The book provides an overview of the stateoftheart DL techniques and their applications in IFD including data augmentation multisensor fusion unsupervised deep transfer learning neural architecture search selfsupervised learning and reinforcement learning. It also discusses the challenges limitations and future directions of DLenabled IFD. Book Description: Deep Neural NetworksEnabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Summary: In this book, we explore the potential of Deep Learning (DL) enabled methods in Intelligent Fault Diagnosis (IFD) of mechanical systems, highlighting their benefits and contributions to improving efficiency, safety, and reliability in various industrial domains. With the rapid development of artificial intelligence technology, the application of DL in IFD has further deepened, offering a more accurate and efficient approach to fault diagnosis. Introduction: The field of intelligent fault diagnosis has made significant progress in recent years due to advancements in computer technology, modern testing technology, and signal processing technology. The integration of DL techniques into IFD has revolutionized the nature of fault diagnosis, enabling more accurate and efficient analysis of complex data sets. As one of the hottest technologies in Machine Learning, DL is well-suited for data analysis and classification tasks, making it an ideal tool for IFD applications.

В книге представлен обзор состояния методов DL и их применения в IFD, включая мультисенсорное слияние данных без контроля нейронной архитектуры обучения глубокого переноса, поиск самостоятельного обучения и обучение с подкреплением. В нем также обсуждаются проблемы, связанные с ограничениями и будущими направлениями Dnabled IFD. Deep Neural NetworksEnabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Резюме: В этой книге мы исследуем потенциал методов с поддержкой Deep arning (DL) в интеллектуальной диагностике неисправностей (IFD) механических систем, подчеркивая их преимущества и вклад в повышение эффективности, безопасности и надежности в различных промышленных областях. С быстрым развитием технологии искусственного интеллекта применение DL в IFD еще более углубилось, предлагая более точный и эффективный подход к диагностике неисправностей. Введение: В последние годы в области интеллектуальной диагностики неисправностей достигнут значительный прогресс благодаря достижениям в области компьютерных технологий, современных технологий тестирования и технологии обработки сигналов. Интеграция методов DL в IFD произвела революцию в природе диагностики неисправностей, что позволило более точно и эффективно анализировать сложные наборы данных. Являясь одной из самых современных технологий в машинном обучении, DL хорошо подходит для задач анализа и классификации данных, что делает его идеальным инструментом для приложений IFD.

livre donne un aperçu de l'état des méthodes DL et de leur application à l'IFD, y compris la fusion de données multisensorielles sans contrôle de l'architecture neuronale de l'apprentissage en profondeur, la recherche de l'auto-apprentissage et l'apprentissage avec des renforts. Il traite également des problèmes liés aux restrictions et aux orientations futures de Dnabled IFD. Deep Neural NetworksEnabled Intelligent Fault Diagnostics of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Résumé : Dans ce livre, nous explorons le potentiel des méthodes de Deep arning (DL) dans le diagnostic intelligent défaillances (IFD) des systèmes mécaniques, soulignant leurs avantages et leur contribution à l'amélioration de l'efficacité, de la sécurité et de la fiabilité dans différents domaines industriels. Avec le développement rapide de la technologie d'intelligence artificielle, l'application de DL à IFD s'est encore approfondie, offrant une approche plus précise et plus efficace pour diagnostiquer les défauts. Introduction : Ces dernières années, des progrès considérables ont été réalisés dans le domaine du diagnostic intelligent des défauts grâce aux progrès de la technologie informatique, des technologies de test modernes et de la technologie de traitement du signal. L'intégration des techniques DL dans l'IFD a révolutionné la nature du diagnostic des défauts, ce qui a permis une analyse plus précise et plus efficace des ensembles de données complexes. DL est l'une des technologies les plus modernes dans le domaine de l'apprentissage automatique et est bien adaptée aux tâches d'analyse et de classification des données, ce qui en fait un outil idéal pour les applications IFD.

libro ofrece una visión general del estado de las técnicas de DL y sus aplicaciones en IFD, incluyendo la fusión multitáctil de datos sin el control de la arquitectura neuronal de aprendizaje de transferencia profunda, la búsqueda de autoaprendizaje y el aprendizaje con refuerzos. También analiza los problemas relacionados con las restricciones y las direcciones futuras de Dnabled IFD. Deep Neural NetworksEncendido Intelligent Fault Diagnostic of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Resumen: En este libro exploramos el potencial de los métodos con Soporte Deep arning (DL) en el Diagnóstico Inteligente de Fallas (IFD) de stemas Mecánicos, destacando sus ventajas y contribuciones para mejorar la eficiencia, seguridad y confiabilidad en diferentes áreas industriales. Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, la aplicación de DL en IFD se ha profundizado aún más, ofreciendo un enfoque más preciso y eficaz para el diagnóstico de fallas. Introducción: En los últimos se han logrado avances significativos en el campo del diagnóstico inteligente de fallas gracias a los avances en tecnología informática, tecnologías modernas de pruebas y tecnología de procesamiento de señales. La integración de los métodos de DL en IFD ha revolucionado la naturaleza del diagnóstico de fallas, lo que ha permitido analizar conjuntos de datos complejos con mayor precisión y eficacia. Como una de las tecnologías más modernas en el aprendizaje automático, DL se adapta bien a las tareas de análisis y clasificación de datos, por lo que es una herramienta ideal para aplicaciones IFD.

