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内容简介
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前言
第1章 深度学习在机械故障诊断中的研究现状与意义
1.1 基于数据驱动的预测网络研究现状
1.2 刀具故障预测研究现状
1.3 轴承剩余寿命预测研究现状
1.3.1 基于模型的轴承剩余寿命预测方法
1.3.2 基于数据驱动的轴承剩余寿命预测方法
1.4 故障诊断中不平衡数据集处理方法研究现状
1.5 研究意义
第2章 相关理论基础及神经网络框架
2.1 深度学习基础
2.1.1 数学基础
2.1.2 最基本的神经网络架构
2.1.3 核心算法
2.2 卷积神经网络
2.2.1 输入层
2.2.2 卷积层
2.2.3 池化层
2.2.4 全连接层
2.2.5 输出层
2.2.6 训练过程
2.3 循环神经网络
2.3.1 长短期记忆网络
2.3.2 门控循环单元
2.4 残差网络
2.5 注意力机制
第3章 基于深度学习的机械故障诊断模型
3.1 基于特征处理和BiLSTM的故障诊断模型
3.1.1 基于时频特征提取的方法
3.1.2 基于特征处理和BiLSTM的模型架构
3.2 基于模态分解和MCNN-BiLSTM的故障诊断模型
3.2.1 数据处理研究
3.2.2 基于信号模态分解的方法
3.2.3 基于模态分解和MCNN-BiLSTM的模型架构
3.3 基于TCN-SA和Bi-GRU的故障诊断模型
3.3.1 时间卷积网络
3.3.2 改进的TCN网络结构
3.3.3 SA机制
3.3.4 Bi-GRU网络结构
3.4 基于MA-MsTCN的故障诊断模型
3.4.1 多头注意力机制
3.4.2 多尺度时间卷积网络
3.5 基于MCA-TCN-MA的故障诊断模型
3.5.1 多尺度卷积注意力机制
3.5.2 改进的时间卷积网络
第4章 机械故障诊断的数据采集平台与评价指标
4.1 刀具数据采集平台
4.2 轴承数据采集平台
4.3 评价指标
第5章 深度学习技术在机械故障诊断中的应用
5.1 故障识别问题中的不平衡数据处理方法
5.1.1 SMOTE方法
5.1.2 三角形六线SMOTE法
5.1.3 IFE-SMOTE方法
5.2 深度学习技术在刀具故障诊断中的应用
5.2.1 基于特征处理和BiLSTM故障诊断模型的刀具应用
5.2.2 基于模态分解和MCNN-BiLSTM故障诊断模型的刀具应用
5.2.3 模型对比
5.2.4 模型的拓展性探究
5.3 深度学习技术在轴承故障诊断中的应用
5.3.1 基于TCN-SA和Bi-GRU故障诊断模型的轴承应用
5.3.2 基于MA-MsTCN故障诊断模型的轴承应用
5.3.3 基于MCA-TCN-MA故障诊断模型的轴承应用
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
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