Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine Learning Techniques Book Description: In this groundbreaking book, we delve into the latest data-driven, physics-based, and hybrid approaches employed in each stage of industrial prognostics and reliability estimation. With a focus on machine learning techniques, we explore the tools and techniques used to predict and extrapolate the process behavior based on current health state assessment and future operating conditions. The book serves as a comprehensive reference for senior undergraduate and graduate students, as well as academic researchers in areas such as industrial and production engineering, manufacturing science, electrical engineering, and computer science. The text begins by discussing the fundamental principles of machine learning and its application in industrial prognostics. We examine the various types of machine learning algorithms, including deep learning (DL), which is a subset of ML that utilizes multilayer artificial neural networks (ANN) to model the behavior of complex systems like industrial machinery.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques В этой новаторской книге мы углубляемся в новейшие основанные на данных, основанные на физике и гибридные подходы, используемые на каждом этапе промышленного прогнозирования и оценки надежности. Уделяя особое внимание методам машинного обучения, мы изучаем инструменты и методы, используемые для прогнозирования и экстраполяции поведения процесса на основе текущей оценки состояния здоровья и будущих условий эксплуатации. Книга служит всеобъемлющим справочником для старших студентов и аспирантов, а также академических исследователей в таких областях, как промышленное и производственное машиностроение, науки о производстве, электротехника и информатика. Текст начинается с обсуждения фундаментальных принципов машинного обучения и его применения в промышленной прогностике. Мы исследуем различные типы алгоритмов машинного обучения, включая глубокое обучение (DL), которое является подмножеством ML, которое использует многослойные искусственные нейронные сети (ANN) для моделирования поведения сложных систем, таких как промышленное оборудование.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques Dans ce livre pionnier, nous nous penchons sur les dernières approches basées sur la physique et hybrides utilisées à chaque étape de la prévision industrielle et de l'évaluation de la fiabilité. En mettant l'accent sur les techniques d'apprentissage automatique, nous étudions les outils et les méthodes utilisés pour prédire et extrapoler le comportement du processus sur la base d'une évaluation en cours de l'état de santé et des conditions d'exploitation futures. livre sert de guide complet pour les étudiants de premier cycle et de troisième cycle, ainsi que pour les chercheurs universitaires dans des domaines tels que l'ingénierie industrielle et manufacturière, les sciences de la production, l'ingénierie électrique et l'informatique. texte commence par discuter des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de son application à la prédiction industrielle. Nous étudions différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique, y compris le deep learning (DL), qui est un sous-ensemble de ML qui utilise des réseaux neuronaux artificiels multicouches (ANN) pour simuler le comportement de systèmes complexes tels que des équipements industriels.

s Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques En este libro pionero, profundizamos en los últimos enfoques basados en datos, basados en física e híbridos utilizados en cada etapa de la predicción industrial y la evaluación de confiabilidad Con especial atención a las técnicas de aprendizaje automático, estudiamos las herramientas y técnicas utilizadas para predecir y extrapolar el comportamiento del proceso, basándose en la evaluación actual del estado de salud y las condiciones de funcionamiento futuras. libro sirve como un amplio directorio para estudiantes superiores y de posgrado, así como investigadores académicos en áreas como ingeniería industrial y de producción, ciencias de la producción, ingeniería eléctrica e informática. texto comienza discutiendo los principios fundamentales del aprendizaje automático y su aplicación en la predicción industrial. Investigamos diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje profundo (DL), que es un subconjunto de ML que utiliza redes neuronales artificiales multicapa (ANN) para modelar el comportamiento de sistemas complejos, como equipos industriales.

