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题名/责任者:

基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现/陈乐瑞著

出版发行项:

北京:中国纺织出版社有限公司,2024.03

ISBN及定价:

978-7-5229-1511-1/CNY78.00

载体形态项:

214页:图，照片;26cm

个人责任者:

陈乐瑞 著

学科主题:

工业设备-故障诊断-研究

中图法分类号:

TB4

责任者附注:

陈乐瑞，博士，毕业于西安交通大学电子与信息学部控制科学与工程专业，香港理工大学博士后（受香港ITF研发基金资助）。香港理工大学智能与虚拟现实技术（IVRT）实验室核心成员、美国电气和电子工程师学会会员、中国自动化学会会员。从事复杂系统故障诊断、大数据处理与分析、深度学习算法等领域研究。近年来，以第一作者身份发表SCI、EI论文15篇；作为负责人主持省部级科研项目2项，参与国家或省部级科研项目5项。受国际知名期刊邀请，担任IEEETransactionsonIndustrialElectronics、IEEETransactionsonSystemsManCybernetics-Systems、JournalofIntelligentManufacturing等多个期刊审稿人。

提要文摘附注:

本书以数据驱动的工业设备故障诊断流程为主线，介绍了信号采集与处理、特征选择与提取和故障识别与诊断等方面的知识，并利用MATLAB工具对相关技术进行研究。首先，介绍了工业设备信号采集常用的传感器类型，数据降噪和数据融合等预处理技术；其次，介绍了常用的特征选择与提取方法；最后，利用浅层神经网络和深度学习网络分别对常见的工业设备进行诊断。

使用对象附注:

本书适用于高等院校机械工程、电气工程和人工智能等专业的学生

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