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.

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.

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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。