具体描述
内容简介
《智能故障诊断技术：MATLAB应用》系统地介绍了智能故障诊断理论、技术及应用，从基于数学模型故障诊断方法延伸到基于神经网络故障诊断方法。全书共９章，主要包括智能故障诊断成果的综述及其未来发展展望，航天器在轨故障分析，系统故障的模型化，故障可检测性，故障的统计检测原理，基于数学模型的故障诊断原理，基于神经网络的故障诊断方法，基于模糊神经网络的故障检测阈值设计和故障诊断方法，基于小波神经网络的故障诊断方法等。此外，本书附有MATLAB程序代码，方便读者进行学习和研究扩展。本书各部分内容相互渗透、自成体系，有助于读者掌握智能故障诊断技术的本质。本书可以作为高等院校控制工程、信息工程及相关专业的本科生和研究生教材，也可作为从事故障诊断理论及工程应用研究的相关技术人员和高校师生学习的参考用书。
目录
第1章 绪 论1．1 故障诊断技术的产生与历史
1．2 故障诊断技术发展现状与展望
1．2．1 故障诊断技术的现状
1．2．2 故障诊断技术应用模式
1．2．3 故障诊断未来面临的问题
1．4 故障诊断的术语定义
第2章 航天器在轨故障分析
2．1 引 言
2．2 结构机构分系统故障统计分析
2．2．1 可伸展机构故障
2．2．2 驱动装置故障
2．2．3 天线装置故障
2．2．4 装配连接件与其他故障
2．3 控制分系统故障统计分析
2．3．1 外部原因造成的姿控回路故障
2．3．2 内部构造缺陷引起的姿控回路故障
2．4 电源分系统故障的统计分析
2．4．1 太阳能电池阵列故障
2．4．2 蓄电池组故障
2．4．3 电源控制器故障
2．5 推进分系统故障统计分析
2．5．1 泄漏故障
2．5．2 喷注器及尾喷管故障
2．5．3 其他电子元器件故障
2．6 故障防护
2．7 小 结
第3章 动态系统故障诊断的基本原理
3．1 系统故障的数学表示
3．1．1 传感器故障模型
3．1．2 执行器故障模型
3．1．3 系统故障模型
3．1．4 控制系统故障的数学描述
3．2 基于系统模型的故障诊断原理
3．3 线性系统的故障诊断原理
3．4 故障检测观测器的设计
3．5 带干扰系统的故障诊断
3．5．1 残差生成与残差响应
3．5．2 干扰解耦设计的一般原理
3．6 奇偶矢量法
第4章 基于统计理论的故障检测原理
4．1 引 言
4．2 二元假设检验
4．2．1 最小误差准则
4．2．2 贝叶斯准则(最小风险准则)
4．2．3 最大后验概率准则
4．3 多元假设检验
4．4 基于多种测量残差的故障诊断方法
4．4．1 问题描述
4．4．2 M ARY的故障决策方法
4．4．3 应用实例
第5章 基于神经网络的故障诊断方法
5．1 引 言
5．2 神经网络特性简述
5．3 带有偏差单元的递归神经网络
5．3．1 BP网络及算法的不足
5．3．2 带有偏差单元的递归神经网络
5．3．3 带有偏差单元的递归神经网络的误差反向传播学习规则的数学推导
5．3．4 带有偏差单元的递归神经网络诊断模型的建立
5．3．5 IRN 网络的故障诊断方法在航天器电源分系统故障诊断中的应用
5．4 基于Hopfield神经网络的故障诊断
5．4．1 Hopfield神经网络描述
5．4．2 双向联想记忆
5．4．3 卫星姿态控制器故障诊断
第6章 基于模糊神经网络的故障诊断
6．1 引 言
6．2 模糊、神经网络和人工智能技术的关系
6．3 神经网络和模糊系统的比较
6．4 模糊和神经网络的结合形式
6．5 模糊推理的残差估计
6．6 模糊神经网络的故障诊断原理
6．6．1 模糊神经网络的结构
6．6．2 模糊神经网络的训练
6．7 基于模糊神经网络的未建模系统的故障诊断
6．7．1 模糊神经网络模型
6．7．2 模糊神经网络的训练算法
6．7．3 基于模糊神经网络的未建模系统的故障检测
6．8 基于泛函模糊神经网络的GPS/INS组合导航系统的软故障诊断
6．8．1 状态χ2 检验原理
6．8．2 泛函模糊神经网络的结构
6．8．3 仿真结果
第7章 基于径向基网络的故障诊断
7．1 模糊径向基网络的故障诊断
7．1．1 径向基函数网络和模糊推理系统的功能等价关系
7．1．2 基于自适应模糊系统的径向基高斯函数网络
7．1．3 学习算法
7．1．4 非线性系统的故障诊断
7．2 基于HBF神经网络的故障诊断
7．2．1 HBF神经网络
7．2．2 HBF网络的自适应观测器
7．2．3 航天器执行机构故障重构
7．3 基于CCA 优化的前馈神经网络故障诊断及应用
7．3．1 优化算法
7．3．2 网络观测器设计与分析
7．3．3 非线性系统故障检测
7．3．4 航天器姿态敏感器的故障诊断
第8章 基于小波神经网络的故障诊断与应用
8．1 小波神经网络应用于航天器故障诊断
8．1．1 BP神经网络简介
8．1．2 小波变换及小波神经网络
8．1．3 小波神经网络在航天器电源故障中的应用
8．2 单隐含层模糊递归小波神经网络的观测器设计
8．2．1 单隐含层模糊递归小波神经网络
8．2．2 使用GA 对SLFRWNN 进行初始化
8．2．3 SLFRWNN 的训练算法
