異構(gòu)制造大數(shù)據(jù)智能融合技術(shù)及應(yīng)用

第1章制造大數(shù)據(jù)簡介1
1.1制造大數(shù)據(jù)概念1
1.2制造大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀2
1.3制造大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)3
1.3.1數(shù)據(jù)采集3
1.3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理6
1.3.3數(shù)據(jù)分析7
1.3.4制造大數(shù)據(jù)處理流程12
1.4制造大數(shù)據(jù)的應(yīng)用13
1.5制造大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)14
1.6制造大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景15
1.7異構(gòu)制造大數(shù)據(jù)16
第2章制造大數(shù)據(jù)云存儲技術(shù)18
2.1云存儲發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢18
2.1.1國外云存儲發(fā)展現(xiàn)狀18
2.1.2國內(nèi)云存儲發(fā)展現(xiàn)狀20
2.2云計(jì)算及云存儲技術(shù)22
2.2.1云計(jì)算框架模型22
2.2.2云存儲系統(tǒng)架構(gòu)23
2.2.3云存儲發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)25
2.3數(shù)據(jù)加密技術(shù)27
2.3.1密碼學(xué)簡介27
2.3.2DES對稱加密技術(shù)29
2.3.3RSA公鑰加密技術(shù)35
2.3.4數(shù)字簽名技術(shù)37
2.4數(shù)據(jù)加密技術(shù)在云存儲中的應(yīng)用39
2.4.1云存儲中數(shù)據(jù)加密技術(shù)的設(shè)計(jì)39
2.4.2云存儲中數(shù)據(jù)加密技術(shù)的安全性分析44
2.4.3云存儲中數(shù)據(jù)加密技術(shù)的實(shí)現(xiàn)46
2.4.4云存儲中數(shù)據(jù)加密技術(shù)的實(shí)驗(yàn)分析50
第3章制造大數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合62
3.1多源制造大數(shù)據(jù)融合方法綜述62
3.1.1多源數(shù)據(jù)融合方法62
3.1.2多源數(shù)據(jù)融合方法在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用64
3.2多源制造大數(shù)據(jù)融合算法分析67
3.2.1證據(jù)理論67
3.2.2學(xué)習(xí)向量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)70
3.2.3決策樹72
3.2.4卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)74
3.3證據(jù)理論決策融合算法的改進(jìn)81
3.3.1證據(jù)理論的不足81
3.3.2證據(jù)理論的改進(jìn)83
3.4證據(jù)理論決策融合算法的應(yīng)用88
3.4.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的樣本預(yù)測88
3.4.2基于證據(jù)理論的多傳感器多目標(biāo)識別94
3.4.3改進(jìn)證據(jù)理論（IDS）在設(shè)備故障中的融合診斷100
第4章制造大數(shù)據(jù)背景下旋轉(zhuǎn)設(shè)備的智能故障診斷105
4.1制造大數(shù)據(jù)背景下設(shè)備故障智能診斷技術(shù)分析105
4.1.1設(shè)備故障發(fā)生的一般規(guī)律105
4.1.2傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備故障診斷方法107
4.1.3多源數(shù)據(jù)融合的設(shè)備故障診斷方法108
4.2制造大數(shù)據(jù)背景下設(shè)備故障狀態(tài)監(jiān)測與診斷的框架109
4.3基于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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備112
4.3.2單源信號多傳感器融合診斷的故障特征提取114
4.3.3單源信號多傳感器融合診斷的模型構(gòu)建121
4.3.4基于LVQ和DT的多模型融合故障診斷方法122
4.3.5基于IDS融合LVQ和DT的多模融合診斷結(jié)果分析134
4.4基于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(shí)驗(yàn)裝置及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備137
4.4.2基于振動信號的ASCNN融合診斷模型構(gòu)建139
4.4.3基于聲音信號的ESCNN融合診斷模型構(gòu)建149
4.4.4基于IDS的振聲信號的融合診斷模型構(gòu)建154
4.4.5基于IDS的振聲信號的融合診斷模型性能分析155
第5章制造大數(shù)據(jù)多源融合及分析系統(tǒng)開發(fā)與實(shí)現(xiàn)162
5.1多源異構(gòu)制造大數(shù)據(jù)場景162
5.2制造大數(shù)據(jù)多源融合與分析系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)166
5.2.1需求分析166
5.2.2總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)167
5.2.3數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)171
5.3制造大數(shù)據(jù)多源融合與分析系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)177
5.3.1系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)177
5.3.2系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)180
5.4制造大數(shù)據(jù)多源融合與分析系統(tǒng)應(yīng)用及效果展示182
5.4.1系統(tǒng)安裝與配置182
5.4.2應(yīng)用效果展示183
參考文獻(xiàn)190