1.本书是一部具有学术价值和实践指导意义的专著，是作者多年科研成果的结晶。
2.系统介绍了卷积神经网络（CNN）、残差卷积神经网络（RCNN）、孪生神经网络（SNN）、生成对抗网络（GAN）基本原理，及其在轴承故障诊断和寿命预测方面的应用。
3.通过对这些模型的结构、特点和适用场景的详细阐述，读者可以全面了解深度学习算法在故障诊断和寿命预测中的应用基础。

本书主要介绍了深度学习算法的基本原理和常用模型，包括卷积神经网络（CNN）、残差卷积神经网络（RCNN）、孪生神经网络（SNN）、生成对抗网络（GAN）等。深入探讨了深度学习算法在故障诊断领域的应用，针对机械设备中常见的轴承故障，介绍了一系列基于深度学习算法的故障诊断模型，对故障特征进行提取和识别，能够实现对机械设备故障类型的准确分类和定位。在寿命预测方面，本书详细介绍了基于深度学习算法的剩余寿命预测方法，并应用在轴承和刀具的剩余寿命预测中。通过对这些模型的结构、特点和适用场景的详细阐述，读者可以全面了解深度学习算法在故障诊断和寿命预测中的应用基础。
本书是一部具有学术价值和实践指导意义的专著，是作者多年科研成果的结晶。本书可供高校机械工程、计算机科学及相关专业的研究人员使用，特别是对于从事机械设备故障诊断和寿命预测工作的工程师和研究人员来说，本书是一本极具参考价值的书籍，也适合对深度学习感兴趣的科研人员和工程师参考。