8．3 SLFRWNN 的自适应观测器
8．3．1 观测器的建立
8．3．2 观测器的稳定性分析
8．3．3 系统仿真试验
第9章 智能故障诊断技术在姿态测量系统中的应用
9．1 引 言
9．2 航天器AD系统模型
9．2．1 航天器动力学模型
9．2．2 测量误差模型
9．3 组合传感器
9．4 FDD滤波器设计
9．5 故障模型及残差计算
9．5．1 敏感器故障模型
9．5．2 残差生成
9．5．3 统计实验
9．6 FDD方案
9．6．1 故障检测
9．6．2 初级故障隔离
9．6．3 故障隔离
9．7 AD系统仿真结果
9．7．1 方案实施
9．7．2 仿真结果
9．8 小 结
思考题与习题
参考文献
前言/序言
现代科学与技术飞速发展的一个重要表现形式就是服务于国民经济发展各部门的应用系统日益大型化和复杂化。一方面，这些系统促进生产发展，带来了巨大的经济效益；另一方面应用系统中任何一个部件发生故障都可能带来机毁人亡的灾难。因此，在应用系统日益发展的今天，仅仅采用有效的维修措施不能满足安全要求，智能故障诊断技术已经成为可靠性设计的重要手段。在最近几十年中，故障诊断和容错控制已成为当前国际信息技术领域研究的热点之一，发展速度很快且日渐成熟，各式各样的智能故障诊断方法不断涌现，例如基于数学模型、神经网络、专家系统和模糊推理的故障诊断方法等。作为新兴的综合性边缘科学，故障诊断技术已经初步形成了比较完整的科学体系。
本书是在作者多年研究工作和教学工作基础上总结而成的，并广泛吸收了国内外这一领域的最新成果。本书将理论与实际并重，以大型复杂航天系统为背景，以现代控制理论、统计假设理论和人工智能理论为工具，系统地介绍神经网络故障诊断方法和应用实例。本书不仅对系统归纳神经故障诊断方法有着重要的学术价值，而且对促进复杂系统可靠性设计也有着重要的工程应用价值。
本书编写的另一个目的是结合我国航天工业部门发展的需要，系统地总结归纳和循序渐进地论述智能故障诊断的基础和应用技术，为即将工作的学生掌握先进的故障诊断技术提供学习材料，使他们成为具有很强的安全和故障防范意识的工程技术人才。
近20年里，国内外关于故障诊断的专著已经出版了十几部，本书与其比较，具有如下特色：
1)现有的著作大部分是理论方面的书籍。本书的最大特点就是结合工程实际讲述理论，实用性强。
2)本书是在南京航空航天大学的“航天器智能故障诊断技术”课程讲义基础上编著而成，所涉及的理论基础简明扼要，通俗易懂，本科生就可阅读和参考。
3)为方便自学和理解，本书自成体系，层次分明、内容翔实、理论推导和MATLAB可视化仿真技术分析相结合。
4)本书论述内容范围广泛，包括三部分：解析冗余方法、统计方法和神经网络方法。
5)本书在论述应用方面侧重两类，一类是嵌入式的故障诊断应用，另一类是分离式的应用。嵌入式的应用，就是指故障诊断技术直接包含在系统设计中，例如对控制系统的设计，在设计时就考虑故障检测、隔离和补偿问题，从而保证故障一旦发生，就把故障消灭在萌芽状态。分离式故障诊断技术，是指故障诊断系统与被诊断对象处于分离状态，也即故障诊断推理系统和被诊断对象各自独立存在，没有任何耦合关系。
鉴于目前结合航天系统的故障诊断方面教材紧缺，各航天高校教师不得不花费时间从散见的刊物和相关专著整理教案，本书的目的是为广大学生和教师提供一部有参考价值的教材。
编著者
2015年6月于南京
用户评价
图文并茂，通俗易懂的入门之选： 这本书给我最大的感受，就是它的“易读性”。尽管“智能故障诊断”本身是一个听起来颇为高深的领域，但作者却用一种极其通俗易懂的方式，将复杂的概念呈现出来，配合精美的图示和生动的比喻，让即便是非专业背景的读者，也能轻松入门。 从开篇的第一页开始，作者就用简洁的语言，勾勒出智能故障诊断的宏大图景。他并没有一开始就抛出晦涩的公式，而是通过一些生动的类比，比如将设备比作人体，将传感器数据比作“生命体征”，将故障诊断比作“疾病诊断”，让我立刻对这个领域产生了浓厚的兴趣。 书中大量的图示，是其“易读性”的另一个重要支撑。无论是算法原理的展示，还是数据结构的示意，作者都采用了清晰、美观的图表。例如，在讲解神经网络的结构时，他用多层级的节点图清晰地展示了输入层、隐藏层和输出层之间的连接关系。在展示信号处理过程时，他用时域和频域的波形图，直观地展示了信号的变化和特征提取的过程。 我尤其喜欢作者在讲解复杂算法时，所采用的“拆解”式方法。他会将一个复杂的算法，分解成若干个简单的步骤，并对每一个步骤都进行详细的解释。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，他会先从线性可分的情况讲起，然后逐步引入核函数，来处理非线性可分的情况。在这个过程中，他会用形象的比喻来解释“间隔”和“支持向量”的概念，使得原本抽象的数学原理，变得生动有趣。 MATLAB代码的引入，也为本书的“易读性”增添了色彩。作者提供的代码，不仅仅是功能的堆砌，而是与文字讲解紧密结合，互为补充。他会在讲解某个概念时，直接给出相应的MATLAB代码实现，并通过代码注释，来加深读者的理解。