MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：8
- 题名/责任者:
- 基于深度学习的机械故障诊断技术/刘业峰, 刘晶晶, 张淇淳著
- 出版发行项:
- 北京:化学工业出版社,2026.01
- ISBN及定价:
- 978-7-122-48848-0/CNY68.00
- 载体形态项:
- 138页:图;24cm
- 个人责任者:
- 刘业峰 著
- 个人责任者:
- 刘晶晶 著
- 个人责任者:
- 张淇淳 著
- 学科主题:
- 机械设备-故障诊断
- 学科主题:
- 机械维修
- 中图法分类号:
- TH17
- 书目附注:
- 有书目 (第130页)
- 提要文摘附注:
- 本书探讨了深度学习在机械故障诊断中的理论与实践, 涵盖了从基本算法到具体应用的全过程。首先, 介绍了深度学习的基础知识, 包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 等算法, 阐述了它们在故障诊断中的应用原理。其次, 分析了传统故障诊断方法的局限性, 并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等方式提高故障预测的准确性。此外, 还通过工业应用案例, 展示了深度学习在机械领域的实际应用, 强调了数据驱动的故障诊断方法的优势与挑战。最后, 展望了未来发展趋势, 讨论了多模态数据融合、迁移学习等前沿技术的潜力。
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