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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書(shū)科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)機(jī)械、儀表工業(yè)基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量

基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量

基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量

定 價(jià):¥56.00

作 者: 湯健,田福慶,李東 等 著
出版社: 國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787118102130 出版時(shí)間: 2015-06-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  面對(duì)磨礦過(guò)程磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)這一難題,《基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量》的主題思想是面對(duì)多源頻譜數(shù)據(jù)特征,在機(jī)理知識(shí)難以清晰明確獲得的情況下,基于選擇性集成學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)多源信息融合并對(duì)融合模型進(jìn)行更新研究,即借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多傳感器信息融合。《基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量》采用實(shí)驗(yàn)球磨機(jī)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 軟測(cè)量技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.1 軟測(cè)量技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2.2 特征提取與特征選擇
1.2.3 選擇性集成建模
1.2.4 在線集成建模
1.3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀
1.3.1 研磨機(jī)理數(shù)值仿真與筒體振動(dòng)分析
1.3.2 儀表檢測(cè)方法
1.3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量方法
1.3.4 存在問(wèn)題
第2章 復(fù)雜工業(yè)過(guò)程旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷特性分析
2.1 引言
2.2 復(fù)雜工業(yè)過(guò)程旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷描述
2.2.1 工藝過(guò)程描述
2.2.2 負(fù)荷與負(fù)荷參數(shù)
2.2.3 負(fù)荷參數(shù)與工業(yè)過(guò)程生產(chǎn)率
2.3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷的專(zhuān)家識(shí)別過(guò)程描述
2.4 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷的特性分析
2.4.1 工作機(jī)理
2.4.2 筒體振動(dòng)分析
2.4.3 振聲分析
2.4.4 電流分析
2.4.5 軟測(cè)量模型輸入輸出關(guān)系
2.5 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量模型的難點(diǎn)分析
第3章 基于簡(jiǎn)體振動(dòng)頻譜的特征選擇與特征提取方法及其應(yīng)用
3.1 引言
3.2 隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)處理
3.2.1 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析
3.2.2 振動(dòng)信號(hào)的頻域分析
3.3 維數(shù)約簡(jiǎn)與軟測(cè)量模型輸入特征選擇
3.3.1 基于主元分析(PCA)/核PCA(KPCA)的特征提取方法
3.3.2 基于互信息(MI)的特征選擇方法
3.3.3 支持向量機(jī)(SVM)模型的輸入特征選擇
3.3.4 上述特征提取與特征選擇方法的局限性
3,4旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)頻譜特征提取與特征選擇及其應(yīng)用
3.4.1 基于組合優(yōu)化的特征提取與特征選擇策略
3.4.2 基于組合優(yōu)化的特征提取與特征選擇方法
3.4.3 算法步驟
3.4.4 實(shí)驗(yàn)研究
第4章 基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷選擇性集成建模及其應(yīng)用
4.1 引言
4.2 選擇集成建模與多傳感器信息優(yōu)化融合
4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成理論框架
4.2.2 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成(GASEN)
4.2.3 特征選擇與選擇性集成建模
4.2.4 基于自適應(yīng)加權(quán)融合(AWF)算法的多傳感器信息融合
4.2.5 選擇性多源信息融合
4.3 基于偏最小二乘(PLS)/核PLS(KPLS)的集成建模方法及存在的問(wèn)題
4.3.1 基于PLS/KPLS的集成建模方法
4.3.2 PLS/KPLS集成建模方法存在的問(wèn)題
4.4 基于簡(jiǎn)體振動(dòng)頻譜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)集成建模
4.4.1 基于筒體振動(dòng)頻譜的集成建模策略
4.4.2 基于簡(jiǎn)體振動(dòng)頻譜的集成建模算法
4.4.3 實(shí)驗(yàn)研究
4.5 基于選擇性集成多傳感器頻譜特征的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量
4.5.1 基于選擇性集成多傳感器頻譜特征的建模策略
4.5.2 基于選擇性集成多傳感器頻譜特征的建模算法
4.5.3 建模步驟
4.5.4 實(shí)驗(yàn)研究
4.6 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和選擇性集成學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量
4.6.1 基于EMD和選擇性集成學(xué)習(xí)的建模策略
……
第5章 基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)在線集成建模及其應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

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