Book Intelent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques Neste livro inovador, nós estamos nos aprofundando em dados baseados na física e abordagens híbridas utilizadas em cada fase de previsão industrial e avaliação de confiabilidade. Com foco em técnicas de aprendizagem de máquinas, estudamos as ferramentas e métodos usados para prever e extrapolar o comportamento do processo com base na avaliação atual da saúde e condições futuras de funcionamento. O livro é um guia abrangente para estudantes seniores e pós-graduados, além de pesquisadores acadêmicos em áreas como engenharia industrial e de produção, ciências da produção, engenharia elétrica e informática. O texto começa com um debate sobre os princípios fundamentais da aprendizagem de máquinas e sua aplicação no prognóstico industrial. Nós exploramos vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo o aprendizado profundo (DL), que é um subconjunto de ML que usa redes neurais de várias camadas (ANNE) para modelar o comportamento de sistemas complexos, como equipamentos industriais.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques In questo libro innovativo stiamo approfondendo i più recenti approcci basati sulla fisica e ibridi utilizzati in ogni fase di previsione industriale e valutazione dell'affidabilità. Con particolare attenzione alle tecniche di apprendimento automatico, stiamo studiando gli strumenti e i metodi utilizzati per prevedere ed estrapolare il comportamento del processo sulla base della valutazione attuale dello stato di salute e delle condizioni operative future. Il libro funge da guida completa per gli studenti più anziani e laureati e ricercatori accademici in settori quali ingegneria industriale e manifatturiera, scienze della produzione, ingegneria elettrica e informatica. Il testo inizia con la discussione dei principi fondamentali dell'apprendimento automatico e della sua applicazione nella prognosi industriale. Stiamo esplorando diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico, tra cui l'apprendimento profondo (DL), che è un sottoinsieme di ML che utilizza reti neurali artificiali a più livelli (ANN) per modellare il comportamento di sistemi complessi come apparecchiature industriali.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques In diesem bahnbrechenden Buch vertiefen wir uns in die neuesten datenbasierten, physikbasierten und hybriden Ansätze, die in jeder Phase der industriellen Vorhersage und Zuverlässigkeitsbewertung zum Einsatz kommen. Mit einem Schwerpunkt auf maschinellen rnmethoden untersuchen wir die Werkzeuge und Methoden, die zur Vorhersage und Extrapolation des Prozessverhaltens verwendet werden, basierend auf einer aktuellen Bewertung des Gesundheitszustands und zukünftiger Betriebsbedingungen. Das Buch dient älteren Studenten und Doktoranden sowie akademischen Forschern in Bereichen wie Industrie- und Produktionstechnik, Produktionswissenschaften, Elektrotechnik und Informatik als umfassendes Nachschlagewerk. Der Text beginnt mit einer Diskussion der grundlegenden Prinzipien des maschinellen rnens und seiner Anwendung in der industriellen Prognose. Wir untersuchen verschiedene Arten von Algorithmen für maschinelles rnen, einschließlich Deep arning (DL), eine Teilmenge von ML, die mehrschichtige künstliche neuronale Netze (ANNs) verwendet, um das Verhalten komplexer Systeme wie Industriemaschinen zu simulieren.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniques W tej przełomowej książce zajmujemy się najnowszymi podejściami opartymi na danych, opartymi na fizyce i hybrydowych zastosowanymi na każdym etapie prognozowania przemysłowego i oceny niezawodności. Z naciskiem na techniki uczenia maszynowego badamy narzędzia i metody stosowane do przewidywania i ekstrapolacji zachowań procesowych w oparciu o bieżącą ocenę stanu zdrowia i przyszłe warunki pracy. Książka służy jako kompleksowe odniesienie dla starszych studentów i absolwentów, a także naukowców akademickich w dziedzinach takich jak inżynieria przemysłowa i wytwórcza, nauki o produkcji, elektrotechnika i informatyka. Tekst rozpoczyna się od omówienia podstawowych zasad uczenia maszynowego i jego stosowania w prognostyce przemysłowej. Badamy różne rodzaje algorytmów uczenia maszynowego, w tym głębokie uczenie (DL), które jest podzbiorem ML, który wykorzystuje wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe (ANN) do modelowania zachowania złożonych systemów, takich jak sprzęt przemysłowy.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Technics בספר פורץ דרך זה, אנו מתעמקים בגישות החדישות, מבוססות פיזיקה והיברידיות המשמשות בכל שלב של חיזוי תעשייתי והערכת אמינות. עם התמקדות בטכניקות למידת מכונה, אנו חוקרים את הכלים והשיטות המשמשים לחיזוי ואבחנה של התנהגות תהליכים הספר משמש התייחסות מקיפה לתלמידי תואר ראשון ותואר שני, וכן לחוקרים אקדמיים בתחומים כגון הנדסת תעשייה וייצור, מדעי הייצור, הנדסת חשמל ומדעי המחשב. הטקסט מתחיל על ידי דיון בעקרונות הבסיסיים של למידת מכונה ויישומו בפרוגנוסטיקה תעשייתית. אנו חוקרים סוגים שונים של אלגוריתמי למידת מכונה, כולל למידה עמוקה (DL), שהיא תת-קבוצה של ML המשתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות רב-שכבתיות (ANs) כדי למדל את ההתנהגות של מערכות מורכבות כמו ציוד תעשייתי.''

