书目详细信息
： 基于深度学习的机械故障诊断技术
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-122-48848-0:CNY68.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 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 |
| 载体形态项： | 138页:;+图:;+24cm |
| 提要文摘： | 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, 书中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、声发射信号等提高故障预测的准确性。此外, 书中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。 |
| 题名主题： | 机械设备 故障诊断 |
| 中图分类： | TH17 |
| 个人名称等同： | 刘业峰 著 |
| 个人名称等同： | 刘晶晶 著 |
| 个人名称等同： | 张淇淳 著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20251216 |