本书主要内容包括绪论，故障诊断知识智能处理，故障征兆自动提取，神经网络模型，专家系统，模糊理论基础，支持向量机，深度学习，车用柴油机模糊故障诊断专家系统，铜精炼炉神经网络故障诊断专家系统，煤粉锅炉燃烧系统模糊神经网络故障诊断专家系统，船舶柴油机冷却系统模糊逻辑推理故障诊断系统和油气输送管道故障融合诊断研究。
在复杂工业系统中，某一关键设备因为故障而无法继续运行，往往会波及整个生产流程的进行，而恢复整个生产流程的正常运行需要花费很长的时间，从而造成了巨大的经济损失。良好的智能故障诊断系统能通过复杂工业设备大量的运行状态信息对其进行实时故障诊断及报警，这将有利于操作人员及时地采取相应的调整措施来提高复杂工业设备运行状态的可靠性和安全性。
故障诊断技术是以可靠性理论、信息论、控制论和系统论为理论基础，以现代测试仪器和计算机为技术手段，结合各种诊断对象（系统、设备、机器、装置、工程结构以及工艺过程等）的特殊规律逐步形成的一门新技术。它的开发涉及现代控制理论、可靠性理论、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别、人工智能等多门学科，具有诊断对象广泛、技术具体、工程应用性强以及与高技术紧密结合等特点。早在20世纪60年代末与70年代初，美国、英国和日本等少数工业发达国家就掀起了现代设备故障诊断研究的热潮，并在工程应用中发挥了重要作用，取得了显著的社会和经济效益。
20世纪80年代中期以来，经过广大科技工作者的不懈努力，我国在现代设备智能故障诊断领域取得了许多重要的理论研究成果，也积累了宝贵的工程实践经验，
现在国内有关故障诊断的教材不少，其中也不乏优秀之作；但作为研究生教材，在广度和深度方面尚不能完全满足要求。研究生课程学时较少，来自各专业的研究生参加了各种各样的科研任务，所提的问题非常广泛和深入，并希望教材有一定的广度和深度，以便他们进一步扩展和深入，本书在这个方面做了一些努力。
本书主要内容包括绪论，故障诊断知识智能处理，故障征兆自动提取，神经网络模型，专家系统，模糊理论基础，支持向量机，深度学习，车用柴油机模糊故障诊断专家系统，铜精炼炉神经网络故障诊断专家系统，煤粉锅炉燃烧系统模糊神经网络故障诊断专家系统，船舶柴油机冷却系统模糊逻辑推理故障诊断系统和油气输送管道故障融合诊断研究。
前言
第1章 绪论
1．1 故障诊断的基本概念
1．2 故障诊断技术的发展与研究现状
1．2．1 故障诊断技术的发展历史
1．2．2 故障诊断技术研究现状及发展趋势
1．3 故障诊断方法概述
1．4 智能故障诊断技术未来发展相关的新技术
1．4．1 机器学习
1．4．2 智能计算机
1．5 智能故障诊断系统发展的现状
1．5．1 发展的现状
1．5．2 存在的问题
1．6 智能故障诊断系统的发展趋势
1．6．1 多种知识表示方法的结合
1．6．2 经验知识与理论知识的结合
1．6．3 诊断系统与神经网络的结合
1．6．4 虚拟现实技术和故障智能诊断系统的结合
1．6．5 数据库技术与人工智能技术相互渗透
本章参考文献
第2章 故障诊断知识智能处理
2．1 诊断知识的基本概念
2．2 故障诊断知识的获取
2．2．1 故障诊断知识的分类
2．2．2 诊断知识的获取方式
2．3 诊断知识的表示
2．3．1 谓词逻辑表示法
2．3．2 语义网络表示法
2．3．3 产生式表示法
2．3．4 框架式表示法
2．3．5 面向对象的表示法
2．3．6 神经元网络表示法
2．3．7 不精确知识的表示法
2．4 基于知识的诊断推理
2．4．1 推理的基本概念
2．4．2 基于知识的诊断推理
本章参考文献
第3章 故障征兆自动提取
3．1 数值型征兆的自动提取
3．1．1 时域征兆的自动提取
3．1．2 频域征兆的自动提取
3．1．3 趋势征兆的自动提取
3．2 语义型征兆的自动提取
3．3 图形征兆的自动提取
3．3．1 Zernike矩特征的提取方法
3．3．2 神经网络图形分类器
本章参考文献
第4章 神经网络模型
4．1 人工神经网络的发展过程
4．2 神经元模型
4．3 神经元互连模式
4．4 神经网络学习规则
4．5 前馈神经网络及其学习算法
4．5．1 BP网络
4．5．2 径向基函数神经网络
本章参考文献
……
第5章 专家系统
第6章 模糊理论基础
第7章 支持向量机
第8章 深度学习
第9章 车用柴油机模糊故障诊断专家系统
第10章 铜精炼炉神经网络故障诊断专家系统
第11章 煤粉锅炉燃烧系统模糊神经网络故障诊断专家系统
第12章 船舶柴油机冷却系统模糊逻辑推理故障诊断系统
第13章 油气输送管道故障融合诊断研究
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