这种“理论+实践”的模式，让读者能够通过动手操作，来巩固所学知识，从而达到“融会贯通”的效果。 书中对案例的分析，同样体现了其“易读性”。作者选择的案例，都是一些非常贴近实际的应用场景，比如汽车发动机的故障诊断、工业机器人的异常检测等。他对这些案例的分析，逻辑清晰，步骤明确，即便是对相关行业不熟悉的人，也能够理解其分析过程和结论。 即使是对于一些相对复杂的概念，如深度学习中的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），作者也用非常通俗易懂的方式进行了讲解。他会用“图像识别”的比喻来解释CNN的卷积层如何提取特征，用“语言理解”的比喻来解释RNN如何处理序列数据。 总而言之，这本书是一本真正意义上的“入门之选”。它用平实的语言、精美的图示、生动的比喻以及紧密的MATLAB实践，将“智能故障诊断”这一高深的技术领域，变得触手可及。我深信，这本书将为无数初学者，开启通往智能故障诊断技术世界的大门。
评分深入探索，收获满满： 初读这本书，我被其内容所吸引，但真正让我反复研读、受益匪浅的，是其在理论深度和实践指导性上的完美结合。作者并没有满足于简单的概念介绍，而是深入剖析了每一种智能故障诊断方法背后的数学原理和算法逻辑，同时又紧密结合MATLAB的应用，使得读者在理解理论的同时，能够迅速掌握如何将其转化为实际可操作的代码。 我尤其喜欢书中关于特征工程和特征选择的部分。在故障诊断中，数据的质量和有效性至关重要。作者详细介绍了如何从原始的传感器数据中提取出具有代表性的特征，例如时域特征（均值、方差、峭度）、频域特征（FFT分析、功率谱密度）以及时频域特征（小波变换）。他对每种特征的物理意义都进行了清晰的解释，并提供了相应的MATLAB代码示例，让我能够轻松地在自己的数据上进行实践。 更重要的是，书中对特征选择的重要性进行了强调，并介绍了几种常用的特征选择方法，如过滤法、包裹法和嵌入法。作者通过生动的案例，展示了如何利用这些方法来筛选出对故障诊断最有效的特征，从而降低模型的复杂度，提高诊断的准确性和鲁棒性。这对于处理高维度的传感器数据时，显得尤为关键。 在模型构建方面，这本书涵盖了多种主流的智能诊断技术，包括传统的机器学习方法和先进的深度学习方法。对于机器学习部分，作者详细讲解了支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、K近邻（KNN）等算法的原理，并结合MATLAB的机器学习工具箱，演示了如何构建和训练分类器模型。他特别强调了模型参数的优化和选择，以及交叉验证等模型评估技术。 在深度学习部分，我被作者对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在故障诊断中的应用讲解所深深吸引。他详细阐述了CNN如何有效地从原始时序数据中学习空间特征，而RNN则如何捕捉数据中的时间依赖性。书中提供了使用MATLAB深度学习工具箱构建和训练CNN和RNN模型的详细步骤，包括数据加载、网络设计、损失函数选择、优化器配置以及模型评估。 我特别欣赏作者对不同模型的比较分析。他并没有宣传某种单一的模型是万能的，而是详细对比了不同模型在处理不同类型故障、不同数据特性时的优劣势。例如，他会分析在数据量较少的情况下，传统的机器学习方法可能表现更好；而在数据量庞大且特征复杂时，深度学习模型则更具优势。 书中关于模型集成和融合的章节也给我留下了深刻的印象。作者介绍了如何通过集成多个模型的预测结果，来进一步提高诊断的准确性和鲁棒性。他讲解了诸如投票法、加权平均法等常见的集成技术，并提供了相应的MATLAB实现。 此外，书中对模型的可解释性也有所探讨。在故障诊断领域，仅仅知道故障的存在是不够的，还需要理解故障发生的原因。作者介绍了一些可解释性技术，如特征重要性分析、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等，帮助读者理解模型做出诊断决策的依据。 这本书的价值不仅仅在于提供了大量的算法和技术，更在于它教会了我一种解决问题的思维方式。作者在案例分析中，不仅仅是给出解决方案，更是展示了整个分析和决策的过程，包括问题的定义、数据的获取、模型的选择、结果的验证以及潜在的改进方向。 这种结构化、系统化的方法论，让我受益匪浅。我不再是简单地去查找某个算法的用法，而是能够根据实际问题，自主地选择合适的工具和技术。这本书已经成为我工作中的重要参考资料，每当我遇到新的挑战时，都会翻阅其中的相关章节，从中获得灵感和指导。
