电力设备振动状态智能监测方法及应用--聚文网

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内容简介

本书立足于传统状态监测方法，针对电力设备状态监测深入探讨了状态特征的提取方法；同时，致力于研究基于深度学习的电力设备运行状态智能监测方法，首次将振动状态识别与深度学习方法结合论述，详细研究探索了用于振动状态识别的深度学习模型结构、融合特征学习、图像化识别诊断等关键问题。本书可供高等学校相关专业学生选用，也可供从事振动状态监测智能化、信息化的研究人员学习参考。

前言
第1章概述
1.1 状态监测的意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
第2章振动特征提取及诊断方法
2.1 电力设备振动机理
2.2 振动信号分类、描述与采集
2.3 振动信号特征提取
2.4 基于机器学习的状态识别方法
第3章基于KL-HVD的信号特征提取方法
3.1 虚假分量问题
3.2 基于KL散度的HVD虚假分量识别方法
3.3 基于KL-HVD的实验研究
3.4 小结
第4章基于深度学习的状态监测方法
4.1 深度学习与大数据
4.2 基于CNN图像识别的状态识别方法
4.3 实验研究
4.4 小结
第5章基于一维卷积神经网络的振动状态识别
5.1 1D-CNN方法
5.2 基于1D-CNN的状态识别方法及模型研究
5.3 基于很优感知野的卷积核尺度优化研究
5.4 实验研究
5.5 小结
第6章基于融合特征深度学习的振动状态识别
6.1 基于融合特征深度学习的状态识别方法
6.2 多特征向量卷积神经网络
6.3 实验研究
6.4 小结
第7章基于全局-局部特征深度学习的振动状态识别
7.1 前置全连接深度神经网络方法
7.2 基于FV-DNN的振动状态识别方法及模型
7.3 实验研究
7.4 小结
第8章结论与展望
8.1 结论
8.2 展望
参考文献

电力设备振动状态智能监测方法及应用

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