Il libro fornisce una panoramica dello stato dei metodi DL e della loro applicazione in IFD, inclusa la fusione multi-touch dei dati senza il controllo dell'architettura neurale per l'apprendimento della migrazione profonda, la ricerca dell'apprendimento autonomo e l'apprendimento con i rinforzi. tratta inoltre di problemi relativi alle restrizioni e alle future direzioni dell'IFD Dnabled. Deep Neural d'Intelligent Fault Diagnostics of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Riepilogo: In questo libro esploriamo il potenziale dei metodi che supportano il Deep arning (DL) nella diagnosi intelligente dei guasti (IFI) D) sistemi meccanici, sottolineando i loro vantaggi e il loro contributo per migliorare l'efficienza, la sicurezza e l'affidabilità in diversi ambiti industriali. Con il rapido sviluppo della tecnologia di intelligenza artificiale, l'applicazione del DL all'IFD si è ulteriormente approfondita, offrendo un approccio più preciso ed efficace alla diagnosi dei problemi. Introduzione: Negli ultimi anni sono stati fatti notevoli progressi nel campo della diagnostica intelligente dei problemi grazie ai progressi compiuti nel settore dell'informatica, delle tecnologie avanzate di test e della gestione dei segnali. L'integrazione dei metodi DL in IFD ha rivoluzionato la diagnosi dei problemi, consentendo un'analisi più accurata ed efficiente dei dataset complessi. Come una delle tecnologie più avanzate nell'apprendimento automatico, il DL è adatto alle attività di analisi e classificazione dei dati, rendendola uno strumento ideale per le applicazioni IFD.

Das Buch gibt einen Überblick über den Stand der DL-Methoden und deren Anwendung im IFD, inklusive multisensorischer Datenfusion ohne Steuerung der neuronalen Deep-Transfer-arning-Architektur, Suche nach selbstbestimmtem rnen und verstärktem rnen. Es diskutiert auch die Herausforderungen im Zusammenhang mit den Einschränkungen und zukünftigen Richtungen des Dnabled IFD. Deep Neural NetworksEnabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Zusammenfassung: In diesem Buch untersuchen wir das Potenzial von Deep arning (DL) -gestützten Methoden in der intelligenten Fehlerdiagnose (IFL) D) mechanische Systeme, Hervorhebung ihrer Vorteile und Beitrag zur Verbesserung der Effizienz, cherheit und Zuverlässigkeit in verschiedenen industriellen Bereichen. Mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie hat sich die Anwendung von DL im IFD weiter vertieft und bietet einen genaueren und effizienteren Ansatz zur Fehlerdiagnose. Einleitung: In den letzten Jahren wurden auf dem Gebiet der intelligenten Fehlerdiagnose aufgrund von Fortschritten in der Computertechnologie, modernen Testtechnologien und gnalverarbeitungstechnologien erhebliche Fortschritte erzielt. Die Integration der DL-Methoden in das IFD revolutionierte die Art der Fehlerdiagnose und ermöglichte eine genauere und effizientere Analyse komplexer Datensätze. Als eine der modernsten Technologien im maschinellen rnen eignet sich DL gut für Datenanalyse- und Klassifizierungsaufgaben und ist damit ein ideales Werkzeug für IFD-Anwendungen.

Książka zawiera przegląd stanu metod DL i ich zastosowania w IFD, w tym wielosensorycznej syntezy danych bez kontroli głębokiego transferu uczenia się architektury neuronowej, wyszukiwania samodzielnego uczenia się i uczenia się wzmacniania. Omawia również kwestie związane z ograniczeniami i przyszłymi kierunkami Dnabled IFD. Deep Neural Enabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Summary: W tej książce badamy potencjał metod Deep Arning (DL) w diagnostyce błędów inteligentnych (IFD) systemów mechanicznych, podkreślając ich zalety i wkład w poprawę wydajności, bezpieczeństwa i niezawodności w różnych dziedzinach przemysłu. Dzięki szybkiemu rozwojowi technologii sztucznej inteligencji, zastosowanie DL w IFD pogłębiło się, oferując dokładniejsze i wydajniejsze podejście do rozwiązywania problemów. Wprowadzenie: W ostatnich latach poczyniono znaczne postępy w dziedzinie inteligentnej diagnostyki usterek ze względu na postęp w dziedzinie technologii komputerowej, nowoczesnej technologii testowania i technologii przetwarzania sygnałów. Integracja metod DL z IFD zrewolucjonizowała charakter diagnostyki usterek, umożliwiając dokładniejszą i skuteczniejszą analizę złożonych zbiorów danych. Jako jedna z najbardziej zaawansowanych technologii uczenia maszynowego, DL jest dobrze nadaje się do analizy danych i zadań klasyfikacyjnych, co czyni go idealnym narzędziem do zastosowań IFD.

