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液压机智能故障诊断方法集成技术
字数: 206
出版社: 化学工业
作者: 何彦虎 编著
商品条码: 9787122384140
版次: 1
开本: 32开
页数: 263
出版年份: 2021
印次: 1
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内容简介
本书以近年来智能故障诊断的技术为例,对每种智能故障诊断方法进行分析与验证,设计了液压机故障检测的硬件与软件,以及信号处理的基本算法,列举典型液压机的工作原理,并通过支持向量机、BP神经网络、RBF网络、专家系统、隐马尔科夫HMM、傅里叶描述子、SDPCA、ES-MLSTM 等及其改进算法的集成,对液压机的故障分类精度进行测试,并设计了基于PCA的液压机性能评估算法。本书内容简练,具有很强的应用性和适用性,许多内容是经过实践验证的,具有很好的借鉴价值。在理论研究上也进行了创新,解决了部分理论应用中存在的瓶颈,并成功应用到实践中。 本书可以作为自动化类或机械制造与自动化等相关专业本科或研究生的参考用书,也可供从事液压机开发的研究人员和从事液压维保工程师参考使用。
作者简介
无
目录
第1章 液压机故障分析方法 1 1.1 液压机简介 3 1.2 液压机故障诊断方法 4 1.3 液压机可靠性维修 6 第2章 典型液压机液压回路分析 11 2.1 短周期贴面液压机液压回路分析 13 2.2 德国温康纳短周期贴面液压机液压回路分析 20 2.3 薄板拉伸液压机液压回路分析 25 2.4 打包机液压回路分析 27 第3章 液压机数据采集及数据处理 29 3.1 液压机数据采集及处理框架设计 31 3.2 液压机数据采集硬件设计 34 3.3 液压机数据采集软件设计 38 3.4 液压机信号检测的测量方式设计 49 3.5 信号的频域分析 52 3.6 液压机数据的小波处理 57 3.7 液压机数据的EEMD处理 65 第4章 液压机故障智能诊断技术 77 4.1 智能化故障诊断技术概述 79 4.2 支持向量机在液压机故障诊断中的应用 84 4.3 BP神经网络的算法及应用 95 4.4 RBF网络 102 4.5 基于PCA与奇异值分解算法的故障诊断 108 4.6 极限学习机 113 4.7 专家系统 117 4.8 基于图显专家系统(GES)的液压机故障诊断设计 129 4.9 隐马尔科夫HMM故障诊断方法 138 4.10 决策树 141 4.11 随机森林 146 4.12 傅里叶描述子在液压机故障诊断中的应用 149 4.13 远程监控系统 159 第5章 液压机故障诊断集成方法 163 5.1 基于CBR-FAT的液压机故障诊断专家系统构建 165 5.2 CLIPS与VC+ +混合编程的专家系统在液压机维修中的应用 176 5.3 基于HSMM-SVM的大型液压机故障诊断方法研究 181 5.4 基于ES-MLSTM的液压机故障诊断系统设计 192 5.5 基于SDPCA主成分特征相似度的故障检测与性能评估方法 216 5.6 基于SKDPCA故障检测与性能评估方法 237 5.7 基于SDPCA的多态过程故障诊断与性能评估研究 253 参考文献 262
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