Makine Öğrenmesi Teknikleriyle Mühendislik stemleri için Akıllı Prognostikler Bu çığır açan kitapta, endüstriyel tahmin ve güvenilirlik değerlendirmesinin her adımında kullanılan en son veri odaklı, fizik tabanlı ve hibrit yaklaşımları inceliyoruz. Makine öğrenimi tekniklerine odaklanarak, mevcut sağlık değerlendirmesine ve gelecekteki çalışma koşullarına dayanarak süreç davranışını tahmin etmek ve tahmin etmek için kullanılan araçları ve yöntemleri araştırıyoruz. Kitap, üst düzey lisans ve yüksek lisans öğrencilerinin yanı sıra endüstri ve üretim mühendisliği, üretim bilimleri, elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimi gibi alanlarda akademik araştırmacılar için kapsamlı bir referans görevi görmektedir. Metin, makine öğreniminin temel ilkelerini ve endüstriyel prognostikteki uygulamasını tartışarak başlar. Endüstriyel ekipman gibi karmaşık sistemlerin davranışını modellemek için çok katmanlı yapay sinir ağlarını (YSA'lar) kullanan bir ML alt kümesi olan derin öğrenme (DL) dahil olmak üzere farklı makine öğrenme algoritmalarını araştırıyoruz.

كتاب التنبؤات الذكية للأنظمة الهندسية بتقنيات التعلم الآلي في هذا الكتاب الرائد، نتعمق في أحدث الأساليب القائمة على البيانات والقائمة على الفيزياء والهجينة المستخدمة في كل خطوة من خطوات التنبؤ الصناعي وتقييم الموثوقية. مع التركيز على تقنيات التعلم الآلي، نستكشف الأدوات والطرق المستخدمة للتنبؤ بسلوك العملية واستقرائه بناءً على التقييم الصحي الحالي وظروف التشغيل المستقبلية. يعمل الكتاب كمرجع شامل لكبار الطلاب الجامعيين والدراسات العليا، بالإضافة إلى الباحثين الأكاديميين في مجالات مثل الهندسة الصناعية والتصنيع وعلوم التصنيع والهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر. يبدأ النص بمناقشة المبادئ الأساسية للتعلم الآلي وتطبيقه في التنبؤات الصناعية. نستكشف أنواعًا مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم العميق (DL)، وهو مجموعة فرعية من ML تستخدم شبكات عصبية اصطناعية متعددة الطبقات (ANNs) لنمذجة سلوك الأنظمة المعقدة مثل المعدات الصناعية.

기계 학습 기술을 갖춘 엔지니어링 시스템을위한 지능형 예측 책이 획기적인 책에서 우리는 모든 산업 예측 및 신뢰성 평가 단계에서 사용되는 최신 데이터 중심, 물리 기반 및 하이브리드 접근 방식을 탐구합니다. 머신 러닝 기술에 중점을두고 현재 건강 평가 및 향후 운영 조건을 기반으로 프로세스 동작을 예측하고 추정하는 데 사용되는 도구와 방법을 탐색합니다. 이 책은 상급 학부 및 대학원생뿐만 아니라 산업 및 제조 공학, 제조 과학, 전기 공학 및 컴퓨터 과학과 같은 분야의 학술 연구원을위한 포괄적 인 참고 자료입니다. 텍스트는 머신 러닝의 기본 원칙과 산업 예후에서의 적용에 대해 논의함으로써 시작됩니다. 우리는 산업 장비와 같은 복잡한 시스템의 동작을 모델링하기 위해 다층 인공 신경망 (ANN) 을 사용하는 ML의 하위 집합 인 딥 러닝 (DL) 을 포함하여 다양한 유형의 머신 러닝 알고리즘을 탐색합니다.

Book Intelligent Prognostics for Engineering Systems with Machine arning Techniquesこの画期的な本では、産業予測と信頼性評価のあらゆる段階で使用される最新のデータ駆動型、物理ベース、およびハイブリッドアプローチを掘り下げます。機械学習技術に焦点を当て、現在の健康評価と将来の動作条件に基づいてプロセスの動作を予測および推定するために使用されるツールと方法を検討します。本書は、上級学部生および大学院生、ならびに工業・製造工学、製造科学、電気工学、コンピュータサイエンスなどの分野の学術研究者のための包括的な参考資料として機能します。テキストは、機械学習の基本原則と産業予後学への応用について議論することから始まります。私たちは、多層人工ニューラルネットワーク（ANN）を使用して産業機器などの複雑なシステムの挙動をモデル化するMLのサブセットであるディープラーニング（DL）を含むさまざまな種類の機械学習アルゴリズムを探索します。

與機器學習技術相關的工程系統書籍智能編程在這本開創性的書中，我們深入研究了在工業預測和可靠性評估的每個階段使用的最新基於數據的物理和混合方法。通過專註於機器學習技術，我們正在研究用於預測和推斷過程行為的工具和技術，這些工具和方法基於對健康狀況和未來操作條件的持續評估。該書為高級本科生和研究生以及工業和生產工程，制造科學，電氣工程和計算機科學領域的學術研究人員提供了全面的參考。本文首先討論了機器學習的基本原理及其在工業預測中的應用。我們研究各種類型的機器學習算法，包括深度學習（DL），這是ML的子集，它使用多層人工神經網絡（ANN）來模擬復雜系統（例如工業設備）的行為。