评分数据驱动的智慧，MATLAB的实战教程： 这本书给我的最深刻的印象，就是它将“数据驱动”的智慧，通过MATLAB这个强大的平台，淋漓尽致地展现出来。作者不仅仅是讲解理论，更是通过大量的实际数据分析案例，教导读者如何从数据中挖掘出故障的“蛛丝马迹”。 本书的核心，在于其对数据处理和分析的强调。从数据的采集、清洗、预处理，到特征的提取、选择，再到模型的构建、训练和评估，每一个环节都紧密围绕着“数据”展开。作者并没有回避实际应用中可能遇到的数据问题，如噪声、缺失值、异常值等，而是提供了多种MATLAB实现的技术和方法。 例如，在数据预处理部分，作者详细讲解了如何使用MATLAB的信号处理函数，来对原始传感器数据进行滤波、平滑和去噪。他不仅给出了代码示例，还解释了不同滤波方法的原理和适用场景。这让我能够更好地理解，为什么需要进行数据预处理，以及如何选择最适合的处理方法。 特征工程是本书的另一大亮点。作者花了大量篇幅讲解如何从原始数据中提取有效的故障诊断特征。他不仅介绍了时域、频域和时频域的各种经典特征，还展示了如何利用MATLAB强大的数据分析工具，来设计和提取更具代表性的特征。例如，他展示了如何通过计算信号的峭度、偏度等高阶统计量，来捕捉非线性故障的特征。 在模型构建方面，本书更是将MATLAB的强大能力展现得淋漓尽致。作者详细讲解了如何使用MATLAB的机器学习和深度学习工具箱，来构建和训练各种故障诊断模型。他提供了大量的代码示例，涵盖了从简单的线性回归到复杂的深度神经网络。例如，他展示了如何使用MATLAB来训练支持向量机（SVM），如何构建卷积神经网络（CNN）来识别图像化的传感器数据，以及如何使用循环神经网络（RNN）来分析时序信号。 我特别欣赏书中对“模型评估和验证”的重视。作者强调了使用科学的方法来评估模型的性能，避免过度拟合和欠拟合。他详细讲解了各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数，以及混淆矩阵。并展示了如何使用MATLAB来实现这些评估方法。这让我的模型评估不再是“拍脑袋”的决定，而是基于客观数据的分析。 本书的价值，在于它不仅仅是一本技术手册，更是一本“实战教程”。它通过大量的、真实的案例，向读者展示了如何运用MATLAB，将“数据驱动”的智慧，转化为实际的故障诊断能力。我通过学习这本书，不仅掌握了各种先进的故障诊断技术，更重要的是，我学会了如何以数据为中心，去分析问题、解决问题，并不断地优化我的模型。
评分初次翻阅，惊喜连连： 这本书的封面设计就吸引了我，那种科技感十足的蓝色调，搭配上简洁而有力的字体，瞬间点燃了我对“智能故障诊断”这个主题的兴趣。我一直对如何通过先进的技术来预测和解决机械设备、电子系统乃至更复杂的工业流程中的潜在问题充满好奇。尤其是我所在的行业，对设备的可靠性要求极高，任何微小的故障都可能导致巨大的损失。因此，当我在书店偶然瞥见这本书时，直觉告诉我，这可能是我一直在寻找的宝藏。我迫不及待地将其带回家，找了个安静的下午，泡上一杯咖啡，开始了我的阅读之旅。 一开始，我对“智能”这个词可能带来的复杂性和距离感有些担忧，以为会充斥着晦涩难懂的数学公式和高深的算法理论。然而，作者的写作风格却出人意料的平易近人。他并没有一开始就抛出大量理论，而是从一个非常宏观的角度，勾勒出了智能故障诊断的整个发展脉络和其在各个领域的应用前景。这种“先画饼再给料”的方式，极大地激发了我继续深入了解的欲望。 我特别喜欢作者在介绍各个故障诊断方法时，都会用一些非常贴近实际的案例来佐证。比如，在讲解基于模型的方法时，他并没有仅仅停留在理论推导，而是详细描述了如何利用实际采集到的传感器数据，构建出设备的数字孪生模型，并通过仿真来预测潜在的故障模式。这种将抽象理论与具体实践相结合的叙述方式，让我这个非专业背景的读者也能迅速理解并产生共鸣。 而且，书中对MATLAB的应用强调得恰到好处。我本身对MATLAB有一定的基础，但一直觉得它的应用领域非常广泛，却不知道如何将其与故障诊断这个具体方向结合起来。这本书就为我指明了方向，它不仅仅是理论的介绍，更是手把手的教学，如何利用MATLAB强大的数据处理和算法实现能力，来构建一个完整的智能故障诊断系统。书中的代码示例清晰明了，注释也十分到位，即使是复杂的算法，也能在MATLAB环境中得到直观的体现。 随着阅读的深入，我发现这本书的结构安排也非常合理。它循序渐进，从基础概念到高级应用，层层递进。章节之间的衔接自然流畅，没有生硬的跳跃感。我尤其欣赏的是，作者在每一章的结尾都会对本章内容进行总结，并提出一些思考题，这极大地帮助我巩固所学知识，并引导我进行更深层次的思考。 我对于书中介绍的机器学习和深度学习在故障诊断中的应用部分感到尤为兴奋。这部分内容是我一直非常感兴趣但又觉得难以入门的领域。作者用一种非常通俗易懂的方式，解释了各种常见的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest），以及卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型在故障诊断中的原理和应用。他详细阐述了如何对原始数据进行预处理，如何选择合适的模型，以及如何对模型的性能进行评估。 书中的案例分析也十分详实，比如针对某个具体的工业设备（如风力发电机或汽车发动机），如何利用传感器数据，经过特征提取、模型训练，最终实现对不同类型故障的精准识别和定位。作者并没有回避实际应用中可能遇到的挑战，比如数据不平衡、噪声干扰等问题，并提供了相应的解决方案。这让这本书不仅仅停留在理论层面，而是具有很强的实践指导意义。 