控制系统的故障诊断与故障调节 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:252

译者:

出版时间:2009-3

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787118060843

丛书系列:

图书标签:

• 故障诊断
• 控制系统
• 故障诊断
• 故障调节
• 自动化
• 控制工程
• 可靠性
• 维护
• 检测
• 智能控制
• 系统分析

深度学习在自然语言处理中的前沿应用与实践 图书简介 本书系统梳理了深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域中的最新进展、核心模型以及关键应用场景，旨在为研究人员、工程师和对该领域感兴趣的专业人士提供一份全面、深入且极具实践指导意义的参考资料。 近年来，随着计算能力的飞速提升和海量文本数据的涌现，以循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）为基础的传统深度学习模型，正逐步被以Transformer架构为代表的新一代模型所取代。本书紧密围绕这一技术前沿展开论述，不仅涵盖了基础理论，更侧重于前沿模型在实际工业界和学术研究中的部署与优化。 第一部分：深度学习与自然语言处理基础回顾与模型演进 本部分首先回顾了自然语言处理的基础知识，包括词嵌入（Word Embeddings）的原理和发展，从早期的词袋模型（BoW）到静态嵌入（如Word2Vec、GloVe），再到更具上下文感知的动态嵌入技术。随后，详细剖析了深度学习在序列建模中的核心地位。 循环神经网络（RNN）的局限与优化： 我们深入探讨了标准RNN在处理长距离依赖（Long-Term Dependencies）时面临的梯度消失和梯度爆炸问题，并详细介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构、数学推导及其在机器翻译、序列标注任务中的经典应用。 序列到序列（Seq2Seq）架构的突破： 重点讲解了编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架，这是现代许多生成任务的基石。同时，详述了注意力机制（Attention Mechanism）的引入如何彻底改变了Seq2Seq模型的性能，使得模型能够聚焦于输入序列中最相关的部分。 第二部分：Transformer架构的深度解析与应用 Transformer架构的提出是NLP领域的一场革命。本书用大量篇幅，以清晰的逻辑和图示，解构了这一强大模型的内部机制。 自注意力（Self-Attention）机制： 深入剖析了Scaled Dot-Product Attention的计算过程，解释了Query、Key和Value矩阵的含义及其在捕捉词语间复杂关系中的作用。多头注意力（Multi-Head Attention）的设计思想和并行化优势被详尽阐述。 Transformer的整体结构： 详细分析了编码器堆栈和解码器堆栈的构成，包括位置编码（Positional Encoding）如何补偿了自注意力机制缺乏序列顺序信息的缺陷。 第三部分：预训练语言模型（PLMs）的范式转移 预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）的范式彻底革新了NLP的研究和应用方式。本部分聚焦于当前最主流的预训练模型系列。 BERT及其变体： 详尽介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）所采用的两个关键预训练任务：掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。随后，对比分析了RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等针对BERT的优化改进，包括数据增强、参数共享和更高效的训练目标。 自回归模型与生成式预训练： 深入探讨了以GPT系列为代表的自回归（Autoregressive）模型，着重分析其在文本生成任务中的能力、限制以及如何通过扩大模型规模和改进训练数据质量来提升性能。 Encoder-Decoder统一模型： 介绍了如T5（Text-to-Text Transfer Transformer）等统一框架，展示如何将所有NLP任务转化为统一的文本到文本问题，极大地简化了模型架构和应用流程。 第四部分：前沿应用与工程实践 本书的实践价值体现在对前沿应用场景的深入剖析和工程化部署的探讨。 高级文本生成技术： 探讨了在对话系统、故事创作和代码生成中，如何通过束搜索（Beam Search）、Top-k/Top-p采样等解码策略，有效地控制生成文本的流畅性、多样性和忠实度。同时，讨论了评估生成质量的指标（如BLEU, ROUGE, Perplexity）及其局限性。 知识密集型任务的实现： 重点解析了如何利用检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，将大型语言模型（LLMs）与外部知识库相结合，以解决模型“幻觉”（Hallucination）问题，提升事实准确性。 模型压缩与高效推理： 针对大型模型在实际部署中计算资源消耗巨大的挑战，本书系统介绍了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等关键技术，并提供了在边缘设备和低延迟服务中部署PLMs的最佳实践。 多模态自然语言处理（Multimodal NLP）： 探讨了将视觉信息与文本信息融合的技术路径，例如图像描述生成和视觉问答（VQA），分析了跨模态注意力机制的设计。 第五部分：挑战、伦理与未来展望 最后一部分着眼于当前深度学习NLP面临的重大挑战和未来的研究方向。 可解释性与可信赖性： 讨论了如何使用LIME、SHAP等工具对复杂模型的决策过程进行事后分析，以及如何构建更具透明度和鲁棒性的NLP系统。 偏见、公平性与安全性： 深入分析了训练数据中固有的社会偏见如何被模型放大，以及缓解模型偏见、防止恶意内容生成（如文本对抗攻击）的防御策略和伦理考量。 本书内容组织逻辑严谨，理论阐述深入浅出，同时辅以大量的代码片段和真实案例分析，确保读者不仅能理解模型背后的数学原理，更能掌握将其转化为高效解决方案的工程能力。它将是推动NLP领域实践者迈向下一阶段技术前沿的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我是一名自动化专业的学生，正在为我的毕业设计选题而苦恼。我的研究方向是机器人路径规划和运动控制，我希望能够设计一个能够实时感知周围环境变化，并在检测到潜在碰撞风险时能够自动调整运动轨迹的智能机器人。我读过一些关于避障算法的文献，比如人工势场法、动态窗口法等，但这些方法在处理复杂、动态且不确定的环境中，仍然显得有些捉襟见肘。我特别希望能够找到一种更高级的故障诊断和故障调节策略，能够不仅识别出传感器故障（比如激光雷达或视觉传感器的精度下降），还能针对执行器（如电机过载、关节卡死）的异常表现进行实时的补偿和调整，从而保证机器人的运动平稳性和任务的成功率。我希望这本书能够提供一些关于如何将鲁棒控制理论与故障诊断技术相结合的思路，例如，是否可以使用模型预测控制（MPC）结合在线模型辨识，来应对执行器参数的时变性？或者，是否有针对多传感器融合的故障检测方法，能够区分出是传感器本身的问题还是环境的真实变化？我非常期待能够从这本书中获得一些理论基础和实践指导，帮助我解决在机器人智能控制领域面临的技术难题。

