本書共分9章。第1章為緒論，簡要介紹國內外關于滾動軸承的特征提取、智能故障診斷、性能退化評估以及剩余使用壽命預測技術等方法；第2章主要針對滾動軸承進行了振動機理分析、故障特征分析，并對滾動軸承的動力學特性進行了研究；第3章介紹滾動軸承振動信號的時域、頻域、時頻域特征提取方法，特征優(yōu)選方法，以及基于深度學習的特征學習方法；第4章介紹將振動信號轉換為圖像信號后，使用VGGNetl6、遷移學習、WGAN等方法的滾動軸承故障診斷方法；第5章介紹基于支持向量機與單分類支持向量機等優(yōu)化模型后的滾動軸承性能退化評估方法；第6章介紹基于支持向量數據描述方法的滾動軸承性能退化評估方法；第7章介紹基于概率建模、基于邊界距離和基于融合概率建模邊界距離的三種滾動軸承性能退化評估方法；第8章介紹基于徑向基神經網絡的滾動軸承性能退化評估方法與剩余壽命預測方法；第9章介紹結合卷積注意力與長短時記憶網絡的滾動軸承剩余壽命預測方法。
鄂公網安備 42010302001612號 