设备故障诊断技术(第2版)

第1章 设备故障诊断概述
1.1 设备故障诊断的基本概念和特点
1.2 设备故障诊断的基本问题
1.3 设备故障诊断的知识构成和求解过程
1.4 设备故障诊断的基本方法及研究现状
1.5 设备故障诊断技术的发展趋势
复习思考题
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第2章 故障诊断中的数据处理
2.1 数据处理的有关知识
2.2 随机数据统计参量的数值分析
2.3 时域统计分析
2.4 离散傅里叶变换（DFT）
2.5 小波分析的基本原理
2.6 模态分解方法
2.7 模态分解方法时域特征提取实例
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第3章 基于统计理论的故障诊断方法
3.1 Bayes决策诊断方法
3.2 时序模型诊断方法
3.3 序贯模式分类诊断方法
3.4 主分量分析方法
3.5 线性判别函数法
3.6 灰色系统的关联分析诊断方法
3.7 基于支持向量机的诊断方法
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第4章 基于模糊理论的故障诊断方法
4.1 模糊集合理论基础
4.2 基于模糊模式的故障诊断方法
4.3 故障诊断的模糊综合评判原则
4.4 故障诊断的模糊聚类分析方法
4.5 诊断实例
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第5章 基于故障树分析的故障诊断方法
5.1 故障树分析概述
5.2 故障树分析的一般步骤及表述
5.3 故障树分析方法
5.4 诊断实例
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第6章 基于专家系统的故障诊断方法
6.1 专家系统概述
6.2 专家系统的知识表示
6.3 知识的产生式表示
6.4 知识的框架表示
6.5 故障诊断专家系统的推理方式与控制策略
6.6 故障诊断专家系统知识的获取
6.7 基于图论的故障诊断专家系统
6.8 故障诊断专家系统的开发工具
6.9 诊断实例
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第7章 基于神经网络的故障诊断方法
7.1 神经网络概述
7.2 典型结构的神经网络及故障诊断方法
7.3 神经网络故障诊断的方式和结构
7.4 诊断实例
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第8章 基于数据融合的故障诊断方法
8.1 数据融合的原理
8.2 数据融合的结构
8.3 数据融合在故障诊断中的优势
8.4 数据融合故障诊断模型
8.5 数据融合故障诊断方法
8.6 诊断实例
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第9章 基于集成技术的故障诊断方法
9.1 集成的概念
9.2 集成化故障诊断体系结构
9.3 集成化推理和诊断策略
9.4 神经网络与模糊逻辑集成故障诊断
9.5 基于集成学习框架的故障诊断方法
9.6 基于神经网络的故障诊断专家系统
9.7 基于小波神经网络的故障诊断
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第10章 基于迁移学习的故障诊断方法
10.1 迁移学习概述
10.2 迁移学习故障诊断模型
10.3 诊断实例
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参考文献
名词索引
附录1 参考答案
附录2 部分彩图