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基于数据驱动的工业设备故障诊断研究及其实现 读者对象:本书不仅适合高等院校机械工程、电气工程和人工智能等学科研究生学习,对相关工程领域的技术人员亦有较大的参考价值
本书以数据驱动的工业设备故障诊断流程为主线,系统介绍了数据采集、数据处理、特征选择与提取和模式识别等方面的知识,并利MATLAB工具对相关技术进行实现。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。本书理论与实践相结合,涉及到的理论内容均结合具体的实例给出相应的MATLAB代码,目的是方便读者理解和掌握故障诊断领域相应的技术方法。
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