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振动故障特征提取与智能诊断技术
本书以编者多年从事振动故障诊断研究成果为基础,将先进信息处理理论方法和智能模式识别理论方法分别应用于机械设备振动故障特征提取和智能诊断技术中,形成集理论、方法、步骤、实践应用为一体的故障诊断技术体系。全书共分为特征提取篇和智能诊断篇,其中:特征提取篇主要阐述包括信号稀疏特征提取、量子稀疏特征提取、可调品质因子小波变换TQWT特征提取和集合经验模态分解EEMD特征提取和等方法的原理与步骤,并应用于滚动轴承振动信号故障特征提取实践中;智能诊断篇主要介绍组稀疏分类诊断、变换域稀疏分类诊断、卷积神经网络CNN分类诊断、深度自动编码器迁移学习DAETF分类诊断等方法的原理与步骤,并通过应用于不同的机械设备振动数据的故障诊断诊断实践中。两篇均采用理论方法与诊断实例实践相结合方式进行讲述,使读者可以有效掌握信息处理与智能模式识别方法在故障诊断领域中实用技术。
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