基于深度學習的機械故障診斷研究

　　機械故障是影響機械正常運轉的關鍵原因之一，會引起生產(chǎn)安全事故，甚至導致生命財產(chǎn)損失。近年來，物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展，能夠對機械運轉進行長時間運轉進行精確監(jiān)測，為機械故障分析準備了足夠的機械運行數(shù)據(jù)。深度學習作為一種機器學習算法，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡和反向傳播算法構建深層學習模型，適合于大樣本數(shù)據(jù)的分析與診斷，在圖像識別、自然語言處理等領域取得了較好進展。本書基于深度學習技術，從數(shù)據(jù)預處理、深度模型構建與分析、軸承壽命預測、軸承故障診斷等方向開展研究，為機械健康監(jiān)測與正常運轉提供有力支撐。

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