本书探讨了深度学习在机械故障诊断中的理论与实践，涵盖了从基本算法到具体应用的全过程。首先，介绍了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，阐述了它们在故障诊断中的应用原理。其次，分析了传统故障诊断方法的局限性，并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等方式提高故障预测的准确性。此外，书中还通过工业应用案例，展示了深度学习在机械领域的实际应用，强调了数据驱动的故障诊断方法的优势与挑战。最后，展望了未来发展趋势，讨论了多模态数据融合、迁移学习等前沿技术的潜力。
本书适合机械工业领域的学术研究者、工业工程师及企业研发人员阅读，帮助他们深入了解深度学习技术在故障诊断中的应用，提升设备维护效率和智能化水平，是理论与实践相结合的有力工具。

第1章深度学习在机械故障诊断中的研究现状与意义001
1.1基于数据驱动的预测网络研究现状002
1.2刀具故障预测研究现状007
1.3轴承剩余寿命预测研究现状008
1.3.1基于模型的轴承剩余寿命预测方法009
1.3.2基于数据驱动的轴承剩余寿命预测方法011
1.4故障诊断中不平衡数据集处理方法研究现状015
1.5研究意义016

第2章相关理论基础及神经网络框架018
2.1深度学习基础019
2.1.1数学基础020
2.1.2最基本的神经网络架构036
2.1.3核心算法041
2.2卷积神经网络048
2.2.1输入层048
2.2.2卷积层049
2.2.3池化层049
2.2.4全连接层050
2.2.5输出层050
2.2.6训练过程051
2.3循环神经网络052
2.3.1长短期记忆网络052
2.3.2门控循环单元053
2.4残差网络054
2.5注意力机制055

第3章基于深度学习的机械故障诊断模型056
3.1基于特征处理和BiLSTM的故障诊断模型056
3.1.1基于时频特征提取的方法056
3.1.2基于特征处理和BiLSTM的模型架构057
3.2基于模态分解和MCNN-BiLSTM的故障诊断模型060
3.2.1数据处理研究060
3.2.2基于信号模态分解的方法064
3.2.3基于模态分解和MCNN-BiLSTM的模型架构068
3.3基于TCN-SA和Bi-GRU的故障诊断模型070
3.3.1时间卷积网络071
3.3.2改进的TCN网络结构073
3.3.3SA机制074
3.3.4Bi-GRU网络结构075
3.4基于MA-MsTCN的故障诊断模型076
3.4.1多头注意力机制077
3.4.2多尺度时间卷积网络079
3.5基于MCA-TCN-MA的故障诊断模型081
3.5.1多尺度卷积注意力机制082
3.5.2改进的时间卷积网络083

第4章机械故障诊断的数据采集平台与评价指标086
4.1刀具数据采集平台086
4.2轴承数据采集平台090
4.3评价指标091

第5章深度学习技术在机械故障诊断中的应用093
5.1故障识别问题中的不平衡数据处理方法093
5.1.1SMOTE方法093
5.1.2三角形六线SMOTE法093
5.1.3IFE-SMOTE方法095
5.2深度学习技术在刀具故障诊断中的应用098
5.2.1基于特征处理和BiLSTM故障诊断模型的刀具应用098
5.2.2基于模态分解和MCNN-BiLSTM故障诊断模型的刀具应用100
5.2.3模型对比105
5.2.4模型的拓展性探究108
5.3深度学习技术在轴承故障诊断中的应用110
5.3.1基于TCN-SA和Bi-GRU故障诊断模型的轴承应用110
5.3.2基于MA-MsTCN故障诊断模型的轴承应用116
5.3.3基于MCA-TCN-MA故障诊断模型的轴承应用122

第6章结论与展望127
6.1结论127
6.2展望129

参考文献130

随着工业化进程的不断推进，各行各业的生产设备和系统变得日益复杂，维护与管理的难度也随之增大。设备故障的发生，不仅会导致生产效率的下降，还可能引发安全事故，严重影响企业的运营与经济效益。因此，如何有效、准确地进行设备故障诊断与预测已成为机械工业中亟待解决的关键问题。
传统的故障诊断方法多依赖于人工经验和基于规则的推理系统，这些方法通常依赖于工作人员的主观判断，并且在面对复杂系统和多变的环境条件时，容易出现误诊或漏诊的情况。随着信息技术的迅猛发展，尤其是大数据、物联网、人工智能等技术的崛起，设备故障诊断已逐步转向数据驱动的方法。近年来，深度学习作为人工智能领域的重要分支，凭借其强大的数据学习与抽象能力，已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。在故障诊断领域，深度学习技术也展现出了巨大的潜力，能够通过从大量数据中提取特征，识别系统运行中的异常模式，从而实现更为精准、可靠的故障预测与诊断。
本书主要探讨深度学习技术在故障诊断领域的研究进展及其应用，为学术界、工业界和工程技术人员提供一部集理论与实践于一体的专著。通过本书的学习，读者将能够深入了解深度学习的基本理论、常用算法及其在具体故障诊断场景中的应用，进而提升其在设备维护、故障预测等方面的能力。
本书由临沂大学刘业峰教授负责起草写作大纲并担任主撰写人，沈阳工学院的刘晶晶副教授参与了第2章中的21节和22节、第5章中的51节的撰写工作，Buckinghamshire New University的张淇淳教授参与了第1章13节、第2章23节和24节等部分的撰写工作。硕士研究生王帅、何增鹏、余龙飞、文学志、孙瀚林、张泽雨、张凌野、宋泽林参与了部分文字的编辑及校验工作，在此表示衷心的感谢。

著者
2025年4月