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出版者:机械工业出版社

作者:梁森

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2004-6

价格:19.00元

装帧:

isbn号码:9787111103561

丛书系列:

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深度学习在复杂系统故障诊断中的应用 作者： 张志明，李文涛 出版社： 机械工业出版社 出版时间： 2024年5月 ISBN： 978-7-111-78901-2 --- 内容简介 本书聚焦于深度学习技术在复杂工业系统和工程装备中的高级故障诊断与预测性维护前沿领域。面对现代制造、能源、交通等领域中设备日益集成化、运行环境多变性的挑战，传统的基于经验和阈值的诊断方法已显现出局限性。本书旨在为研究人员、工程师和高级技术人员提供一套系统、深入且实用的深度学习框架，用以处理高维、非线性和时序性的工业传感数据，实现对设备健康状态的精准、实时评估与健康预测。 本书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到前沿应用的完整链条。 第一部分：复杂系统诊断的挑战与深度学习基础 本部分首先对现代工业系统（如大型数控机床、风力发电机组、航空发动机等）的故障特征进行了深入剖析，明确了传统方法难以应对的“小样本、高噪声、多模态”诊断难题。随后，详细回顾了深度学习在信号处理和模式识别中的核心优势。重点阐述了深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本结构、反向传播机制以及针对工业时间序列数据进行特征提取的数学原理。特别地，我们引入了迁移学习和小样本学习在设备维护中的必要性，为数据稀疏的早期故障诊断奠定理论基础。 第二部分：面向时间序列数据的深度特征工程 工业故障信号（振动、声学、电流、温度等）本质上是复杂的非平稳时间序列。本章深入探讨如何利用深度网络高效地挖掘这些数据中的时频域、时空域特征。 先进的CNN架构应用于频谱分析： 详细介绍了如何设计具有自适应感受野的深度一维和二维CNN，直接从原始振动时域信号或其短时傅里叶变换（STFT）图谱中学习多尺度特征，有效替代了传统的手动特征工程。引入了残差网络（ResNet）和注意力机制（Attention Mechanism）在增强深层特征表达能力方面的具体实现细节。 基于RNN/LSTM的序列依赖建模： 针对故障发展过程中的动态依赖性，系统地介绍了长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及更先进的Transformer结构在序列预测和故障演化趋势分析中的应用。着重讲解了如何利用自注意力机制捕捉长距离依赖关系，提升对早期、微妙故障特征的敏感度。 深度自编码器（DAE）与降噪： 讲解了如何利用深度稀疏自编码器（DSAE）和变分自编码器（VAE）进行高效的特征降维和信号去噪，特别是在存在大量环境噪声干扰的实际工况下，确保核心故障信息的纯净性。 第三部分：无监督与半监督的智能诊断方法 在实际维护场景中，完全标记的故障样本往往难以获取。本部分着重解决无标签数据下的健康评估与异常检测问题。 基于重构误差的故障检测： 详细阐述了如何训练基于VAE或深度生成对抗网络（GAN）的正常状态模型。当输入数据偏离正常模式时，其重构误差将显著增大，从而实现高灵敏度的在线异常点检测。 深度聚类与半监督诊断： 介绍了如何结合深度嵌入网络（如Deep Embedded Clustering, DEC）与少量标签数据，实现对不同故障类型的有效划分和识别。特别讨论了一致性正则化在半监督诊断中的应用，通过鼓励模型对未标记数据保持一致的预测来提升泛化能力。 第四部分：预测性维护与剩余使用寿命（RUL）预测 故障诊断是基础，预测性维护是目标。本部分深入探讨了深度学习在预测系统剩余使用寿命（RUL）中的前沿技术。 回归模型的构建与优化： 阐述了如何构建面向RUL预测的回归模型，包括基于时间卷积网络（TCN）和混合深度模型的RUL预测框架。重点分析了如何处理故障演化过程中的退化路径不一致性问题。 不确定性量化与风险评估： 强调了工业预测的可靠性至关重要。引入了贝叶斯深度学习（BDL）方法，如蒙特卡洛Dropout，用于量化RUL预测结果的不确定性区间，帮助维护决策者进行更科学的风险评估。 第五部分：实践案例与工程部署 为了增强本书的实用性，第五部分提供了多个基于真实工业数据的应用案例，涵盖了轴承的早期磨损检测、电机绕组的绝缘退化监控等。最后，本书探讨了将训练好的深度模型部署到边缘计算设备（如FPGA或嵌入式系统）上的模型轻量化、量化压缩技术，确保高实时性诊断系统的落地实施。 读者对象 本书适合从事机械工程、电气工程、自动化、控制科学、计算机科学等领域的研究生、博士生，以及在航空航天、高端制造、电力能源等行业的研发工程师和维护技术人员。 推荐语 “本书将深度学习的最新进展与严谨的工程实际需求紧密结合，为构建下一代智能监测与维护系统提供了坚实的理论基础和可操作的工程指南。其对时间序列深度学习在工业数据处理上的细致剖析，是当前领域内难得的力作。” —— 王教授，国家重点实验室主任。

