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復雜機電系統(tǒng)智能故障診斷與健康評估
本書系統(tǒng)的闡述現(xiàn)代工業(yè)中復雜機電系統(tǒng)的故障預測、智能診斷及系統(tǒng)健康狀態(tài)的評估等理論與方法,主要包括基于數(shù)據(jù)驅動的智能故障診斷原理、方法及其實現(xiàn)技術。基于統(tǒng)計學習理論、半監(jiān)督學習、流形學習、深度學習的故障預測、狀態(tài)評估的原理、技術及其應用。重點從模式識別、機器學習的角度,重點闡述基于半監(jiān)督學習、流形學習的故障特征提取與選擇、早期故障的預測、故障模式的分類及裝備性能退化的評估等。并對當前機器學習的研究熱點,深度學習在智能預測、健康評估中的應用進行分析、展望。本書可作為高等院校機械工程、控制工程、自動化及系統(tǒng)工程等專業(yè)的研究生教材或教學參考書,也可供廣大科技工作者和從事過程控制、故障診斷、設備維護等人員參考 。
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