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第1章 绪论 1

1.1 故障诊断学的意义 1

1.1.1 系统的功能和故障 1

1.1.2 故障诊断的意义和故障诊断学 1

1.2 故障诊断技术的现状及其发展概况 4

1.2.1 故障诊断技术的发展史 4

1.2.2 故障诊断技术的发展趋势 5

1.3 车辆的基本构成及特点 6

1.3.1 通用车辆的基本结构 6

1.3.2 特种车辆的基本结构及特点 6

1.4 车辆故障诊断学的特点、研究目的和范围 8

1.4.1 车辆故障诊断的特点 9

1.4.2 车辆故障诊断学的研究目的和范围 9

第2章 军用车辆常见故障的模式及其机理 11

2.1 概述 11

2.2 军用车辆故障的基本概念 12

2.2.1 故障的概念 12

2.2.2 军用车辆故障的分类 13

2.2.3 军用车辆零件的常见故障 15

2.3 军用车辆典型故障的机理分析 20

2.3.1 军用车辆故障统计分析 20

2.3.2 故障机理分析方法 26

2.3.3 柴油机振动机理分析 29

2.3.4 柴油机噪声机理分析 40

2.3.5 柴油机高压油路故障机理分析 61

2.3.6 柴油机机敲缸故障机理分析 65

2.3.7 柴油机拉缸故障机理分析 68

2.3.8 柴油机主轴瓦拉伤故障机理分析 70

2.3.9 转子振动机理分析 71

2.3.10 不对中故障机理分析 85

2.3.11 转轴裂纹故障机理分析 93

第3章 军用车辆状态参数测试技术 98

3.1 概述 98

3.1.1 测试技术的概念 98

3.1.2 军用车辆状态测试的重要性 99

3.2 军用车辆状态参数的确定 100

3.2.1 军用车辆状态参数分类 100

3.2.2 测试参数的选择原则 100

3.3 军用车辆状态的常用检测方法及传感器 101

3.3.1 功能参数的常用测量方法及传感器 101

3.3.2 结构参数的常用测量方法及传感器 116

3.3.3 响应参数的常用测量方法及传感器 135

3.3.4 其他参数的测量 188

3.4 军用车辆状态信号的预处理及采集 190

3.4.1 信号预处理及采集的基本步骤 190

3.4.2 连续时间信号的采样及采样定理 192

3.4.3 量化和量化误差 199

3.4.4 截断、泄漏与窗函数 202

第4章 军用车辆状态信号的特征选择与提取 210

4.1 概述 210

4.2 离散信号的幅域分析及其特征参量计算 211

4.2.1 简单统计特征参量 212

4.2.2 高阶统计特征参量 213

4.2.3 幅域无量纲特征参数 215

4.2.4 随机信号的概率密度函数 217

4.3 离散信号的时域分析方法及其特征参量计算 219

4.3.1 时域波形分析 219

4.3.2 键相器分析 220

4.3.3 相关分析 222

4.3.4 时间序列分析——ARMA模型 231

4.4 离散信号的频域分析方法及其特征参量计算 241

4.4.1 离散傅里叶变换 241

4.4.2 阶次比分析 247

4.4.3 频谱的三维分析 253

4.4.4 相干函数 257

4.4.5 倒频谱 259

4.4.6 极大熵谱 261

4.5 时频域分析方法及其特征参量计算 264

4.5.1 从傅里叶变换到时频域分析 265

4.5.2 短时傅里叶分析 268

4.5.3 小波变换 274

4.5.4 Hilbert-Huang变换 284

4.5.5 各种变换之间的比较 290

4.5.6 分形及其计算方法 292

4.6 常用的特征选择与提取方法 298

4.6.1 概述 298

4.6.2 基本概念 299

4.6.3 类别可分离性判据 301

4.6.4 几种常用的特征选择方法 311

4.6.5 Karhunen_Loeve变换特征提取 319

4.7 特征选择的几种新方法 323

