Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Introduction of Intelligent Machine Fault Diagnosis and Prognosis

  • Formāts: 361 pages
  • Izdošanas datums: 01-Jan-2018
  • Izdevniecība: Nova Science Publishers Inc
  • ISBN-13: 9781614701118
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 192,73 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: 361 pages
  • Izdošanas datums: 01-Jan-2018
  • Izdevniecība: Nova Science Publishers Inc
  • ISBN-13: 9781614701118

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

Condition monitoring, fault diagnosis and prognosis of machinery have received considerable attention in recent years and they are increasingly becoming important in industry because of the need to increase reliability and decrease possible loss of production due to the fault of equipments. Early fault detection, diagnosis and prognosis can increase equipment availability and performance, reduce consequential damage, prolong machine life and reduce spare parts inventories and break down maintenance. With the development of the artificial intelligence techniques, many intelligent systems have been employed to assist the maintenance management task to correctly interpret the fault data.The book is very easy to study; even if the reader is a beginner in the fault diagnosis area, they do do not need special prerequisite knowledge to understand the contents of this book. The book is equipped with software under MATLAB and offers many examples which are related to fault diagnosis processes.It will be very useful to readers who want to study feature-based intelligent machine fault diagnosis and prognosis techniques. The book is dedicated to graduate students of mechanical and electrical engineering, computer science and for practicing engineers.
Preface vii
Acknowledgments 1(2)
About the Author 3(2)
Chapter 1 Introduction
5(22)
Chapter 2 Data Acquisition, Processing and Analysis
27(50)
Chapter 3 Feature Extraction and Clustering
77(48)
Chapter 4 Feature Selection
125(38)
Chapter 5 Fault Classification Algorithms
163(98)
Chapter 6 Decision Fusion Algorithms
261(38)
Chapter 7 Fault Prognosis Algorithms
299(36)
Appendix 335(4)
Index 339