基于振动信号的状态监测 旋转类设备的压缩采样与学习算法 compressive sampling and learning algorithms for rotating machines 9787118131895
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| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787118131895 |
| 所属分类：图书>工业技术>电子通信>通信 |
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图书基本信息
图书名称全新正版图书 基于振动信号的状态监测国防工业出版社蔚蓝书店作者
定价出版社国防工业出版社
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前言作者介绍缩略词列表部分 导论第章 设备状态监测简介相关背景针对旋转类机械故障的维护方法故障检修保养定期检修（）基于状态的检修维护（）的应用风力发电机油气工业 航空和国防工业 汽车 船用发动机 机车 状态监测技术 振动监测 声发射 振动和声的融合 电机电流监测 机油分析和润滑监测 热成像技术 视觉检查 能监测 趋势监测 相关主题回顾与本书的主要内容 小结参考文献第章旋转类机械的振动信号相关原理 引言 机械振动的基本原理 旋转类机械的振动信号源 转子质量的不平衡 不对中 带裂纹的轴 滚动轴承 齿轮 振动信号的类型 平稳型 非平稳型 振动信号采集 位移传感器 速度传感器 加速度传感器 振动信号监测的优缺点 小结参考文献部分 振动信号分析技术第章时域分析 引言 视觉检查 基于特征的检查 统计函数 峰值振幅 平均振幅 均方根振幅 峰峰振幅 波峰因数（） 方差和标准差 标准误差 过零点 波长 幅值 斜率变化 脉冲因子 边际系数 形状因子 裕度指标 偏度 峰度 高阶累积量（） 直方图 标准威布尔负对数似然值 熵 时域同步平均（） 信号 残余信号（） 差分信号（） 时间序列回归模型 模型 模型 模型 模型 基于滤波器的方法 解调 模型 自适应噪声消除（） 参数技术 盲源分离（） 小结参考文献第章频域分析 引言 傅里叶分析 傅里叶级数 离散傅里叶变换 快速傅里叶变换（）络分析 频谱统计特征 数学平均 几何平均 匹配滤波器 频谱差分的 平方谱差求和 高阶谱技术 小结参考文献第章时频分析 引言 短时傅里叶变换（） 小波分析 小波变换（） 连续小波变换（） 离散小波变换（） 小变换（） 经验模式分解（） 希尔伯特黄变换（） 分布 局部均值分解（） 峰度和峰度图 小结参考文献第三部分 利用机器学行旋转类机械的状态监测第章利用机器学的振动信号状态监测 引言 振动信号状态监测过程概述 故障检测和诊断问题的基本框架 基于振动数行学 学 批量学线学 基于事例的学于模型的学 有监督的学监督的学 半监督学 强化学 迁移学 基于振动数行学要困难 维度灾难 无关特征 旋转类机械的工作环境和工作状态 振动数据的准备工作 归一化 维数缩减 小结参考文献第章线子空间学 引言 主成分分析（） 利用特征值分行主成分分析 利用行主成分分析 主成分分析在设备故障诊断中的应用 独立成分分析（） 互信息小化 似然率化 在设备故障诊断中的应用 线判别分析（） 在设备故障诊断中的应用 典型相关分析（） 偏小二乘法（） 小结参考文献第章非线子空间学 引言 核主成分分析（） 在设备故障诊断中的应用 等距特征映射（） 在设备故障诊断中的应用 扩散映射（）和扩散距离 在设备故障诊断中的应用 拉普拉斯特征映射（） 在设备故障诊断中的应用 局部线嵌入（） 在设备故障诊断中的应用 局部线嵌入（） 在设备故障诊断中的应用 局部切空间排列分析（） 在设备故障诊断中的应用 方差展开（） 在设备故障诊断中的应用 临近嵌入（） 在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章特征选取 引言 基于滤波器模型的特征选取 分值算法（） 拉普拉斯分值算法（） 算法和算法 算法 算法 皮尔森相关系数（） 信息增益（）和增益率（） 互信息（） 卡方分布（） 秩检验 特征排序在设备故障诊断中的应用 基裹式模型的特征子集选择 序列选择算法 启发式选择算法 蚁群优化算法（） 遗传算法（）及其编程 粒子群优化算法（）基裹式模型的特征子集选择在设备故障诊断中的应用 基于嵌入式模型的特征选择 小结参考文献第四部分 分类算法第章决策树和森林 引言 决策树 单变量离散化准则 基尼指数 信息增益 距离度量 正交准则（） 多变量离散化准则 