我发现，作者在书中并非简单地罗列各种算法，而是深入浅出地解释了每种算法背后的核心思想，以及它们各自的优缺点和适用场景。例如，在介绍基于模糊逻辑的诊断方法时，他不仅讲解了模糊集合、隶属度函数等基本概念，还展示了如何利用模糊推理系统来处理不确定性和模糊性的信息，这对于那些难以精确建模的复杂系统来说，提供了非常有效的诊断手段。 此外，书中对一些新兴的智能诊断技术，如迁移学习、联邦学习等也有所提及。虽然篇幅不长，但却为读者打开了新的视野，了解了这些前沿技术在故障诊断领域的潜力。这让我认识到，智能故障诊断是一个不断发展的领域，需要持续学习和探索。 总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步走进智能故障诊断的奇妙世界。它用清晰的语言、丰富的案例和实用的代码，将复杂的概念变得触手可及。我深信，通过这本书的学习，我将能够更好地理解和应用智能故障诊断技术，为我的工作带来实际的价值。
评分理论与实践的桥梁，MATLAB的强大助力： 这本书以其精炼的语言和翔实的案例，为我搭建了一座连接理论知识与工程实践的坚实桥梁。我一直在寻找一本能够将“智能故障诊断”这一概念，从抽象的理论殿堂，转化为实际可操作的技术指南，而这本书恰好满足了我的这一需求。其最突出的亮点在于，它并非仅仅停留在概念的阐述，而是将MATLAB这一强大的工程计算软件，作为核心的实践工具，贯穿于整个内容的始终。 在本书的开篇，作者就以一种引人入胜的方式，阐述了智能故障诊断在现代工业体系中的重要性，以及其所面临的挑战。他没有回避问题的复杂性，而是清晰地勾勒出了一个从数据采集、特征提取、模型构建到故障诊断与预测的完整流程。这种系统性的视角，让我对整个领域有了一个初步但却深刻的认识。 我特别欣赏书中对各种故障诊断技术原理的深入剖析。无论是基于模型的方法，还是基于数据驱动的方法，作者都用清晰的逻辑和严谨的论证，解释了其背后的数学基础和算法流程。例如，在介绍基于模型的方法时，他详细讲解了如何构建设备的数学模型，如何利用状态空间方程、传递函数等描述系统的动态行为，并通过与实际观测数据的比较，来判断是否存在异常。 而对于数据驱动的方法，作者则重点介绍了机器学习和深度学习在故障诊断中的应用。他对各种主流的算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络、支持向量回归（SVR）等，都进行了详尽的介绍，并着重阐述了它们在故障识别、故障分类以及故障量化等方面的优势。 书中对MATLAB的应用讲解，更是让这些理论变得触手可及。作者提供了大量的MATLAB代码示例，涵盖了数据预处理、特征工程、模型训练、参数优化、性能评估等各个环节。这些代码不仅结构清晰、注释详尽，而且紧密结合了实际的故障诊断场景。例如，他展示了如何利用MATLAB的信号处理工具箱来提取时域、频域和时频域特征，如何利用机器学习工具箱来构建和训练各种分类器模型，以及如何利用深度学习工具箱来搭建和部署神经网络。 我尤其喜欢书中关于“基于MATLAB的实例分析”章节。作者选取了几个典型的工业应用场景，如旋转机械的故障诊断、电力设备的异常检测等，并一步步演示了如何利用MATLAB构建完整的故障诊断系统。从数据的导入和清洗，到特征的提取和选择，再到模型的训练和评估，每一个步骤都展示得非常细致，让我能够轻松地模仿和应用。 通过阅读这些实例，我不仅掌握了具体的MATLAB编程技巧，更重要的是，我学会了如何将抽象的理论知识，转化为解决实际工程问题的能力。例如，在处理传感器数据时，我学会了如何有效地利用MATLAB进行数据可视化，如何识别数据中的异常值和噪声，以及如何进行数据降维和特征融合。 书中对模型评估和验证的讲解也十分到位。作者强调了交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等评估指标的重要性，并展示了如何利用MATLAB来实现这些评估方法。这让我能够客观地评价模型的性能，并选择最适合的模型来解决实际问题。 总而言之，这本书不仅是智能故障诊断技术的宝库，更是MATLAB在这一领域应用的优秀指南。它成功地将理论知识和实践操作有机地结合起来，为我提供了解决复杂工程问题的强大工具和方法论。我深信，通过对这本书的深入学习和实践，我将在智能故障诊断领域取得更大的进步。
