異構製造大數據智能融合技術及應用

目錄

第1章製造大數據簡介1

1.1製造大數據概念1

1.2製造大數據發展現狀2

1.3製造大數據關鍵技術3

1.3.1數據採集3

1.3.2數據預處理6

1.3.3數據分析7

1.3.4製造大數據處理流程12

1.4製造大數據的應用13

1.5製造大數據面臨的挑戰14

1.6製造大數據的發展前景15

1.7異構製造大數據16

第2章製造大數據雲存儲技術18

2.1雲存儲發展現狀及趨勢18

2.1.1國外雲存儲發展現狀18

2.1.2國內雲存儲發展現狀20

2.2雲計算及雲存儲技術22

2.2.1雲計算框架模型22

2.2.2雲存儲系統架構23

2.2.3雲存儲發展的關鍵技術25

2.3數據加密技術27

2.3.1密碼學簡介27

2.3.2DES對稱加密技術29

2.3.3RSA公鑰加密技術35

2.3.4數字簽名技術37

2.4數據加密技術在雲存儲中的應用39

2.4.1雲存儲中數據加密技術的設計39

2.4.2雲存儲中數據加密技術的安全性分析44

2.4.3雲存儲中數據加密技術的實現46

2.4.4雲存儲中數據加密技術的實驗分析50

第3章製造大數據的多源異構數據融合62

3.1多源製造大數據融合方法綜述62

3.1.1多源數據融合方法62

3.1.2多源數據融合方法在設備故障診斷中的應用64

3.2多源製造大數據融合算法分析67

3.2.1證據理論67

3.2.2學習向量化神經網絡70

3.2.3決策樹72

3.2.4捲積神經網絡74

3.3證據理論決策融合算法的改進81

3.3.1證據理論的不足81

3.3.2證據理論的改進83

3.4證據理論決策融合算法的應用88

3.4.1基於神經網絡和證據理論的樣本預測88

3.4.2基於證據理論的多傳感器多目標識別94

3.4.3改進證據理論（IDS）在設備故障中的融合診斷100

第4章製造大數據背景下旋轉設備的智能故障診斷105

4.1製造大數據背景下設備故障智能診斷技術分析105

4.1.1設備故障發生的一般規律105

4.1.2傳統的機械設備故障診斷方法107

4.1.3多源數據融合的設備故障診斷方法108

4.2製造大數據背景下設備故障狀態監測與診斷的框架109

4.3基於LVQ和DT的單源信號多傳感器融合智能診斷112

4.3.1單源信號多傳感器融合診斷的實驗數據準備112

4.3.2單源信號多傳感器融合診斷的故障特徵提取114

4.3.3單源信號多傳感器融合診斷的模型構建121

4.3.4基於LVQ和DT的多模型融合故障診斷方法122

4.3.5基於IDS融合LVQ和DT的多模融合診斷結果分析134

4.4基於CNN的多源信號多傳感器融合智能診斷136

4.4.1多源信號多傳感器融合診斷的實驗裝置及數據準備137

4.4.2基於振動信號的ASCNN融合診斷模型構建139

4.4.3基於聲音信號的ESCNN融合診斷模型構建149

4.4.4基於IDS的振聲信號的融合診斷模型構建154

4.4.5基於IDS的振聲信號的融合診斷模型性能分析155

第5章製造大數據多源融合及分析系統開發與實現162

5.1多源異構製造大數據場景162

5.2製造大數據多源融合與分析系統總體設計166

5.2.1需求分析166

5.2.2總體結構設計167

5.2.3數據庫設計171

5.3製造大數據多源融合與分析系統詳細設計與實現177

5.3.1系統詳細設計177

5.3.2系統實現180

5.4製造大數據多源融合與分析系統應用及效果展示182

5.4.1系統安裝與配置182

5.4.2應用效果展示183

參考文獻190