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这本书对于实战派来说，简直是“宝藏”。它没有停留在理论层面空谈，而是提供了大量可以直接在实际项目中应用的思路和方法论。作者似乎有着非常丰富的项目经验，能够预见到读者在实践中可能会遇到的各种坑点和难点，并在相应的章节里提前给出了应对策略和规避方法。这种“过来人”的经验分享，是教科书里学不到的宝贵财富。我现在手边就放着这本书，遇到技术难题时，翻开某一页，往往能立刻找到启发，这已经成为了我工作中的得力助手。

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这本书的排版和插图设计也值得称赞。在阅读技术类书籍时，清晰的图示是至关重要的，而这本书在这方面做得非常出色。复杂的系统架构图、流程图都绘制得简洁明了，极大地降低了理解难度。更棒的是，它并没有过度依赖图示，而是将文字与图像完美结合，形成了互补的阅读体验。我以前读过几本图文并茂的书，但往往是图是图，文是文，两张皮。但这本则不然，文字引导着你去看图，图又反过来深化了你对文字的理解，这种体验非常流畅自然。

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从文学性的角度来看，这本书虽然是技术专著，但作者的笔触却带着一种沉稳而富有激情的色彩。他不仅仅是在“告知”你技术是什么，更是在“启发”你去思考技术背后的意义和价值。书中偶尔穿插的一些历史回顾和行业发展趋势的思考，让阅读过程充满了思辨的乐趣。它让你在学习具体技术细节的同时，也能宏观地把握住整个技术生态的脉络和演进方向。这本书不仅拓宽了我的技术视野，也提升了我对技术变革的敏感度。

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这本书的内容简直是为我量身定做的！我一直对这个领域充满好奇，但市面上的书籍要么太晦涩难懂，要么内容陈旧，完全跟不上技术发展的步伐。然而，这本书简直是一股清流。它没有冗长枯燥的理论堆砌，而是用一种非常直观易懂的方式，将复杂的技术概念剖析得淋漓尽致。作者的叙事节奏把握得非常好，引人入胜，读起来完全没有压力。特别是书中对最新研究成果的梳理，让我对这个领域的未来发展有了更清晰的认识。这本书绝对是入门者和希望系统梳理知识的专业人士的绝佳选择。我强烈推荐给所有对前沿科技感兴趣的朋友们。

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说实话，我抱着试试看的心态买了这本书，没想到它完全超出了我的预期。这本书的行文风格非常老练，充满了对技术本质的深刻洞察。它不仅仅停留在表层的技术介绍，而是深入挖掘了不同技术路线背后的逻辑和权衡。书中大量的案例分析和对比，让那些原本抽象的概念变得鲜活起来。我尤其欣赏作者在描述技术局限性时的坦诚，这比那些只强调优点而避重就轻的书要靠谱得多。读完这本书，我感觉自己对这个领域的理解又上了一个台阶，不再是零散的知识点，而是有了一个完整的知识框架。

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