主要内容

如何从振动信号中有效提取出反映轴承运行状态和本质的故障特征，是轴承故障诊断研究的一个关键所在。在众多故障诊断方法中，深度学习方法凭借其特征提取能力强、模式识别精度高、适应性好等特点，现已成为轴承故障诊断的主流方法之一。本书以深度学习方法为基础，通过构建高效的深度学习模型，实现对轴承故障的精准、高效的诊断，为机械故障诊断领域提供理论依据和技术支持。本书分为7章，主要内容包括绪论、轴承故障诊断的研究现状、深度学习理论及方法、基于一维振动信号的轴承故障诊断算法、基于二维视频图像的轴承故障诊断算法、基于生成对抗网络的轴承故障诊断算法以及总结和展望。本书内容前沿，逻辑清晰，适合作为机电相关专业本科及研究生高年级学生的参考书，也可作为从事相关行业的专业技术人员的参考用书。'