评分☆☆☆☆☆

我一直对网络化控制系统（NCS）在分布式应用中的鲁棒性问题感到好奇，尤其是在一些关键基础设施监控领域，例如智能电网的通信网络或者航空航系统的姿态控制。这些系统通常由多个节点通过通信网络连接，信息传递的延迟、丢包以及节点自身的故障，都可能对整个系统的性能产生严重影响。我希望这本书能够深入探讨在这些网络化环境下，如何实现有效的故障诊断和故障调节。例如，在一个由多个子系统通过网络协同工作的系统中，如何快速准确地识别出是哪个节点或通信链路出现了故障？当故障发生时，系统是否能够通过调整通信策略，例如改变数据传输的优先级或者使用冗余通信路径，来规避故障的影响？或者，是否能够设计出一种能够容忍一定程度网络延迟和数据丢失的控制器，使其在网络不稳定时依然能够保持一定的性能？我对那些能够提供系统级分析方法和应对策略的章节非常感兴趣，希望能从中获得关于如何构建更加稳定和可靠的网络化控制系统的宝贵经验。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在航空发动机制造行业工作的工程师，我深知航空发动机的可靠性对于整个飞行安全至关重要。发动机的运行状态极其复杂，涉及气动、热力、机械等多方面的耦合作用，任何一个微小的参数异常都可能导致严重的后果。我们目前主要依赖于大量的传感器数据进行状态监测，并通过预设的阈值和专家系统进行故障的初步判断。然而，这种方法在面对那些非典型、隐匿性强的早期故障时，往往显得力不从心。我迫切需要更先进的故障诊断技术，能够通过分析海量的运行数据，发现那些人眼难以察觉的细微偏差，并能够对检测到的故障进行精确的定位和分类。更重要的是，我希望了解如何实现故障发生后的主动调节，例如，在某个关键传感器数据异常时，系统能否自动切换到另一组传感器的数据进行融合，或者根据当前的故障模式，自动调整发动机的控制参数，以维持基本的飞行性能，并为地面的维修争取宝贵的时间。这本书如果能在这方面提供深入的探讨和可行的解决方案，对我来说将具有极大的价值，能够帮助我们提升发动机的自主诊断和安全运行能力。

