MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:3
- 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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