MARC状态：订购 文献类型：中文图书 浏览次数：7
- 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
- ISBN及定价:
- 9787122488480/68
- 载体形态项:
- 138页 24cm
- 学科主题:
- 机械设备-故障诊断-故障诊断
- 中图法分类号:
- TH17
- 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。
- 使用对象附注:
- 本书适用于机械工业领域的学术研究者、工业工程师及企业研发人员
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