הספר מספק סקירה של מצב שיטות ה-DL ויישומם ב-IFD, כולל איחוי מידע רב-סורי ללא שליטה על הארכיטקטורה העצבית הנלמדת בהעברה עמוקה, חיפוש עצמי וחיזוק למידה. הוא גם דן בסוגיות הקשורות למגבלות וכיוונים עתידיים של Dnded IFD. Intelligent Fault Dignation of Mechanical Systems Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Summary: בספר זה אנו חוקרים את הפוטנציאל של למידה עמוקה (DL) תרומה לשיפור היעילות, הבטיחות והאמינות באזורי תעשייה שונים. עם ההתפתחות המהירה של טכנולוגיית הבינה המלאכותית, היישום של DL ב-IFD העמיק עוד יותר, והציע גישה מדויקת ויעילה יותר לצרות. מבוא: בשנים האחרונות חלה התקדמות משמעותית בתחום אבחון פגמים אינטליגנטיים עקב התקדמות בטכנולוגיית מחשב, טכנולוגיית בדיקות מודרנית וטכנולוגיית עיבוד אותות. האינטגרציה של שיטות DL לתוך IFD חוללה מהפכה בטבע של אבחון פגמים, מה שאיפשר ניתוח מדויק ויעיל יותר של מערכות מידע מורכבות. בתור אחת הטכנולוגיות המתקדמות ביותר בלמידת מכונה, DL מתאימה היטב לניתוח נתונים ומשימות סיווג, מה שהופך אותה לכלי אידיאלי ליישומי IFD.''

Kitap, DL yöntemlerinin durumuna ve derin aktarım öğrenimi nöral mimarisi, kendi kendine öğrenme araması ve pekiştirmeli öğrenme kontrolü olmadan çok duyulu veri füzyonu dahil olmak üzere IFD'deki uygulamalarına genel bir bakış sunmaktadır. Ayrıca, Dnabled IFD'nin sınırlamaları ve gelecekteki yönleri ile ilgili konuları tartışmaktadır. Derin nir AğlarıMekanik stemlerin Akıllı Arıza Teşhisi Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Basın Özeti: Bu kitapta, mekanik sistemlerin akıllı arıza teşhisinde (IFD) Derin arning (DL) destekli yöntemlerin potansiyelini araştırıyor, verimliliğin, güvenliğin ve güvenilirliğin iyileştirilmesine olan avantajlarını ve katkılarını vurguluyoruz Çeşitli endüstriyel alanlar. Yapay zeka teknolojisinin hızla gelişmesiyle, DL'nin IFD'deki uygulaması daha da derinleşti ve sorun giderme için daha doğru ve verimli bir yaklaşım sundu. Giriş: Son yıllarda, bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler, modern test teknolojisi ve sinyal işleme teknolojisi nedeniyle akıllı arıza teşhisi alanında önemli ilerlemeler kaydedilmiştir. DL yöntemlerinin IFD'ye entegrasyonu, karmaşık veri setlerinin daha doğru ve verimli bir şekilde analiz edilmesini sağlayarak hata teşhisinin doğasında devrim yarattı. Makine öğrenimindeki en gelişmiş teknolojilerden biri olan DL, veri analizi ve sınıflandırma görevleri için çok uygundur, bu da onu IFD uygulamaları için ideal bir araç haline getirir.

