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內(nèi)容簡介

　　本書以近年來智能故障診斷的技術(shù)為例，對每種智能故障診斷方法進行分析與驗證，設(shè)計了液壓機故障檢測的硬件與軟件，以及信號處理的基本算法，列舉典型液壓機的工作原理，并通過支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、隱馬爾科夫HMM、傅里葉描述子、SDPCA、ES-MLSTM 等及其改進算法的集成，對液壓機的故障分類精度進行測試，并設(shè)計了基于PCA的液壓機性能評估算法。本書內(nèi)容簡練，具有很強的應(yīng)用性和適用性，許多內(nèi)容是經(jīng)過實踐驗證的，具有很好的借鑒價值。在理論研究上也進行了創(chuàng)新，解決了部分理論應(yīng)用中存在的瓶頸，并成功應(yīng)用到實踐中。本書可以作為自動化類或機械制造與自動化等相關(guān)專業(yè)本科或研究生的參考用書，也可供從事液壓機開發(fā)的研究人員和從事液壓維保工程師參考使用。

作者簡介

暫缺《液壓機智能故障診斷方法集成技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第1章液壓機故障分析方法 1
1.1　液壓機簡介 3
1.2　液壓機故障診斷方法 4
1.3　液壓機可靠性維修 6

第2章典型液壓機液壓回路分析 11
2.1　短周期貼面液壓機液壓回路分析 13
2.2　德國溫康納短周期貼面液壓機液壓回路分析 20
2.3　薄板拉伸液壓機液壓回路分析 25
2.4　打包機液壓回路分析 27

第3章液壓機數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理 29
3.1　液壓機數(shù)據(jù)采集及處理框架設(shè)計 31
3.2　液壓機數(shù)據(jù)采集硬件設(shè)計 34
3.3　液壓機數(shù)據(jù)采集軟件設(shè)計 38
3.4　液壓機信號檢測的測量方式設(shè)計 49
3.5　信號的頻域分析 52
3.6　液壓機數(shù)據(jù)的小波處理 57
3.7　液壓機數(shù)據(jù)的EEMD處理 65

第4章液壓機故障智能診斷技術(shù) 77
4.1　智能化故障診斷技術(shù)概述 79
4.2　支持向量機在液壓機故障診斷中的應(yīng)用 84
4.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法及應(yīng)用 95
4.4　RBF網(wǎng)絡(luò) 102
4.5　基于PCA與奇異值分解算法的故障診斷 108
4.6　極限學(xué)習機 113
4.7　專家系統(tǒng) 117
4.8　基于圖顯專家系統(tǒng)（GES）的液壓機故障診斷設(shè)計 129
4.9　隱馬爾科夫HMM故障診斷方法 138
4.10　決策樹 141
4.11　隨機森林 146
4.12　傅里葉描述子在液壓機故障診斷中的應(yīng)用 149
4.13　遠程監(jiān)控系統(tǒng) 159

第5章液壓機故障診斷集成方法 163
5.1　基于CBR-FAT的液壓機故障診斷專家系統(tǒng)構(gòu)建 165
5.2　CLIPS與VC 混合編程的專家系統(tǒng)在液壓機維修中的應(yīng)用 176
5.3　基于HSMM-SVM的大型液壓機故障診斷方法研究 181
5.4　基于ES-MLSTM的液壓機故障診斷系統(tǒng)設(shè)計 192
5.5　基于SDPCA主成分特征相似度的故障檢測與性能評估方法 216
5.6　基于SKDPCA故障檢測與性能評估方法 237
5.7　基于SDPCA的多態(tài)過程故障診斷與性能評估研究 253

參考文獻 262