述，也有案例分析，具有很强的可读性，兼顾了系统性、基础性、学术性和实用性的统一。本书可作为高等学校机械类工科专业高年级本科生和研究
本书面向机械设备的安全运行和预测维护，系统的开展了阐述了基于数据驱动的设备故障智能诊断与预测的理论与方法。基于机器学习、深度学习、迁移学习的故障诊断与预测的原理和方法，从模式识别的角度，重点阐述了基于无监督混合智能诊断、有监督混合智能诊断、混合深度智能诊断、迁移诊断、故障预测等，涵盖了机械设备从传统的浅层机器学习到深度
本书对复杂性理论与方法及它们在机械故障诊断领域的应用进行系统论述。全书共7章，主要介绍包括多尺度模糊熵、多尺度排列熵、多尺度散布熵、自适应多尺度熵等在内的多尺度复杂性理论，以及它们在机械故障特征提取与诊断中的应用等内容。本书是在国家自然科学基金、国家重点研发计划和安徽省自然科学基金等课题的支持下完成的，研究内容是目前国
本书较全面地介绍了机械设备故障诊断技术的基本原理和基本方法,涉及振动信号测试与检测技术、红外测温技术、油液分析技术、无损检测技术、计算机辅助诊断系统等,内容全面,突出之处是侧重于理论与实践的结合。通过对本书的学习,读者能够对机械设备故障诊断技术有比较全面系统的了解,掌握机械设备故障诊断的基本原理、基本方法,初步具备诊断
本书首先对机械设备进行了概述，让读者对机械制造装备的作用、功能及分类有初步的认知；在此基础上对机械制造装备设计的类型方法、工艺设备、工艺过程与规程制订、数控机床故障诊断与维修及设备润滑及维护与保养做了详细的分析。本书语言简洁、知识点全面、结构清晰，对于研究机械设备装配工艺与维修技术具有重要的参考价值。
本书共七章，主要内容包括：机械设备安装基础知识、起重机械、输送机械、内燃机、机械零部件及设备的修理、设备润滑及维护和保养、通用机械设备管理基础。
《设备故障诊断技术（第2版）》共分10章，介绍了故障诊断技术涉及的概念、原理、内容，诊断的任务，动态随机数据的处理及分析方法。该书主要是从设备故障诊断的基本原理加以阐述，着重介绍基于统计理论的故障诊断方法，基于模糊理论的故障诊断方法，基于故障树分析的故障诊断方法，基于专家系统的故障诊断方法，基于神经网络的故障诊断方法，
全书共分8章，第1章绪论，主要介绍工程机械故障诊断的预备知识；第2章主要介绍机械零部件的典型故障及其发生和发展机理；第3章至第6章主要介绍各种故障诊断技术，包括温度诊断技术、油样诊断技术、振动诊断技术、声学诊断技术等等；第7章介绍故障树分析及逻辑诊断方法；第8章主要介绍机械中的典型部件，如齿轮箱、发动机、轴承、齿轮等的
书单推荐 更多 新书推荐 更多