评分前沿技术视野，多维度解析： 这本书带给我的，远不止是现有技术的介绍，更是一种对未来发展趋势的深刻洞察。作者在内容编排上，非常注重对前沿技术的引入和解析，这让我得以站在更高的维度，审视智能故障诊断领域的发展脉络，并对其未来的发展方向有了更清晰的认识。 我非常赞赏书中对“深度学习”在故障诊断中应用的详细阐述。这部分内容是本书的一大亮点。作者并没有仅仅停留在对神经网络结构的简单介绍，而是深入探讨了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型在处理时序数据、空间特征以及捕捉长期依赖性方面的独特优势。他用非常清晰的图示和数学推导，解释了这些模型是如何从原始数据中学习到有效的故障模式，以及如何克服传统方法在处理复杂和高维度数据时的局限性。 例如，在讲解CNN时，作者不仅展示了如何设计网络结构，包括卷积层、池化层、全连接层等，还深入分析了卷积核的作用、感受野的概念，以及如何通过反向传播算法进行模型训练。他用生动的例子，说明了CNN如何能够自动地从原始传感器信号中提取出与故障相关的特征，而无需人工进行复杂的特征工程。 对于RNN和LSTM，作者则重点介绍了它们在处理时间序列数据中的强大能力。他解释了RNN的循环连接如何使其能够“记忆”过去的信息，从而捕捉数据中的时间动态。而LSTM通过引入门控机制，有效地解决了传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失问题。书中提供了使用MATLAB深度学习工具箱构建和训练这些模型的具体代码示例，使得读者能够快速上手，并在自己的数据上进行实验。 除了深度学习，书中还对一些新兴的AI技术在故障诊断中的应用进行了探讨。例如，关于“迁移学习”的章节，让我了解到如何利用在一个任务上训练好的模型，来加速或改善另一个相关任务的模型训练。这对于在数据量有限的情况下进行故障诊断，具有重要的实际意义。作者讲解了如何提取预训练模型的特征，或者如何对预训练模型进行微调，以适应新的故障诊断任务。 此外，“无监督学习”和“半监督学习”在故障诊断中的应用也得到了很好的阐释。在实际应用中，我们往往难以获得大量带有标签的故障数据，此时无监督学习方法，如聚类、异常检测等，就显得尤为重要。作者介绍了如何利用这些方法来发现数据中的异常模式，从而识别潜在的故障。而半监督学习则能够利用少量有标签数据和大量无标签数据，来构建更有效的诊断模型。 书中对“可解释AI”（XAI）在故障诊断中的应用也进行了初步的探讨。在很多关键领域，仅仅知道故障的存在是不够的，还需要理解故障发生的原因，以便采取有效的预防和修复措施。作者介绍了诸如LIME、SHAP等技术，帮助我们理解复杂的AI模型是如何做出诊断决策的，从而增强对模型的信任度。 MATLAB在这些前沿技术中的应用，也得到了充分的展现。作者提供了使用MATLAB的深度学习工具箱、机器学习工具箱等，来实现这些先进算法的代码示例。他展示了如何利用MATLAB强大的数据处理和可视化能力，来辅助前沿技术的研发和应用。 这本书不仅仅是技术性的指导，更像是一扇窗户，让我能够窥见智能故障诊断领域的未来图景。它所涵盖的广泛技术视野，以及对MATLAB应用的深入讲解，使得我在掌握现有技术的同时，也能为未来的技术革新做好准备。
评分MATLAB实战演练，告别纸上谈兵： 这本书最让我感到“解渴”的地方，莫过于其对MATLAB应用的深度和广度。我一直认为，学习一项技术，最重要的就是能够将其应用到实际问题中，而这本书恰恰是这方面的典范。作者并没有停留在理论的讲解，而是将MATLAB作为一个强大的工具，贯穿于故障诊断的每一个环节，让学习者能够真正地“动手”实践。 从数据采集和预处理开始，作者就详细展示了如何利用MATLAB进行数据的导入、清洗、去噪和标准化。他提供了各种实用的MATLAB函数和代码片段，例如使用`xlsread`或`readtable`导入数据，使用`smooth`函数进行平滑滤波，使用`zscore`函数进行标准化等。这些基础操作，是进行任何数据分析的前提，作者的详细讲解，让我能够轻松地掌握。 在特征工程方面，本书更是MATLAB应用的集中体现。作者不仅介绍了常见的时域、频域和时频域特征，还详细演示了如何利用MATLAB的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）来提取这些特征。例如，他展示了如何使用`fft`函数计算频谱，如何使用`psd`函数估计功率谱密度，如何使用`cwt`函数进行连续小波变换，并如何通过绘制三维图谱来直观地展示时频域特征。这些代码示例，让我能够直接复制粘贴，并在自己的数据上进行试验。 模型的构建部分，更是MATLAB实战演练的重头戏。对于传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，作者详细介绍了如何使用MATLAB的机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）来构建和训练模型。他展示了如何使用`fitcsvm`、`fitctree`、`fitcensemble`等函数，并讲解了如何进行模型参数的优化和选择，以及如何进行交叉验证来评估模型性能。 当深入到深度学习领域时，MATLAB的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）则展现了其强大的能力。作者提供了使用MATLAB构建和训练卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的详细步骤。他讲解了如何定义网络结构、选择激活函数、配置优化器、加载训练数据，以及如何进行模型训练和预测。