评分☆☆☆☆☆

我对工业物联网（IIoT）和智能制造领域有着极大的热情，并一直在关注如何通过先进的传感技术和数据分析来提升生产线的自动化和智能化水平。在我看来，一个高效的生产系统不仅要能够完成预设的任务，更要具备“自我感知”和“自我修复”的能力，尤其是在面对不可避免的设备故障时。我曾设想过，如果能够将生产线上的每一个关键设备的状态信息进行实时采集，并且能够构建一个集中的诊断平台，一旦某个设备出现异常，系统能够立即发出预警，并自动采取一系列应对措施，比如调整生产节拍、暂时停用故障设备并启用备用设备、甚至在可能的情况下，对故障设备进行临时的参数调整以维持生产。我非常期待这本书能在这方面提供一些具体的技术路径和方法论。例如，在海量设备数据中如何有效地挖掘出与故障相关的特征？是否有成熟的算法可以实现对不同类型故障（如磨损、过热、电气故障）的精确诊断？以及，当故障发生时，如何设计一套有效的“故障调节”机制，能够将对生产的影响降到最低？我希望这本书能够为我打开一扇窗，让我看到如何将物联网、大数据和控制理论进行深度融合，构建出更具韧性和智能化的生产系统。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究电力系统的稳定性控制，特别是微电网的孤岛运行模式下的故障处理。微电网由于其分布式电源和复杂拓扑结构，相比于传统电网，在发生故障时，其动态响应和故障传播的特点更加复杂，诊断和控制的难度也更大。我特别关注的是如何快速准确地识别出各种类型的故障，例如线路短路、断路、电源失联等，并且能够实时评估故障对系统整体稳定性的影响。我希望这本书能够提供一些关于故障诊断在微电网场景下的具体应用方法，比如如何利用分布式传感器网络的数据进行协同诊断，或者如何结合人工智能算法，提高故障识别的准确性和速度。此外，我对于故障发生后的调节策略也充满了好奇。在微电网孤岛运行时，一旦发生故障，如何通过快速的重构、负荷切除或者分布式电源的协调控制，来快速恢复系统的稳定运行，保证关键负荷的供电，这是一个巨大的挑战。我希望这本书能在这方面提供一些前沿的理论和技术，帮助我更好地理解和解决微电网的故障管理问题，为未来的电力系统发展提供一些新的思路。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自嵌入式系统开发领域的工程师，特别专注于工业自动化设备的固件和软件设计。在我们的产品线中，需要集成大量的传感器和执行器，并且这些设备需要在恶劣的工业环境下长时间稳定运行。故障检测和容错控制是我们在产品可靠性设计中面临的重大挑战。我希望这本书能够为我提供一些关于如何在嵌入式平台上实现高效、低成本的故障诊断算法的思路。例如，有没有一些轻量级的算法，可以在资源受限的微控制器上运行，并且能够快速地检测出常见的传感器故障（如开路、短路、数据溢出）和执行器故障（如卡滞、堵转）？更进一步，如果发生了故障，系统是否能够通过软件层面的逻辑，自动切换到冗余传感器，或者调整执行器的驱动模式，以维持设备的基本功能？我对那些能够提供具体实现方法和代码示例的章节特别期待，这样我就可以将学到的知识直接应用到我们的产品开发中，提升产品的鲁棒性和市场竞争力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在自动化领域的从业者，我深知“预防胜于治疗”的道理，尤其是在那些高成本、高风险的工业场景中。我一直致力于寻找更有效的方法来预测和避免设备故障的发生。我希望这本书能够提供一些关于如何利用历史数据和实时监测信息，构建先进的预测性维护模型。具体来说，我对于那些能够识别出设备在正常运行状态下表现出的细微异常，并将其与未来可能发生的故障联系起来的算法非常感兴趣。例如，是否有一些数据分析技术，能够捕捉到设备性能随时间发生的渐变，并据此预测出最佳的维护窗口？