剪枝方法 错误复杂度剪枝 小错误剪枝 降低错误剪枝 临界值剪枝 悲观剪枝 小描述长度（）剪枝 决策树诱导器 决策森林 决策树决策森林在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章概率分类方法 引言 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型在设备故障诊断中的应用 逻辑回归模型 逻辑回归正则化 多元逻辑回归模型（） 逻辑回归在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章人工神经网络（） 引言 神经网络的基本原理 多层感知器 径向基函数网络 网络 人工神经网络在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章支持向量机（） 引言 多分类 核参数的选择 在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章深度学 引言 自编码器 卷积神经网络（） 深度信念网络（） 循环神经网络（） 针对设备状态监测的深度学 基于的在设备故障诊断中的应用 在设备故障诊断中的应用 在设备故障诊断中的应用 在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章分类算法验证 引言 保持方法 三路数据拆分 二次抽样 重交叉验证 留一交叉验证 自举法体分类精度 混淆矩阵 召回率和度 图 小结参考文献第四部分 面向设备状态监测的新型故障诊断框架第章压缩采样和子空间学） 引言 针对基于振动信号的设备状态监测的压缩采样 压缩采样基本原理 针对稀疏频域描述的压缩采样 针对稀疏时频描述的压缩采样 设备状态监测中的压缩采样概述 测试数据的压缩及此后的接近数据重构 测试数据的压缩及此后的非接近数据重构 测试数据压缩后作为分类器的输入 测试数据的压缩及此后的特征学 压缩采样和特征排序（） 具体实现 面向故障诊断的基于和线子空间学架 具体实现 面向故障诊断的基于和非线子空间学架 具体实现 相关应用 实例分析 和若干特征排序技术的联合使用 和若干线、非线子空间学的联合使用 实例分析 和若干特征排序技术的联合使用 和若干线、非线子空间学的联合使用 相关讨论参考文献第章压缩采样和深度神经网络（） 引言 相关工作介绍 压缩采样测量 利用浏览测行模型检验 基于的无监督稀疏超完备特征学 有监督的微调 相关应用 实例分析 实例分析 相关讨论参考文献第结 引言 内结附录 设备振动数据源及其分析算法参考文献索引
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图书名称全新正版图书 基于振动信号的状态监测国防工业出版社蔚蓝书店作者
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前言作者介绍缩略词列表部分 导论第章 设备状态监测简介相关背景针对旋转类机械故障的维护方法故障检修保养定期检修（）基于状态的检修维护（）的应用风力发电机油气工业 航空和国防工业 汽车 船用发动机 机车 状态监测技术 振动监测 声发射 振动和声的融合 电机电流监测 机油分析和润滑监测 热成像技术 视觉检查 能监测 趋势监测 相关主题回顾与本书的主要内容 小结参考文献第章旋转类机械的振动信号相关原理 引言 机械振动的基本原理 旋转类机械的振动信号源 转子质量的不平衡 不对中 带裂纹的轴 滚动轴承 齿轮 振动信号的类型 平稳型 非平稳型 振动信号采集 位移传感器 速度传感器 加速度传感器 振动信号监测的优缺点 小结参考文献部分 振动信号分析技术第章时域分析 引言 视觉检查 基于特征的检查 统计函数 峰值振幅 平均振幅 均方根振幅 峰峰振幅 波峰因数（） 方差和标准差 标准误差 过零点 波长 幅值 斜率变化 脉冲因子 边际系数 形状因子 裕度指标 偏度 峰度 高阶累积量（） 直方图 标准威布尔负对数似然值 熵 时域同步平均（） 信号 残余信号（） 差分信号（） 时间序列回归模型 模型 模型 模型 模型 基于滤波器的方法 解调 模型 自适应噪声消除（） 参数技术 盲源分离（） 小结参考文献第章频域分析 引言 傅里叶分析 傅里叶级数 离散傅里叶变换 快速傅里叶变换（）络分析 频谱统计特征 数学平均 几何平均 匹配滤波器 频谱差分的 平方谱差求和 高阶谱技术 小结参考文献第章时频分析 引言 短时傅里叶变换（） 小波分析 小波变换（） 连续小波变换（） 离散小波变换（） 小变换（） 经验模式分解（） 希尔伯特黄变换（） 分布 局部均值分解（） 