Neuroprotection Methods and Protocols pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Humana Pr Inc

作者:Borsello, Tiziana 编

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2007-8

价格:$ 145.77

装帧:HRD

isbn号码:9781588296665

丛书系列:

图书标签:

• Neuroprotection
• Neurological Disorders
• Brain Injury
• Stroke
• Neurodegenerative Diseases
• Cellular and Molecular Biology
• Pharmacology
• Experimental Methods
• Protocols
• Neuroscience

好的，这是一份关于一本名为《Neuroprotection Methods and Protocols》的书籍简介，内容专注于不包含该书所述主题的，并且力求详尽和自然： --- 《工业自动化系统中的高级故障诊断与预测性维护：基于深度学习的实践指南》 本书聚焦于现代工业环境中日益复杂的自动化生产线，旨在为工程师、技术专家及研究人员提供一套全面且深入的故障诊断和预测性维护（PdM）框架。 随着工业4.0时代的到来，设备互联性与数据采集能力呈爆炸式增长，传统依赖于固定阈值和经验法则的维护策略已难以适应现代高动态、高精度的生产需求。本书将理论与实践紧密结合，系统地阐述了如何利用最前沿的深度学习技术，从海量的传感器数据中提取有价值的信息，从而实现对工业设备状态的精确评估、早期异常检测以及剩余使用寿命（RUL）的准确预测。 第一部分：工业数据生态系统与预处理的基石 在深入探讨先进算法之前，理解数据从产生到可用的完整生命周期至关重要。本部分详细解析了现代工业物联网（IIoT）架构中的数据流向，从现场传感器（如振动、电流、温度、声学传感器）到边缘计算单元（Edge Computing），再到云端存储与分析平台。 第1章：工业现场数据采集与结构化挑战 本章详述了时间序列数据的特性，包括非平稳性、高噪声干扰、多尺度依赖性以及数据标签的稀疏性。我们探讨了从PLC（可编程逻辑控制器）和SCADA（监控与数据采集系统）中提取结构化和非结构化数据的技术，并重点讨论了数据同步、缺失值插补（特别是在高频振动数据中）以及如何建立统一的数据字典和时间戳标准，以确保后续分析的可靠性。 第2章：深度学习特征工程与信号表示 传统方法依赖专家手工设计的特征（如均方根值、峰度、峭度），但这些特征往往无法捕捉复杂的、非线性的故障模式。本章转向深度学习驱动的特征提取。我们详细介绍了卷积神经网络（CNN）在原始时域或频域信号上直接学习鲁棒特征的能力，以及如何利用短时傅里叶变换（STFT）和小波变换（Wavelet Transform）生成适合CNN输入的二维“频谱图”或“小波包能量谱”。此外，还探讨了循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在处理具有时间依赖性的信号序列时的应用，强调了如何通过注意力机制（Attention Mechanism）增强模型对关键故障时刻的敏感性。 第二部分：基于深度学习的实时状态监测与异常检测 本部分的核心在于构建能够实时识别系统偏离正常运行状态的模型，尤其是在缺乏完整故障标签的情况下。 第3章：无监督与半监督异常检测模型 在实际生产中，获取充分的故障数据是极具挑战性的。本章专注于利用正常运行数据进行模型训练。我们深入剖析了自编码器（Autoencoder, AE）及其变体（如变分自编码器VAE）在数据降维和重构误差分析中的应用。通过量化输入数据与模型重构数据之间的差异，可以有效地识别出未曾见过的异常模式。此外，还介绍了基于生成对抗网络（GAN）的异常检测框架，如何利用判别器对生成的新鲜“正常”数据进行区分，从而提高异常事件的检测灵敏度。 第4章：基于深度迁移学习的跨领域诊断 工业设备在不同工况（如负载变化、转速波动）下的“正常”状态是不同的。本章解决了领域漂移（Domain Shift）问题。我们详细介绍了如何利用深度迁移学习（Deep Transfer Learning）技术，将在一个工况下训练好的诊断模型，通过微调（Fine-tuning）或域适应（Domain Adaptation）技术，快速、有效地应用于另一个相似但数据分布不同的工况。重点讨论了对抗性域适应（Adversarial Domain Adaptation）在最小化源域和目标域特征空间距离中的作用。 第三部分：预测性维护与剩余使用寿命（RUL）估计 预测维护的终极目标是准确预估设备何时可能发生故障，从而实现最优的维护排程。本部分专注于时间序列预测和生存分析模型。 第5章：序列到序列预测模型在RUL估计中的应用 准确估计RUL需要模型能够理解设备的退化轨迹，即从初始状态到最终故障的整个演变过程。本章详细阐述了Encoder-Decoder架构在RUL预测中的优势。编码器负责压缩历史运行数据到“退化特征向量”，解码器则利用该向量预测未来的健康指标（Health Indicator, HI）值。我们对比了基于LSTM和基于Transformer的模型在处理长期依赖性退化序列时的性能差异，并提出了如何将多传感器数据融合到同一预测框架中的多模态输入策略。 第6章：基于概率模型的生存分析与不确定性量化 预测结果的不确定性直接影响维护决策的成本和风险。本章引入了深度生存分析（Deep Survival Analysis）模型，例如DeepSurv或DeepHit。这些模型不仅仅预测一个确定的RUL值，而是输出一个完整的风险函数（Hazard Function）或生存函数（Survival Function），从而量化设备在特定时间点仍能健康运行的概率。这为维护工程师提供了基于风险评估的决策支持，而不是单一的确定性预测。 第四部分：模型部署、可解释性与维护优化 一个优秀的预测模型必须能够安全、可靠地部署到实际生产环境中，并且其决策过程需要被操作人员理解和信任。 第7章：边缘计算与模型轻量化部署 在需要毫秒级响应的实时控制系统中，将所有数据传回云端进行分析是不切实际的。本章专注于将训练好的深度学习模型优化，以便在资源受限的边缘设备（如嵌入式系统或工业PC）上高效运行。内容涵盖模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，确保模型在保持高精度的同时，显著降低推理延迟和内存占用。 第8章：可解释性人工智能（XAI）在故障诊断中的实践 “黑箱”模型在关键工业应用中难以被接受。本章深入探讨了提高模型透明度的技术。我们详细介绍了梯度可视化方法（如Grad-CAM）在诊断模型中的应用，用以高亮显示模型做出故障判断时，输入信号的哪些时间点或频率成分起到了决定性作用。此外，还讨论了SHAP（SHapley Additive exPlanations）值如何量化每个输入特征对最终预测的贡献，使用户能够追踪异常信号的源头，建立对诊断结果的信任基础。 --- 总结： 本书旨在为读者构建一个从数据采集到决策支持的完整闭环系统。它不仅提供了实现先进故障诊断所需的算法蓝图，更强调了在真实、动态的工业环境中部署和验证这些模型的工程实践。通过对先进深度学习模型的深入剖析和应用，读者将能够构建出高度可靠、响应迅速且具备高度可解释性的工业资产健康管理系统，从而实现维护成本的显著降低和生产效率的稳步提升。

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