更进一步，如果设备故障的迹象已经显现，而我们又无法立即进行维修，这本书是否能提供一些关于如何通过调整设备运行参数，来延缓故障的发生，或者至少确保其在可控范围内运行的策略？我希望能够从这本书中学习到如何将故障诊断和预测性维护的理念，真正融入到设备的日常运行管理中，从而最大程度地降低停机时间和维修成本，提升整体的生产效率和效益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计就足以吸引我，封面是一种沉稳的深蓝色，搭配着烫金的标题，散发着一种专业而又不失格调的气息。拿到手里，纸张的触感也很实在，不是那种轻飘飘的廉价纸张，而是略带韧性的哑光纸，翻阅起来非常舒适。我一直对自动化和控制领域抱有浓厚的兴趣，尤其是那些能够让系统更加健壮、稳定运行的技术。虽然我并非直接从事故障诊断与调节的研发工作，但作为一名对技术应用有追求的读者，我深知这其中蕴含的价值。我曾设想过，如果一个复杂的工业控制系统能够像“医生”一样，在问题出现的第一时间就能被发现，并且能够自我调整以规避风险，那将是多么令人安心的事情。这种“智能化”的自我修复能力，不仅能显著提升系统的可靠性，更能为生产效率和安全生产保驾护航。我期待着这本书能够为我打开一个全新的视野，让我了解那些隐藏在系统表象之下，解决复杂问题的智慧。我会仔细阅读每一章节，尝试理解其中的理论框架，并思考它们在实际应用中的可能性，希望能从中获得启发，将所学知识融会贯通，为我的工作带来新的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我最近正在深入研究机器学习在工业预测性维护中的应用，尤其关注那些能够处理非线性、时变动态系统的数据建模技术。我之前阅读过一些关于状态估计和卡尔曼滤波在传感器数据融合方面的文献，但总感觉在处理实际工程中遇到的那些“脏”数据，也就是那些带有噪声、缺失或者异常值的信号时，仍然存在不少挑战。特别是在复杂的控制器输出反馈和执行器响应之间的耦合关系解析上，总觉得有更深层次的理解空间。我希望这本书能在这方面提供一些更具体的指导，比如，是否有基于模型的方法能够更鲁棒地处理传感器漂移和执行器磨损？或者，是否存在一些非模型驱动的机器学习算法，能够有效地识别出那些微妙的、预示着潜在故障的模式，而不需要预先对系统的物理模型有非常精确的了解？我对那些能够构建出高精度的系统模型，并在此基础上进行故障的早期预警和精确诊断的技术特别感兴趣。如果书中能够详细阐述如何将大数据分析技术与控制理论相结合，构建出能够自我学习和适应的故障诊断模型，那就太完美了。我希望书中能有足够多的案例分析，让我能够看到这些理论是如何在真实的工业场景中落地应用的，并且能够从中学习到一些实用的工程经验和最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对自动化过程控制系统（APC）有浓厚兴趣的读者，特别是那些应用于大型复杂化工装置的控制系统。在这些装置中，工艺过程往往是高度非线性的，并且受到多种外部因素的影响，这使得故障的诊断和处理变得异常困难。我经常会遇到一些情况，一个看似微小的传感器读数异常，最终可能演变成一次严重的生产事故，而其根本原因却难以追溯。我希望这本书能够提供一些深入的理论分析和实践指导，帮助我理解如何构建一套能够主动监测和诊断系统状态的APC系统。例如，是否有先进的状态估计方法，能够在高噪声和不确定性环境下，准确地估计出工艺过程的关键变量？在检测到潜在故障时，APC系统能否通过调整控制器参数，例如PID的设定值、增益或者积分时间，来缓解故障的影响，或者引导系统进入一个相对安全的状态？我对那些能够结合过程模型和数据驱动方法，实现故障的早期预警和自适应调节的技术非常感兴趣，希望能从中学习到如何让APC系统不仅仅是执行指令，更能成为一个“智能管家”，主动地维护和优化生产过程。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