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深度学习在复杂系统健康监测中的应用

深度学习在复杂系统健康监测中的应用
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作者: , , ,
出版社: 科学出版社
2023-11
版次: 1
ISBN: 9787030767998
定价: 108.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 204页
字数: 321.000千字
分类: 工程技术
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  • 为了深入实施制造强国战略，我国正加速推动物联网、大数据、人工智能、云计算与制造业的深度融合，促进制造业向数字化、网络化和智能化转型升级。复杂系统健康监测是其中的关键环节之一。随着数据积聚、算法革新与算力提升，以深度学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破性发展，为复杂系统健康监测技术突破提供新的途径。本书结合作者团队的**研究成果，论述复杂系统健康监测的内涵、技术体系、研究现状和技术难点，总结卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习和深度迁移学习等深度学习的理论方法与框架，详细介绍9种不同的深度学习模型在复杂系统健康监测中的应用，并结合具体的应用案例进行展示。

    前言

    章 绪论 1

    1.1 研究背景 1

    1.2 深度学简介 3

    1.2.1 深度学的起源 3

    1.2.2 深度学的内涵 4

    1.2.3 深度学的研究现状 4

    1.2.4 深度学的应用领域 7

    1.3 复杂系统健康监测简介 7

    1.3.1 复杂系统健康监测的内涵 7

    1.3.2 复杂系统健康监测的技术体系 8

    1.3.3 复杂系统健康监测的研究现状 10

    1.3.4 复杂系统健康监测的技术难点 13

    第2章 深度学理论方法 15

    2.1 人工神经网络 15

    2.1.1 人工神经网络的内涵 15

    2.1.2 人工神经网络的基本 15

    2.1.3 人工神经网络的结构 16

    2.2 深度学模型 18

    2.2.1 卷积神经网络 18

    2.2.2 循环神经网络 19

    2.2.3 深度强化学 21

    2.2.4 深度迁移学 24

    2.3 深度学优化算法 25

    2.3.1 梯度下降法 25

    2.3.2 动量梯度下降法 27

    2.3.3 adagrad 27

    2.3.4 rmsprop 27

    2.3.5 adam 28

    2.4 深度学模型评价准则 29

    2.4.1 分类任务 29

    2.4.2 回归任务 30

    2.5 深度学框架 31

    2.5.1 tensorflow 32

    2.5.2 keras 35

    2.5.3 pytorch 37

    第3章 基于卷积神经网络的损伤识别 40

    3.1 问题描述 40

    3.2 卷积神经网络模型及其扩展 41

    3.2.1 经典n的结构 41

    3.2.2 n结构的发展 43

    3.2.3 不同结构的能对比 48

    3.3 基于卷积神经网络的损伤识别方法 50

    3.4 案例分析 52

    3.4.1 案例说明 52

    3.4.2 数据集描述 54

    3.4.3 监测数据预处理 55

    3.4.4 时频图转换与自动标签 58

    3.4.5 模型训练与评估 60

    3.4.6 损伤定位结果与讨论 62

    第4章 基于区域卷积神经网络的健康评估 64

    4.1 问题描述 64

    4.2 区域卷积神经网络模型及其扩展 65

    4.2.1 r-n 65

    4.2.2 fast r-n 65

    4.2.3 faster r-n 66

    4.3 基于faster r-n的健康评估方法 68

    4.3.1 基于faster r-n的健康评估流程 68

    4.3.2 基于keras的健康评估算法实现 70

    4.4 案例分析 72

    4.4.1 案例说明 72

    4.4.2 数据集描述 72

    4.4.3 模型评价指标 73

    4.4.4 模型训练与评估 74

    4.4.5 金属板样品的健康评估 75

    第5章 基于多融合卷积神经网络的故障诊断 77

    5.1 问题描述 77

    5.2 多融合卷积神经网络概况 78

    5.2.1 多融合卷积层 78

    5.2.2 池化层 80

    5.3 基于多融合卷积神经网络的故障诊断方法 81

    5.3.1 基于多融合卷积神经网络的故障诊断流程 81

    5.3.2 数据预处理 81

    5.3.3 mfcc矩阵获取 82

    5.3.4 基于多融合卷积神经网络的故障诊断 83

    5.4 案例分析 84

    5.4.1 案例说明和数据描述概述 84

    5.4.2 模型训练与评估 86

    第6章 基于局部二值卷积神经网络的复合故障诊断 91

    6.1 问题描述 91

    6.2 局部二值卷积神经网络概况 91

    6.2.1 局部二值模式 91

    6.2.2 lbn 92

    6.2.3 多标签分类策略 94

    6.3 基于lbn的复合故障诊断方法 95

    6.3.1 复合故障诊断框架 95

    6.3.2 信号小波变换 96

    6.3.3 优小波时频图选择 98

    6.3.4 lbn模型训练与诊断 98

    6.4 案例分析 99

    6.4.1 案例1 99

    6.4.2 案例2 107

    第7章 基于深度子域残差自适应网络的故障诊断 113

    7.1 问题描述 113

    7.2 深度子域残差自适应网络概况 114

    7.2.1 残差网络 114

    7.2.2 域自适应机制 117

    7.2.3 深度子域残差自适应网络 120

    7.3 基于深度子域残差自适应网络的故障诊断方法 122

    7.4 案例分析 123

    7.4.1 案例1 123

    7.4.2 案例2 126

    第8章 基于深度类别增量学的新生故障诊断 129

    8.1 问题描述 129

    8.2 深度类别增量学概况 129

    8.2.1 增量学概述 129

    8.2.2 深度类别增量学网络结构 131

    8.3 基于深度类别增量学的新生故障诊断方法 132

    8.3.1 基于深度类别增量学的复杂系统故障智能诊断流程 132

    8.3.2 数据预处理 133

    8.3.3 类别增量模型更新 134

    ……


  • 内容简介:
    为了深入实施制造强国战略，我国正加速推动物联网、大数据、人工智能、云计算与制造业的深度融合，促进制造业向数字化、网络化和智能化转型升级。复杂系统健康监测是其中的关键环节之一。随着数据积聚、算法革新与算力提升，以深度学习为代表的新一代人工智能技术不断取得突破性发展，为复杂系统健康监测技术突破提供新的途径。本书结合作者团队的**研究成果，论述复杂系统健康监测的内涵、技术体系、研究现状和技术难点，总结卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习和深度迁移学习等深度学习的理论方法与框架，详细介绍9种不同的深度学习模型在复杂系统健康监测中的应用，并结合具体的应用案例进行展示。
  • 目录:


