机械故障诊断理论及应用pdf电子书版本下载

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总论 1

0.1 机械故障诊断的意义 1

0.2 机械故障诊断的国内外研究现状 2

0.3 机械故障诊断中的基础和关键科学问题 3

0.4 促进机械故障诊断科学技术的发展 7

参考文献 9

第1章 信号采集与预处理 13

1.1 信号的定义与分类 13

1.2 信号的调理与采集 17

1.3 信号预处理 19

思考题 29

参考文献 29

第2章 信号的时域分析 31

2.1 时域统计分析 31

2.2 相关分析 36

思考题 41

参考文献 41

第3章 信号的频域分析 42

3.1 频谱分析和FFT算法 42

3.2 相干分析 53

3.3 频谱细化分析 54

3.4 倒频谱分析 56

3.5 信号调制与解调分析 58

3.6 全息谱理论和方法 61

思考题 66

参考文献 67

第4章 信号的时频域分析 68

4.1 短时傅里叶变换 68

4.2 Wigner-Ville分布 70

4.3 经验模式分解 74

思考题 82

参考文献 82

第5章 基于小波理论的故障诊断方法 84

5.1 基于小波变换的非平稳信号故障诊断 85

5.2 连续小波变换及工程应用 97

5.3 第二代小波变换及工程应用 115

思考题 126

参考文献 126

第6章 基于模型的故障诊断方法 129

6.1 基于时间序列模型的故障诊断方法 129

6.2 基于隐Markov模型的故障诊断方法 140

6.3 小波有限元模型及裂纹故障诊断方法 151

思考题 163

参考文献 164

第7章 基于动力学机理的转子故障诊断方法 167

7.1 转子系统常见故障的机理与诊断 167

7.2 现场动平衡方法 187

思考题 202

参考文献 202

第8章 故障微弱信号的随机共振诊断 203

8.1 随机共振的发展 203

8.2 双稳随机共振的基本理论 204

8.3 微弱信号的变尺度随机共振辨识技术 210

8.4 微弱信号的级联双稳随机共振辨识技术 213

8.5 微弱信号的自适应随机共振辨识技术 218

8.6 微弱信号随机共振辨识的工程应用 222

思考题 227

参考文献 227

第9章 故障特征提取的新方法 229

9.1 基于循环平稳理论的微弱故障特征提取方法 229

9.2 盲源分离技术用于故障特征提纯 239

9.3 基于决策树理论的故障特征优化方法 253

思考题 260

参考文献 261

第10章 智能诊断与状态评估 263

10.1 专家系统及其在故障诊断中的应用 263

10.2 神经网络及其在故障诊断中的应用 272

10.3 模糊理论及其在故障诊断中的应用 280

10.4 故障树分析方法 289

10.5 粗糙集理论及其在故障诊断中的应用 298

10.6 支持向量机及其在故障诊断中的应用 308

10.7 混合智能故障诊断技术 316

思考题 326

参考文献 328

第11章 典型故障诊断系统 333

11.1 基于网络的设备远程监测和故障诊断系统的基本框架 333

11.2 典型故障诊断系统 341

思考题 370

参考文献 370

第12章 其他故障诊断方法 372

12.1 声发射检测技术 372

12.2 噪声诊断方法 380

思考题 389

参考文献 389

附录 故障诊断标准 391

1．名词术语 391

2．机械设备故障诊断技术的主要理论和方法 396

3．监测与诊断阈值确定方法 399

参考文献 407