  
\t第1章 绪论 001



\t1.1 深度学习基本概念 001



\t1.2 故障诊断的重要性 002



\t1.3 寿命预测的重要性 003



\t1.4 深度学习基本理论方法 004



\t1.4.1 经典LeNet-5网络模型 004



\t1.4.2 卷积神经网络  005



\t1.4.3 残差神经网络 012



\t1.4.4 孪生神经网络  012



\t1.4.5 长短时记忆神经网络（LSTM） 017



\t1.4.6 贝叶斯神经网络 018



\t1.4.7 迁移学习 020



\t参考文献 022



\t



\t第2章 卷积神经网络在故障诊断中的应用 023



\t2.1 改进LeNet-5在故障诊断中的应用 023



\t2.1.1 改进LeNet-5网络模型设计 023



\t2.1.2 仿真试验及结果分析 024



\t2.1.3 噪声环境下模型故障诊断准确率测试 030



\t2.1.4 与其他故障诊断方法进行对比 031



\t2.1.5 变转速工况下改进LeNet-5的可用性研究  033



\t2.1.6 小结 035



\t2.2 卷积神经网络在故障诊断中的应用 035



\t2.2.1 CNN故障诊断模型设计 035



\t2.2.2 仿真试验及结果分析 037



\t2.2.3 小结 047



\t2.3 频域集成卷积神经网络在故障诊断中的应用 047



\t2.3.1 FECNN故障诊断模型 049



\t2.3.2 FECNN参数设计 051



\t2.3.3 仿真试验及结果分析 053



\t2.3.4 小结 056



\t2.4 多模态集成卷积神经网络的故障诊断 057



\t2.4.1 多模态融合技术的基本理论 057



\t2.4.2 MECNN的故障诊断模型设计 057



\t2.4.3 仿真试验及结果分析 060



\t2.4.4 小结 065



\t2.5 一维大尺寸卷积神经网络在故障诊断中的应用 065



\t2.5.1 一维大尺寸卷积神经网络模型 066



\t2.5.2 仿真试验及结果分析 069



\t2.5.3 模型噪声测试试验和分析 073



\t2.5.4 小结 076



\t2.6 基于角域重采样下多尺度核卷积神经网络故障诊断 077



\t2.6.1 角域重采样下多尺度核卷积神经网络模型 079



\t2.6.2 仿真试验及结果分析 082



\t2.6.3 小结 087



\t参考文献 088



\t



\t第3章 残差神经网络在故障诊断中的应用 089



\t3.1 基于BN的RCNN故障诊断模型 089



\t3.1.1 RCNN模型结构 091



\t3.1.2 仿真试验及结果分析 092



\t3.1.3 小结 096



\t3.2 基于GAP的LWRCNN故障诊断  096



\t3.2.1 LWRCNN 三种模型结构  097



\t3.2.2 基于 GAP 的 LWRCNN故障诊断流程  103



\t3.2.3 仿真试验及结果分析 104



\t3.2.4 LWRCNN 模型的泛化能力分析  109



\t3.3 基于AdaBN-S-LWRCNN的故障诊断 111



\t3.3.1 基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 模型结构  113



\t3.3.2 基于 AdaBN 的 S-LWRCNN 轴承故障诊断流程 114



\t3.3.3 噪声环境下S-LWRCNN的故障诊断仿真试验 115



\t3.3.4 变速环境下 S-LWRCNN 模型的轴承故障诊断仿真试验 119



\t3.3.5 小结 121



\t参考文献 121



\t



\t第4章 孪生神经网络在故障诊断中的应用研究 122



\t4.1 基于宽卷积核浅层卷积孪生网络的故障诊断 122



\t4.1.1 宽卷积核浅层卷积孪生网络模型 122



\t4.1.2 数据稀缺条件下的仿真试验 124



\t4.1.3 小结  134



\t4.2 基于全局平均池化卷积孪生网络的故障诊断 134



\t4.2.1 全局平均池化算法  135



\t4.2.2 全局平均池化的卷积孪生网络故障诊断模型 136



\t4.2.3 参数设计 136



\t4.2.4 仿真试验 138



\t4.2.5 仿真试验结果分析 139



\t4.2.6 仿真试验结果可视化 145



\t4.2.7 小结 148



\t4.3 基于训练卷积孪生网络的故障诊断 149



\t4.3.1 Dropout算法 149



\t4.3.2 TICSN故障诊断模型 150



\t4.3.3 参数设计 151



\t4.3.4 噪声条件下的TICSN仿真试验 152



\t4.3.5 仿真试验结果分析 154



\t4.3.6 新故障类型下的故障诊断仿真试验 155



\t4.3.7 新工况下的故障诊断仿真试验 157



\t4.3.8 小结 160



\t4.4 基于小样本的多尺度核孪生神经网络的故障诊断 160



\t4.4.1 多尺度核孪生神经网络模型 160



\t4.4.2 仿真试验 162



\t4.4.3 试验结果 163



\t4.4.4 模型对比试验分析 165



\t4.4.5 小结 168



\t参考文献 169



\t



\t第5章 深度学习在寿命预测中的应用研究 170



\t5.1 CNNLSTM模型的剩余寿命预测 170



\t5.1.1 CNNLSTM模型结构 170



\t5.1.2 初始退化点确定 171



\t5.1.3 参数设计 173



\t5.1.4 仿真试验 174



\t5.1.5 对比试验 175



\t5.1.6 小结 176



\t5.2 基于贝叶斯神经网络的高速轴轴承剩余寿命预测 176



\t5.2.1 贝叶斯长短时记忆神经网络模型构建 176



\t5.2.2 不确定性量化的剩余寿命预测 177



\t5.2.3 对比试验 178



\t5.3 基于迁移学习的跨域高速轴轴承剩余寿命预测 180



\t5.3.1 迁移学习模型构建 180



\t5.3.2 数据集分析 180



\t5.3.3 跨域和跨工况任务划分 181



\t5.3.4 参数设置 182



\t5.3.5 跨域和跨工况仿真试验 183



\t5.3.6 小结 185



\t5.4 双向长短期记忆网络在刀具剩余寿命预测中的应用 185



\t5.4.1 堆叠降噪自编码器在刀具状态识别中的应用 185



\t5.4.2 堆叠双向长短期记忆网络在磨损预测的应用 205



\t5.4.3 双向长短期记忆网络在刀具剩余寿命预测中的应用 210



\t5.4.4 小结 215



\t参考文献 215