    前言

    章 绪论 1

    1.1 研究背景 1

    1.2 深度学简介 3

    1.2.1 深度学的起源 3

    1.2.2 深度学的内涵 4

    1.2.3 深度学的研究现状 4

    1.2.4 深度学的应用领域 7

    1.3 复杂系统健康监测简介 7

    1.3.1 复杂系统健康监测的内涵 7

    1.3.2 复杂系统健康监测的技术体系 8

    1.3.3 复杂系统健康监测的研究现状 10

    1.3.4 复杂系统健康监测的技术难点 13

    第2章 深度学理论方法 15

    2.1 人工神经网络 15

    2.1.1 人工神经网络的内涵 15

    2.1.2 人工神经网络的基本 15

    2.1.3 人工神经网络的结构 16

    2.2 深度学模型 18

    2.2.1 卷积神经网络 18

    2.2.2 循环神经网络 19

    2.2.3 深度强化学 21

    2.2.4 深度迁移学 24

    2.3 深度学优化算法 25

    2.3.1 梯度下降法 25

    2.3.2 动量梯度下降法 27

    2.3.3 adagrad 27

    2.3.4 rmsprop 27

    2.3.5 adam 28

    2.4 深度学模型评价准则 29

    2.4.1 分类任务 29

    2.4.2 回归任务 30

    2.5 深度学框架 31

    2.5.1 tensorflow 32

    2.5.2 keras 35

    2.5.3 pytorch 37

    第3章 基于卷积神经网络的损伤识别 40

    3.1 问题描述 40

    3.2 卷积神经网络模型及其扩展 41

    3.2.1 经典n的结构 41

    3.2.2 n结构的发展 43

    3.2.3 不同结构的能对比 48

    3.3 基于卷积神经网络的损伤识别方法 50

    3.4 案例分析 52

    3.4.1 案例说明 52

    3.4.2 数据集描述 54

    3.4.3 监测数据预处理 55

    3.4.4 时频图转换与自动标签 58

    3.4.5 模型训练与评估 60

    3.4.6 损伤定位结果与讨论 62

    第4章 基于区域卷积神经网络的健康评估 64

    4.1 问题描述 64

    4.2 区域卷积神经网络模型及其扩展 65

    4.2.1 r-n 65

    4.2.2 fast r-n 65

    4.2.3 faster r-n 66

    4.3 基于faster r-n的健康评估方法 68

    4.3.1 基于faster r-n的健康评估流程 68

    4.3.2 基于keras的健康评估算法实现 70

    4.4 案例分析 72

    4.4.1 案例说明 72

    4.4.2 数据集描述 72

    4.4.3 模型评价指标 73

    4.4.4 模型训练与评估 74

    4.4.5 金属板样品的健康评估 75

    第5章 基于多融合卷积神经网络的故障诊断 77

    5.1 问题描述 77

    5.2 多融合卷积神经网络概况 78

    5.2.1 多融合卷积层 78

    5.2.2 池化层 80

    5.3 基于多融合卷积神经网络的故障诊断方法 81

    5.3.1 基于多融合卷积神经网络的故障诊断流程 81

    5.3.2 数据预处理 81

    5.3.3 mfcc矩阵获取 82

    5.3.4 基于多融合卷积神经网络的故障诊断 83

    5.4 案例分析 84

    5.4.1 案例说明和数据描述概述 84

    5.4.2 模型训练与评估 86

    第6章 基于局部二值卷积神经网络的复合故障诊断 91

    6.1 问题描述 91

    6.2 局部二值卷积神经网络概况 91

    6.2.1 局部二值模式 91

    6.2.2 lbn 92

    6.2.3 多标签分类策略 94

    6.3 基于lbn的复合故障诊断方法 95

    6.3.1 复合故障诊断框架 95

    6.3.2 信号小波变换 96

    6.3.3 优小波时频图选择 98

    6.3.4 lbn模型训练与诊断 98

    6.4 案例分析 99

    6.4.1 案例1 99

    6.4.2 案例2 107

    第7章 基于深度子域残差自适应网络的故障诊断 113

    7.1 问题描述 113

    7.2 深度子域残差自适应网络概况 114

    7.2.1 残差网络 114

    7.2.2 域自适应机制 117

    7.2.3 深度子域残差自适应网络 120

    7.3 基于深度子域残差自适应网络的故障诊断方法 122

    7.4 案例分析 123

    7.4.1 案例1 123

    7.4.2 案例2 126

    第8章 基于深度类别增量学的新生故障诊断 129

    8.1 问题描述 129

    8.2 深度类别增量学概况 129

    8.2.1 增量学概述 129

    8.2.2 深度类别增量学网络结构 131

    8.3 基于深度类别增量学的新生故障诊断方法 132

    8.3.1 基于深度类别增量学的复杂系统故障智能诊断流程 132

    8.3.2 数据预处理 133

    8.3.3 类别增量模型更新 134

    ……


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