本書探討了深度學習在機械故障診斷中的理論與實踐，涵蓋了從基本算法到具體應用的全過程。首先，介紹了深度學習的基礎知識，包括卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）等算法，闡述了它們在故障診斷中的應用原理。其次，分析了傳統(tǒng)故障診斷方法的局限性，并展示了基于深度學習的方法如何通過分析振動信號、聲發(fā)射信號等方式提高故障預測的準確性。此外，書中還通過工業(yè)應用案例，展示了深度學習在機械領域的實際應用，強調了數(shù)據(jù)驅動的故障診斷方法的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。最后，展望了未來發(fā)展趨勢，討論了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、遷移學習等前沿技術的潛力。
本書適合機械工業(yè)領域的學術研究者、工業(yè)工程師及企業(yè)研發(fā)人員閱讀，幫助他們深入了解深度學習技術在故障診斷中的應用，提升設備維護效率和智能化水平，是理論與實踐相結合的有力工具。
第1章深度學習在機械故障診斷中的研究現(xiàn)狀與意義001
1.1基于數(shù)據(jù)驅動的預測網絡研究現(xiàn)狀002
1.2刀具故障預測研究現(xiàn)狀007
1.3軸承剩余壽命預測研究現(xiàn)狀008
1.3.1基于模型的軸承剩余壽命預測方法009
1.3.2基于數(shù)據(jù)驅動的軸承剩余壽命預測方法011
1.4故障診斷中不平衡數(shù)據(jù)集處理方法研究現(xiàn)狀015
1.5研究意義016
第2章相關理論基礎及神經網絡框架018
2.1深度學習基礎019
2.1.1數(shù)學基礎020
2.1.2最基本的神經網絡架構036
2.1.3核心算法041
2.2卷積神經網絡048
2.2.1輸入層048
2.2.2卷積層049
2.2.3池化層049
2.2.4全連接層050
2.2.5輸出層050
2.2.6訓練過程051
2.3循環(huán)神經網絡052
2.3.1長短期記憶網絡052
2.3.2門控循環(huán)單元053
2.4殘差網絡054
2.5注意力機制055
第3章基于深度學習的機械故障診斷模型056
3.1基于特征處理和BiLSTM的故障診斷模型056
3.1.1基于時頻特征提取的方法056
3.1.2基于特征處理和BiLSTM的模型架構057
3.2基于模態(tài)分解和MCNN-BiLSTM的故障診斷模型060
3.2.1數(shù)據(jù)處理研究060
3.2.2基于信號模態(tài)分解的方法064
3.2.3基于模態(tài)分解和MCNN-BiLSTM的模型架構068
3.3基于TCN-SA和Bi-GRU的故障診斷模型070
3.3.1時間卷積網絡071
3.3.2改進的TCN網絡結構073
3.3.3SA機制074
3.3.4Bi-GRU網絡結構075
3.4基于MA-MsTCN的故障診斷模型076
3.4.1多頭注意力機制077
3.4.2多尺度時間卷積網絡079
3.5基于MCA-TCN-MA的故障診斷模型081
3.5.1多尺度卷積注意力機制082
3.5.2改進的時間卷積網絡083
第4章機械故障診斷的數(shù)據(jù)采集平臺與評價指標086
4.1刀具數(shù)據(jù)采集平臺086
4.2軸承數(shù)據(jù)采集平臺090
4.3評價指標091
第5章深度學習技術在機械故障診斷中的應用093
5.1故障識別問題中的不平衡數(shù)據(jù)處理方法093
5.1.1SMOTE方法093
5.1.2三角形六線SMOTE法093
5.1.3IFE-SMOTE方法095
5.2深度學習技術在刀具故障診斷中的應用098
5.2.1基于特征處理和BiLSTM故障診斷模型的刀具應用098
5.2.2基于模態(tài)分解和MCNN-BiLSTM故障診斷模型的刀具應用100
5.2.3模型對比105
5.2.4模型的拓展性探究108
5.3深度學習技術在軸承故障診斷中的應用110
5.3.1基于TCN-SA和Bi-GRU故障診斷模型的軸承應用110
5.3.2基于MA-MsTCN故障診斷模型的軸承應用116
5.3.3基于MCA-TCN-MA故障診斷模型的軸承應用122
第6章結論與展望127
6.1結論127
6.2展望129
參考文獻130
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