يقدم الكتاب لمحة عامة عن حالة طرق الجراد الصحراوي وتطبيقها في IFD، بما في ذلك دمج البيانات متعددة الحواس دون التحكم في العمارة العصبية للتعلم العميق، والبحث عن التعلم الذاتي، والتعلم المعزز. ويناقش التقرير أيضا المسائل المتصلة بالقيود والاتجاهات المستقبلية للمؤسسة. الشبكات العصبية العميقة التشخيص الذكي للخطأ للأنظمة الميكانيكية Ruqiang Yan، Zhibin Zhao 2024 217 ملخص صحفي CRC: في هذا الكتاب، نستكشف إمكانات الأساليب المدعومة بالتعلم العميق (DL) في التشخيص الذكي للخطأ (IFF د) النظم الميكانيكية، مع التأكيد على مزاياها ومساهمتها في تحسين الكفاءة والسلامة والموثوقية في مختلف المجالات الصناعية. مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، تعمق تطبيق الجراد الصحراوي في IFD أكثر، مما يوفر نهجًا أكثر دقة وكفاءة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها. مقدمة: في السنوات الأخيرة، تم إحراز تقدم كبير في مجال التشخيص الذكي للأخطاء بسبب التقدم في تكنولوجيا الكمبيوتر وتكنولوجيا الاختبار الحديثة وتكنولوجيا معالجة الإشارات. أحدث دمج طرق الجراد الصحراوي في IFD ثورة في طبيعة تشخيص الأخطاء، مما أتاح تحليلًا أكثر دقة وكفاءة لمجموعات البيانات المعقدة. باعتبارها واحدة من أكثر التقنيات تقدمًا في التعلم الآلي، فإن DL مناسبة تمامًا لتحليل البيانات ومهام التصنيف، مما يجعلها أداة مثالية لتطبيقات IFD.

이 책은 딥 전달 학습 신경 아키텍처, 자체 학습 검색 및 강화 학습을 제어하지 않는 다 감각 데이터 융합을 포함하여 DL 방법의 상태 및 IFD에서의 적용에 대한 개요를 제공합니다. 또한 DLified IFD의 한계 및 향후 방향과 관련된 문제에 대해서도 설명합니다. Deep Neural Networksabling 기계 시스템의 지능형 결함 진단 Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press 요약: 이 책에서 지능형 결함 진단 (IF (D) 기계 시스템에서 DL (Deep arning) 지원 방법의 잠재력을 탐색합니다. 산업 분야에서. 인공 지능 기술의 빠른 개발로 IFD에 DL을 적용하는 것이 더욱 심화되어 문제 해결에보다 정확하고 효율적인 접근 방식을 제공했습니다. 소개: 최근 몇 년 동안 컴퓨터 기술, 현대 테스트 기술 및 신호 처리 기술의 발전으로 인해 지능형 결함 진단 분야에서 상당한 진전이있었습니다. DL 방법을 IFD에 통합함으로써 결함 진단의 특성에 혁명을 일으켜 복잡한 데이터 세트를보다 정확하고 효율적으로 분석 할 수있었습니다. 머신 러닝에서 가장 진보 된 기술 중 하나 인 DL은 데이터 분석 및 분류 작업에 적합하므로 IFD 응용 프로그램에 이상적인 도구입니다.

本書では、ディープトランスファー学習ニューラルアーキテクチャを制御せずに多感覚データ融合、自己学習検索、強化学習を含む、IFDにおけるDL手法の状態とその応用の概要を説明しています。また、Dnabled IFDの制限と将来の方向性に関連する問題についても議論します。Deep Neural NetworksEnabled Intelligent Fault Diagnosis of Mechanical Systems Ruqiang Yan、 Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press Summary：この本では、インテリジェントな障害診断（IF （D））における方法の可能性を探求します様々な産業分野における効率性、安全性、信頼性を向上させるための利点と貢献を強調したシステム。人工知能技術の急速な発展により、IFDにおけるDLの適用はさらに深まり、トラブルシューティングに対するより正確で効率的なアプローチを提供しています。はじめに：近、コンピュータ技術、近代的な試験技術、信号処理技術の進歩により、知的障害診断の分野で重要な進歩が遂げられています。IFDへのDL手法の統合は、障害診断の性質に革命をもたらし、複雑なデータセットのより正確で効率的な分析を可能にしました。機械学習で最も先進的な技術の1つであるDLは、データ分析や分類作業に適しており、IFDアプリケーションに最適なツールです。

本書概述了DL技術的狀態及其在IFD中的應用，包括多感官數據融合，而無需控制深度轉移學習的神經結構，尋找自我學習和強化學習。它還討論了與Dnabled IFD的限制和未來方向有關的問題。深度神經網絡功能智能故障診斷機械系統Ruqiang Yan, Zhibin Zhao 2024 217 CRC Press概述：本書探討深度學習（DL）支持技術在智能故障診斷中的潛力（DL） IFD）機械系統，強調其在提高各個工業領域的效率，安全性和可靠性方面的優勢和貢獻。隨著人工智能技術的迅速發展，DL在IFD中的應用進一步加深，提供了更準確，更有效的故障診斷方法。簡介：近來,由於計算機技術、現代測試技術和信號處理技術的進步,智能故障診斷取得了重大進展。將DL方法集成到IFD中徹底改變了故障診斷的性質，從而可以更準確有效地分析復雜的數據集。作為機器學習中最先進的技術之一,DL非常適合數據分析和分類任務,使其成為IFD應用的理想工具。