本书探讨了深度学习在机械故障诊断中的理论与实践，涵盖了从基本算法到具体应用的全过程。首先，介绍了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，阐述了它们在故障诊断中的应用原理。其次，分析了传统故障诊断方法的局限性，并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等方式提高故障预测的准确性。此外，书中还通过工业应用案例，展示了深度学习在机械领域的实际应用，强调了数据驱动的故障诊断方法的优势与挑战。最后，展望了未来发展趋势，讨论了多模态数据融合、迁移学习等前沿技术的潜力。
本书适合机械工业领域的学术研究者、工业工程师及企业研发人员阅读，帮助他们深入了解深度学习技术在故障诊断中的应用，提升设备维护效率和智能化水平，是理论与实践相结合的有力工具。
第1章深度学习在机械故障诊断中的研究现状与意义001
1.1基于数据驱动的预测网络研究现状002
1.2刀具故障预测研究现状007
1.3轴承剩余寿命预测研究现状008
1.3.1基于模型的轴承剩余寿命预测方法009
1.3.2基于数据驱动的轴承剩余寿命预测方法011
1.4故障诊断中不平衡数据集处理方法研究现状015
1.5研究意义016
第2章相关理论基础及神经网络框架018
2.1深度学习基础019
2.1.1数学基础020
2.1.2最基本的神经网络架构036
2.1.3核心算法041
2.2卷积神经网络048
2.2.1输入层048
2.2.2卷积层049
2.2.3池化层049
2.2.4全连接层050
2.2.5输出层050
2.2.6训练过程051
2.3循环神经网络052
2.3.1长短期记忆网络052
2.3.2门控循环单元053
2.4残差网络054
2.5注意力机制055
第3章基于深度学习的机械故障诊断模型056
3.1基于特征处理和BiLSTM的故障诊断模型056
3.1.1基于时频特征提取的方法056
3.1.2基于特征处理和BiLSTM的模型架构057
3.2基于模态分解和MCNN-BiLSTM的故障诊断模型060
3.2.1数据处理研究060
3.2.2基于信号模态分解的方法064
3.2.3基于模态分解和MCNN-BiLSTM的模型架构068
3.3基于TCN-SA和Bi-GRU的故障诊断模型070
3.3.1时间卷积网络071
3.3.2改进的TCN网络结构073
3.3.3SA机制074
3.3.4Bi-GRU网络结构075
3.4基于MA-MsTCN的故障诊断模型076
3.4.1多头注意力机制077
3.4.2多尺度时间卷积网络079
3.5基于MCA-TCN-MA的故障诊断模型081
3.5.1多尺度卷积注意力机制082
3.5.2改进的时间卷积网络083
第4章机械故障诊断的数据采集平台与评价指标086
4.1刀具数据采集平台086
4.2轴承数据采集平台090
4.3评价指标091
第5章深度学习技术在机械故障诊断中的应用093
5.1故障识别问题中的不平衡数据处理方法093
5.1.1SMOTE方法093
5.1.2三角形六线SMOTE法093
5.1.3IFE-SMOTE方法095
5.2深度学习技术在刀具故障诊断中的应用098
5.2.1基于特征处理和BiLSTM故障诊断模型的刀具应用098
5.2.2基于模态分解和MCNN-BiLSTM故障诊断模型的刀具应用100
5.2.3模型对比105
5.2.4模型的拓展性探究108
5.3深度学习技术在轴承故障诊断中的应用110
5.3.1基于TCN-SA和Bi-GRU故障诊断模型的轴承应用110
5.3.2基于MA-MsTCN故障诊断模型的轴承应用116
5.3.3基于MCA-TCN-MA故障诊断模型的轴承应用122
第6章结论与展望127
6.1结论127
6.2展望129
参考文献130
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