峰度和峰度图 小结参考文献第三部分 利用机器学行旋转类机械的状态监测第章利用机器学的振动信号状态监测 引言 振动信号状态监测过程概述 故障检测和诊断问题的基本框架 基于振动数行学 学 批量学线学 基于事例的学于模型的学 有监督的学监督的学 半监督学 强化学 迁移学 基于振动数行学要困难 维度灾难 无关特征 旋转类机械的工作环境和工作状态 振动数据的准备工作 归一化 维数缩减 小结参考文献第章线子空间学 引言 主成分分析（） 利用特征值分行主成分分析 利用行主成分分析 主成分分析在设备故障诊断中的应用 独立成分分析（） 互信息小化 似然率化 在设备故障诊断中的应用 线判别分析（） 在设备故障诊断中的应用 典型相关分析（） 偏小二乘法（） 小结参考文献第章非线子空间学 引言 核主成分分析（） 在设备故障诊断中的应用 等距特征映射（） 在设备故障诊断中的应用 扩散映射（）和扩散距离 在设备故障诊断中的应用 拉普拉斯特征映射（） 在设备故障诊断中的应用 局部线嵌入（） 在设备故障诊断中的应用 局部线嵌入（） 在设备故障诊断中的应用 局部切空间排列分析（） 在设备故障诊断中的应用 方差展开（） 在设备故障诊断中的应用 临近嵌入（） 在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章特征选取 引言 基于滤波器模型的特征选取 分值算法（） 拉普拉斯分值算法（） 算法和算法 算法 算法 皮尔森相关系数（） 信息增益（）和增益率（） 互信息（） 卡方分布（） 秩检验 特征排序在设备故障诊断中的应用 基裹式模型的特征子集选择 序列选择算法 启发式选择算法 蚁群优化算法（） 遗传算法（）及其编程 粒子群优化算法（）基裹式模型的特征子集选择在设备故障诊断中的应用 基于嵌入式模型的特征选择 小结参考文献第四部分 分类算法第章决策树和森林 引言 决策树 单变量离散化准则 基尼指数 信息增益 距离度量 正交准则（） 多变量离散化准则 剪枝方法 错误复杂度剪枝 小错误剪枝 降低错误剪枝 临界值剪枝 悲观剪枝 小描述长度（）剪枝 决策树诱导器 决策森林 决策树决策森林在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章概率分类方法 引言 隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型在设备故障诊断中的应用 逻辑回归模型 逻辑回归正则化 多元逻辑回归模型（） 逻辑回归在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章人工神经网络（） 引言 神经网络的基本原理 多层感知器 径向基函数网络 网络 人工神经网络在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章支持向量机（） 引言 多分类 核参数的选择 在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章深度学 引言 自编码器 卷积神经网络（） 深度信念网络（） 循环神经网络（） 针对设备状态监测的深度学 基于的在设备故障诊断中的应用 在设备故障诊断中的应用 在设备故障诊断中的应用 在设备故障诊断中的应用 小结参考文献第章分类算法验证 引言 保持方法 三路数据拆分 二次抽样 重交叉验证 留一交叉验证 自举法体分类精度 混淆矩阵 召回率和度 图 小结参考文献第四部分 面向设备状态监测的新型故障诊断框架第章压缩采样和子空间学） 引言 针对基于振动信号的设备状态监测的压缩采样 压缩采样基本原理 针对稀疏频域描述的压缩采样 针对稀疏时频描述的压缩采样 设备状态监测中的压缩采样概述 测试数据的压缩及此后的接近数据重构 测试数据的压缩及此后的非接近数据重构 测试数据压缩后作为分类器的输入 测试数据的压缩及此后的特征学 压缩采样和特征排序（） 具体实现 面向故障诊断的基于和线子空间学架 具体实现 面向故障诊断的基于和非线子空间学架 具体实现 相关应用 实例分析 和若干特征排序技术的联合使用 和若干线、非线子空间学的联合使用 实例分析 和若干特征排序技术的联合使用 和若干线、非线子空间学的联合使用 相关讨论参考文献第章压缩采样和深度神经网络（） 引言 相关工作介绍 压缩采样测量 利用浏览测行模型检验 基于的无监督稀疏超完备特征学 有监督的微调 相关应用 实例分析 实例分析 相关讨论参考文献第结 引言 内结附录 设备振动数据源及其分析算法参考文献索引
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