機械故障診斷理論與方法

第1章 緒論
1.1 機械故障診斷的基本概念
1.2 機械故障診斷的主要內容
1.3 機械故障診斷的相關外延
1.4 機械故障診斷的發(fā)展方向
1.5 機械故障診斷的應用價值
思考題
參考文獻
第2章 機械故障診斷的基礎理論
2.1 機械振動的基本概念
2.2 轉子故障原理及振動特征
2.3 滾動軸承故障原理及振動特征
2.4 齒輪故障原理及振動特征
思考題
參考文獻
第3章 機械狀態(tài)信號分析方法
3.1 信號的基本概念
3.2 信號采集與濾波
3.3 信號的時域分析
3.4 信號的頻域分析
3.5 信號的小波分析
3.6 信號的經驗模態(tài)分解
思考題
參考文獻
第4章 機械狀態(tài)數(shù)據(jù)機器學習方法
4.1 機器學習的概述
4.2 決策樹與隨機森林
4.3 支持向量機
4.4 人工神經網(wǎng)絡
4.5 常用聚類算法
4.6 種群優(yōu)化算法
思考題
參考文獻
第5章 機械狀態(tài)大數(shù)據(jù)深度學習方法
5.1 深度學習概述
5.2 自編碼器
5.3 深度信念網(wǎng)絡
5.4 卷積神經網(wǎng)絡
5.5 生成對抗網(wǎng)絡
5.6 深度學習的新方法
5.7 機械設備故障診斷實例
思考題
參考文獻
第6章 機械故障診斷的現(xiàn)代信息技術
6.1 物聯(lián)網(wǎng)技術
6.2 云計算技術
6.3 數(shù)據(jù)挖掘技術
6.4 多信息融合技術
6.5 數(shù)字孿生技術
思考題