基於深度學習的機械故障診斷技術

本書首先介紹了深度學習的基礎知識，包括卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)等算法，闡述了它們在故障診斷中的應用原理；其次，分析了傳統故障診斷方法的局限性，並展示了基於深度學習的方法如何通過分析振動信號、聲發射信號等提高故障預測的準確性。此外，書中還通過工業應用案例，展示了深度學習在機械領域的實際應用，強調了數據驅動的故障診斷方法的優勢與挑戰。最後，展望了未來發展趨勢，討論了多模態數據融合、遷移學習等前沿技術的潛力。