例如，他展示了如何使用`layerGraph`对象来搭建复杂的CNN网络，如何使用`trainingOptions`来配置训练过程，以及如何使用`predict`函数来进行故障分类。 本书中的代码示例，不仅仅是功能的展示，更是解决问题的思路。作者会在代码中加入详细的注释，解释每一行代码的含义和作用，使得学习者能够深入理解代码背后的逻辑。而且，他还会提供一些“技巧”和“窍门”，帮助学习者更高效地使用MATLAB。 最让我受益匪浅的是，书中提供的所有案例分析，都附带了完整的MATLAB代码。这意味着，我不仅仅是在阅读，更是在“做”。我可以随时打开MATLAB，运行这些代码，观察结果，并根据自己的理解进行修改和扩展。这种“边学边练”的方式，极大地提高了我的学习效率，也让我对MATLAB在智能故障诊断领域的应用有了更深刻的认识。 这本书，让我真正地告别了“纸上谈兵”，而是踏上了MATLAB实战演练的征程。它为我提供了学习和应用智能故障诊断技术的强大武器，让我能够自信地面对各种工程挑战。
评分技术深度与广度的融合，启发无限可能： 这本书给我带来的，是一种前所未有的技术深度与广度的完美融合。作者在讲解智能故障诊断技术时，并没有停留在表面的介绍，而是深入到算法的根源，同时又以一种极为开阔的视野，将各种相关技术有机地联系起来，为读者打开了无限的可能性。 在技术深度方面，作者对每一种故障诊断方法的原理讲解都极其透彻。例如，在介绍基于模型的方法时，他不仅仅是提到“状态空间模型”或“卡尔曼滤波”，而是深入剖析了其背后的数学原理，如线性代数、概率论、最优化理论等。他会详细解释如何从物理模型推导出状态空间方程，以及卡尔曼滤波如何利用系统的动态模型和测量模型，来估计系统的状态并检测异常。 对于数据驱动的方法，作者在讲解机器学习和深度学习算法时，也做到了深入浅出的讲解。他不仅介绍了算法的名称和应用，还深入分析了算法的核心思想，例如支持向量机（SVM）中的“最大间隔”原理，决策树中的“信息增益”或“基尼不纯度”，以及神经网络中的“梯度下降”和“反向传播”算法。他会用直观的图示和严谨的数学推导，来解释这些算法的运作机制。 在技术广度方面，本书的覆盖范围令人惊叹。它不仅介绍了传统的故障诊断技术，如阈值法、专家系统，还广泛涵盖了各种现代的智能技术，如机器学习（SVM, Random Forest, KNN）、深度学习（CNN, RNN, LSTM）、模糊逻辑、神经网络等。作者并没有厚此henius，而是力求客观地介绍各种技术的优势和劣势，以及它们在不同场景下的适用性。 更令我惊喜的是，书中还触及了一些新兴的、前沿的技术，如迁移学习、联邦学习、可解释AI（XAI）等。虽然篇幅不长，但这些内容的引入，让我得以站在更高的维度，审视智能故障诊断领域的发展趋势，并对其未来的发展方向有了更清晰的认识。例如，关于迁移学习的讲解，让我了解到如何利用已有的模型来加速新任务的学习，这对于在数据量有限的场景下进行故障诊断，具有重要的实际意义。 MATLAB作为贯穿全书的实践平台，更是将这种技术深度与广度的融合发挥到了极致。作者提供的MATLAB代码示例，不仅能够实现各种复杂算法，还能够帮助读者深入理解算法的实现细节。例如，在使用MATLAB构建深度学习模型时，他不仅展示了如何定义网络层，还深入讲解了如何配置优化器、损失函数，以及如何进行模型训练和评估。 本书的价值，不仅仅在于提供了大量的技术知识，更在于它启发了我无限的可能性。它让我认识到，智能故障诊断是一个跨学科、多技术的领域，需要不断地学习和探索。通过对这本书的学习，我不仅掌握了现有的先进技术，更重要的是，我培养了一种开放的、跨学科的学习思维，为我未来的技术探索和创新，打下了坚实的基础。
评分案例驱动，逻辑严谨的实践指南： 这本书最吸引我的地方，在于它并非空谈理论，而是以大量的、贴近实际的案例为驱动，辅以严谨的逻辑和清晰的步骤，为读者提供了一份切实可行的实践指南。作者深谙“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的道理，因此在全书的篇幅中，都力求将抽象的算法原理，落地到具体的工业场景和应用中。 我印象最深刻的是书中关于“旋转机械故障诊断”的系列案例。作者并没有笼统地介绍，而是细致地分解了不同类型故障（如轴承故障、齿轮故障、转子不平衡等）在时域、频域和时频域上的典型信号特征。他详细讲解了如何利用MATLAB的信号处理函数，从原始的振动、声音或电流信号中提取这些特征，并提供了清晰的代码示例，让我可以轻松地在自己的数据上进行复现。 例如，在分析轴承故障时，作者详细描述了如何通过计算信号的包络谱来识别出滚珠或滚子的冲击频率，并展示了如何利用MATLAB的谱分析工具，精确地找出这些频率分量。对于齿轮故障，他则讲解了如何通过分析信号的阶比（gear mesh frequency）以及其谐波和边带，来诊断齿轮的齿面损伤或啮合不良。 书中关于“电力设备故障诊断”的案例同样精彩。作者介绍了如何利用MATLAB对电力系统的电压、电流、功率等参数进行实时监测和分析，以检测设备的老化、绝缘击穿、接触不良等潜在故障。他讲解了如何利用MATLAB的统计分析工具，对历史数据进行模式识别，找出与故障相关的异常模式。 