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當(dāng)前位置: 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)機(jī)械、儀表工業(yè)基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量

基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量

基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量

定 價(jià):¥56.00

作 者: 湯健,田福慶,李東 等 著
出版社: 國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787118102130 出版時(shí)間: 2015-06-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 212 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  面對(duì)磨礦過程磨機(jī)負(fù)荷檢測(cè)這一難題,《基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量》的主題思想是面對(duì)多源頻譜數(shù)據(jù)特征,在機(jī)理知識(shí)難以清晰明確獲得的情況下,基于選擇性集成學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)多源信息融合并對(duì)融合模型進(jìn)行更新研究,即借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)多傳感器信息融合。《基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量》采用實(shí)驗(yàn)球磨機(jī)的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 緒論
1.1 引言
1.2 軟測(cè)量技術(shù)的研究現(xiàn)狀
1.2.1 軟測(cè)量技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2.2 特征提取與特征選擇
1.2.3 選擇性集成建模
1.2.4 在線集成建模
1.3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀
1.3.1 研磨機(jī)理數(shù)值仿真與筒體振動(dòng)分析
1.3.2 儀表檢測(cè)方法
1.3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量方法
1.3.4 存在問題
第2章 復(fù)雜工業(yè)過程旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷特性分析
2.1 引言
2.2 復(fù)雜工業(yè)過程旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷描述
2.2.1 工藝過程描述
2.2.2 負(fù)荷與負(fù)荷參數(shù)
2.2.3 負(fù)荷參數(shù)與工業(yè)過程生產(chǎn)率
2.3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷的專家識(shí)別過程描述
2.4 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷的特性分析
2.4.1 工作機(jī)理
2.4.2 筒體振動(dòng)分析
2.4.3 振聲分析
2.4.4 電流分析
2.4.5 軟測(cè)量模型輸入輸出關(guān)系
2.5 旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷軟測(cè)量模型的難點(diǎn)分析
第3章 基于簡(jiǎn)體振動(dòng)頻譜的特征選擇與特征提取方法及其應(yīng)用
3.1 引言
3.2 隨機(jī)振動(dòng)信號(hào)處理
3.2.1 振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域分析
3.2.2 振動(dòng)信號(hào)的頻域分析
3.3 維數(shù)約簡(jiǎn)與軟測(cè)量模型輸入特征選擇
3.3.1 基于主元分析(PCA)/核PCA(KPCA)的特征提取方法
3.3.2 基于互信息(MI)的特征選擇方法
3.3.3 支持向量機(jī)(SVM)模型的輸入特征選擇
3.3.4 上述特征提取與特征選擇方法的局限性
3,4旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)頻譜特征提取與特征選擇及其應(yīng)用
3.4.1 基于組合優(yōu)化的特征提取與特征選擇策略
3.4.2 基于組合優(yōu)化的特征提取與特征選擇方法
3.4.3 算法步驟
3.4.4 實(shí)驗(yàn)研究
第4章 基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷選擇性集成建模及其應(yīng)用
4.1 引言
4.2 選擇集成建模與多傳感器信息優(yōu)化融合
4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成理論框架
4.2.2 基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇性集成(GASEN)
4.2.3 特征選擇與選擇性集成建模
4.2.4 基于自適應(yīng)加權(quán)融合(AWF)算法的多傳感器信息融合
4.2.5 選擇性多源信息融合
4.3 基于偏最小二乘(PLS)/核PLS(KPLS)的集成建模方法及存在的問題
4.3.1 基于PLS/KPLS的集成建模方法
4.3.2 PLS/KPLS集成建模方法存在的問題
4.4 基于簡(jiǎn)體振動(dòng)頻譜的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)集成建模
4.4.1 基于筒體振動(dòng)頻譜的集成建模策略
4.4.2 基于簡(jiǎn)體振動(dòng)頻譜的集成建模算法
4.4.3 實(shí)驗(yàn)研究
4.5 基于選擇性集成多傳感器頻譜特征的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量
4.5.1 基于選擇性集成多傳感器頻譜特征的建模策略
4.5.2 基于選擇性集成多傳感器頻譜特征的建模算法
4.5.3 建模步驟
4.5.4 實(shí)驗(yàn)研究
4.6 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和選擇性集成學(xué)習(xí)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)軟測(cè)量
4.6.1 基于EMD和選擇性集成學(xué)習(xí)的建模策略
……
第5章 基于頻譜數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備負(fù)荷參數(shù)在線集成建模及其應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

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