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機電傳動系統振動圖像變換與智能故障診斷方法

  • 作者：樊紅衛//曹現剛//張旭輝|責編:周紅
  • 出版社：中國礦大
  • ISBN：9787564665203
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：127
人民幣：RMB 48 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要介紹由電機、軸、軸承和齒輪所構成的機電傳動系統的振動信號向圖像變換的基本原理、方法以及基於振動圖像深度學習的機電傳動系統智能故障診斷方法研究的最新理論成果和實驗案例，主要包括機電傳動系統的故障模擬與振動數據獲取、振動信號的圖像變換、振動圖像的數據集擴增、基於振動圖像深度學習的故障診斷方法等。
    本書可供機械工程、儀器科學與技術、振動技術與工程等相關學科專業的教師、高年級本科生、研究生及科研院所、企業的技術人員參閱。
作者介紹
樊紅衛//曹現剛//張旭輝|責編:周紅
目錄
第1章 概述
第2章 機電傳動系統故障模擬與數據獲取
  2.1 機電傳動系統基本結構
    2.1.1 機電傳動系統基本概念
    2.1.2 機電傳動系統結構組成
  2.2 機電傳動系統典型故障
    2.2.1 滾動軸承故障
    2.2.2 齒輪故障
    2.2.3 軸的故障
    2.2.4 電機的機械故障
  2.3 機電傳動系統故障模擬與數據獲取
    2.3.1 故障模擬平台結構組成
    2.3.2 一號故障模擬平台及數據獲取
    2.3.3 二號故障模擬平台及數據獲取
第3章 機電傳動系統振動信號圖像變換方法
  3.1 振動信號的矩陣式圖像變換方法
    3.1.1 基本灰度圖像變換方法
    3.1.2 灰度紋理圖像變換方法
    3.1.3 改進灰度紋理圖像變換方法
    3.1.4 VMD GTI圖像變換方法
    3.1.5 格拉姆角場圖像變換方法
    3.1.6 信息融合格拉姆角場圖像變換方法
  3.2 振動信號的極坐標式圖像變換方法
    3.2.1 對稱極坐標圖像變換方法
    3.2.2 非對稱極坐標圖像變換方法
    3.2.3 信息融合極坐標圖像變換方法
  3.3 振動信號的時頻分析圖像變換方法
    3.3.1 經驗模態分解圖像變換方法
    3.3.2 EMD PWVD圖像變換方法
    3.3.3 短時傅里葉圖像變換方法
    3.3.4 連續小波圖像變換方法
第4章 機電傳動系統振動圖像數據集擴容方法
  4.1 生成對抗網路及其改進模型
    4.1.1 基本GAN模型
    4.1.2 WGAN模型
    4.1.3 CGAN模型
    4.1.4 WGAN GP模型
    4.1.5 CWGAN GP模型
    4.1.6 DBD DFF WGAN GP模型
    4.1.7 DCGAN模型
  4.2 機電傳動系統振動圖像數據集擴容實例
    4.2.1 數據分割方法
    4.2.2 小樣本振動圖像數據集構建
    4.2.3 單一故障下滾動軸承振動圖像擴容方法
    4.2.4 複合故障下滾動軸承振動圖像擴容方法
    4.2.5 複雜模式下滾動軸承振動圖像擴容方法
    4.2.6 斜齒輪振動圖像擴容方法
第5章 機電傳動系統故障診斷的深度學習方法
  5.1 卷積神經網路及其改進模型
    5.1.1 卷積神經網路基本原理

    5.1.2 卷積神經網路主要參數
    5.1.3 倒三角通道分佈卷積神經網路
    5.1.4 Inception改進卷積神經網路
    5.1.5 SVM改進卷積神經網路
    5.1.6 輕量化卷積神經網路
    5.1.7 輕量化多尺度卷積神經網路
  5.2 Transformer網路及其改進模型
    5.2.1 Transformer網路基本結構
    5.2.2 注意力機制與多層感知機
    5.2.3 層歸一化與模型訓練損失
    5.2.4 Vision Transformer網路
    5.2.5 池化層改進Vision Transformer網路
  5.3 基於深度學習的機電傳動系統故障診斷實例
    5.3.1 基於改進卷積神經網路的故障診斷實例
    5.3.2 基於改進Transformer網路的故障診斷實例
參考文獻

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