对于一些复杂的故障，如多重故障同时发生的情况，作者并没有回避其难度，而是通过精心设计的案例，展示了如何利用MATLAB构建多分类器模型，或者采用模型融合的技术，来提高诊断的准确性。他会详细分析不同模型在处理复杂场景下的表现，并给出相应的优化建议。 我特别欣赏书中对“模型验证和性能评估”环节的重视。在每一个案例分析中，作者都会花大量的篇幅来讲解如何对所构建的故障诊断模型进行严格的评估。他介绍了各种常用的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数，以及混淆矩阵（Confusion Matrix）等，并提供了使用MATLAB实现这些评估方法的代码。 通过这些详实的案例，我不仅学习到了各种故障诊断算法的原理和MATLAB实现，更重要的是，我学会了一种分析和解决实际工程问题的思维方式。我学会了如何从实际问题出发，定义诊断目标，选择合适的数据和特征，构建有效的模型，并对模型的性能进行客观的评估。 书中提供的代码，更是我的“秘密武器”。它们不仅可以作为学习的起点，还可以直接应用于我自己的项目中，极大地缩短了开发周期。每次遇到新的故障诊断难题，我都会翻阅书中相应的案例，从中寻找灵感和解决方案。 这本书的价值，在于它将晦涩难懂的理论知识，转化为可以触及、可以实践的工程技术。它为我提供了一个坚实的平台，让我能够在智能故障诊断领域，不断地探索和前进。
评分循序渐进的知识体系，构建坚实基础： 这本书最让我印象深刻的，是其构建的知识体系是如此的清晰和富有逻辑性。从入门的概念介绍，到深入的算法原理，再到具体的MATLAB应用，整个过程都是循序渐进，环环相扣，极大地降低了学习的难度，同时也为我打下了坚实的理论和实践基础。 故事的开端，作者并没有上来就抛出复杂的模型，而是从“什么是智能故障诊断”以及“它为什么重要”这样宏观的问题入手。他从工业生产、航空航天、汽车电子等多个领域，列举了智能故障诊断的广泛应用，并阐述了它在提高设备可靠性、降低维护成本、保障安全生产等方面的重要作用。这种宏观视角，让我对整个学科领域有了一个初步的、系统的认识，也激发了我深入学习的动力。 随后，作者开始逐步引入故障诊断的基本概念，如信号采集、数据预处理、特征提取、模型构建、故障识别等。对于每一个环节，他都进行了详细的讲解。例如，在数据预处理部分，他介绍了常见的噪声过滤技术（如低通滤波、高通滤波、中值滤波），以及如何处理缺失值和异常值。在特征提取部分，他不仅介绍了时域特征（如均值、方差、均方根值、峭度），还深入讲解了频域特征（如傅里叶变换、功率谱密度）和时频域特征（如小波变换）。 最令我赞赏的是，作者在讲解这些概念时，都紧密结合了MATLAB的应用。他提供了大量清晰的代码示例，演示了如何使用MATLAB的各种函数来实现这些操作。例如，在介绍傅里叶变换时，他不仅讲解了其数学原理，还展示了如何使用`fft`函数来计算信号的频谱，并如何通过绘制频谱图来分析信号的频率成分。 当读者对基础概念有了扎实的理解之后，作者便开始深入讲解各种智能故障诊断算法。他并没有生硬地罗列算法，而是将它们按照一定的逻辑进行分类，如基于模型的方法、基于信号处理的方法、基于机器学习的方法以及基于深度学习的方法。对于每一种算法，他都详细阐述了其原理、优缺点以及适用场景。 例如，在讲解支持向量机（SVM）时，作者不仅介绍了其核函数、间隔最大化等核心概念，还讲解了如何使用MATLAB的`fitcsvm`函数来训练SVM模型，并如何通过调整核函数类型、惩罚参数等超参数来优化模型性能。 在讲解神经网络时，作者从最简单的多层感知机（MLP）开始，逐步深入到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。他用直观的图示解释了神经网络的层级结构、激活函数、反向传播算法等，并提供了使用MATLAB深度学习工具箱构建和训练神经网络的代码。 整本书的结构安排，就像一个精心设计的学习路径图。它不会让你感到迷失，而是引导你一步步地向上攀登。每一个章节都建立在前一章节的基础上，确保了知识的连贯性和系统性。 而且，在每一章的结尾，作者都会进行详细的总结，并提出一些启发性的思考题。这极大地帮助我巩固了所学知识，并鼓励我进行更深层次的思考和探索。 通过这本书的学习，我不仅掌握了各种智能故障诊断的技术，更重要的是，我建立了一个完整的、系统的知识体系。我能够清晰地理解不同技术之间的联系和区别，并能够根据实际问题，灵活地选择和应用合适的技术。这本书为我未来的学习和研究，打下了坚实的基础。
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评分看上去很不错！正品值得推荐！
评分翻着看了一下，感觉不错。
评分是我没看过 但是钱花了
评分都是航空方面的故障
评分挺有用的
评分专业书不懂，老公买的，好评好评好评
评分挺好的！推荐！赞！
评分书上程序太少了
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