基于工业大数据分析的故障诊断方法及应用

1绪论

• 第一节 引言
• 第二节 故障诊断的研究内容及方法分类
• 第三节 数据驱动的故障诊断方法综述
• 第四节 基于深度学习的故障诊断方法
• 第五节 非均衡数据深度学习故障诊断研究现状
• 第六节 本章小结

2基础知识

• 第一节 引言
• 第二节 主元分析
• 第三节 指定元分析
• 第四节 小波滤波技术
• 第五节 反向传播神经网络
• 第六节 深层神经网络
• 第七节 卷积神经网络
• 第八节 生成对抗网络
• 第九节 本章小结

3基于统计特征提取的故障检测方法

• 第一节 拟多尺度主元分析理论及故障检测应用
• 第二节 基于微分特征抽取的分层PCA动态故障检测
• 第三节 本章小结

4知识导引的统计特征抽取和故障诊断方法

• 第一节 非正交指定模式逐步DCA多故障诊断
• 第二节 微小与未知故障诊断
• 第三节 船舶主机故障诊断应用
• 第四节 本章小结

5基于深度学习的频率类故障诊断

• 第一节 引言
• 第二节 频率类故障分析
• 第三节 基于深层神经网络的频率类故障诊断
• 第四节 实验与分析
• 第五节 本章小结

6基于多源异构数据融合的深度学习故障诊断

• 第一节 引言
• 第二节 基于数据级融合的深度学习故障诊断
• 第三节 基于特征级融合的深度学习故障诊断
• 第四节 本章小结

7基于分级深层神经网络的多模态故障诊断

• 第一节 引言
• 第二节 基于深层神经网络的故障诊断
• 第三节 基于分级深层神经网络的多模态故障诊断
• 第四节 实验与分析
• 第五节 本章小结

8基于全局优化GAN的非均衡数据故障诊断方法

• 第一节 引言
• 第二节 基于全局优化GAN的非均衡数据故障诊断
• 第三节 实验与分析
• 第四节 TE过程数据实验分析
• 第五节 本章小结