4.7.1 模拟退火算法 323

4.7.2 遗传算法 325

4.7.3 基于人工神经网络的特征选择与提取 329

4.8 特征选择与提取方法在军用车辆检测诊断中的应用实例 336

第5章 军用车辆状态的识别方法 340

5.1 概述 340

5.2 经典的故障诊断方法 341

5.2.1 基于人工经验的状态识别 341

5.2.2 模式匹配分析法 342

5.2.3 模型分析法 343

5.2.4 故障树分析法 343

5.2.5 逐步判别分析法 350

5.3 故障诊断的数学方法 357

5.3.1 贝叶斯分类法 357

5.3.2 距离函数分类法 364

5.3.3 灰色理论诊断法 367

5.3.4 模糊诊断法 374

5.3.5 人工神经网络 380

5.3.6 统计学习理论与支持向量机 402

5.4 故障诊断专家系统 419

5.4.1 专家系统概述 419

5.4.2 专家系统的基本结构 420

5.4.3 专家系统的几种典型类型 424

5.4.4 专家系统实现步骤 430

5.4.5 装备故障诊断专家系统实例 431

第6章 军用车辆关键系统的状态评估与典型故障诊断技术 435

6.1 军用车辆发动机的状态评估 435

6.1.1 坦克柴油机技术状况评估的基本内容 436

6.1.2 坦克柴油机技术状况诊断参数的确定 437

6.1.3 坦克柴油机技术状况基准样本模式的建立 440

6.1.4 坦克柴油机技术状况诊断参数的不解体检测 442

6.1.5 坦克柴油机技术状况诊断的模糊模型 449

6.2 军用车辆发动机失火故障诊断 464

6.2.1 柴油机排气噪声的测量 464

6.2.2 柴油机排气噪声的特点 464

6.2.3 信号预处理 465

6.2.4 失火前后噪声信号的对比分析 466

6.2.5 提取噪声峰—谷值间隔信号 468

6.2.6 特征参数提取 469

6.2.7 失火故障模糊判别 469

6.3 军用车辆传动系统典型故障的检测与诊断 470

6.3.1 滚动轴承的监测诊断 471

6.3.2 齿轮的监测诊断 477

6.3.3 军用车辆传动系统故障诊断实例 483

6.4 坦克变速箱工作挡位齿轮故障诊断研究 485

6.4.1 变速箱状态参数的测量 485

6.4.2 振动信号包络的提取 486

6.4.3 包络信号的抽取 489

6.4.4 包络信号的细化谱分析 490

第7章 计算机辅助测试与分析系统 495

7.1 概述 495

7.2 计算机辅助测试与诊断系统的基本组成 496

7.2.1 计算机辅助测试与诊断系统的硬件部分 496

7.2.2 计算机辅助测试与诊断系统的软件部分 498

7.3 数据采集装置的类型与选用 498

7.3.1 数据采集装置的基本类型 499

7.3.2 多路采集装置的通道设计方案 502

7.3.3 数据采集装置的选用 504

7.4 计算机测试系统总线技术 506

7.4.1 总线及其标准化 506

7.4.2 测试系统常用总线 507

7.5 车辆综合电子信息系统总线技术 510

7.5.1 CAN现场总线 510

7.5.2 1553B总线 511

7.6 坦克底盘集成测试与分析系统实例 512

7.6.1 系统组成 512

7.6.2 综合测试系统的软件功能 514

7.7 综合测试系统的应用实例 521

7.7.1 柴油机技术状况评估和寿命预测软件 521

7.7.2 装甲车辆振动与加速性检测平台 527

7.8 系统的展望 530

第8章 军用车辆故障诊断与装备技术管理 532

8.1 军用车辆故障诊断在我军装备技术管理中的地位与作用 532

8.1.1 装备技术管理的意义 532

8.1.2 军用车辆故障诊断在装备技术管理中的作用 533

8.2 军用车辆故障诊断尚待解决的问题 534

8.2.1 技术问题 534

8.2.2 制度问题 536

8.2.3 人才问题 537

参考文献 539