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  • 基於振動分析的現代機械故障診斷原理及應用
    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
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    139-202
    【作者】 韓清凱,於曉光 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030275646
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030275646
    作者:韓清凱,於曉光

    出版社:科學出版社
    出版時間:2010年05月 

        
        
    "
    內容簡介
    本書以振動分析為主要手段,理論與實際相結合,介紹了現代機械故障診斷的有關理論、技術與方法。主要內容包括:機械振動的基本原理,振動信號的傳感與測量,振動信號分析與處理的基本理論與方法,振動故障信號特征提取的時域、頻域以及時頻域分析方法,典型機械繫統的故障模式,振動故障診斷的統計分析方法,基於模型的振動故障定量診斷方法,以及智能化診斷和網絡化診斷等理論與技術。本書還附有必要的計算程序。
    本書可供從事機械故障診斷及其相關研究的科技人員參考,也可供機械工程和動力工程等相關學科的教師、研究生和高年級本科生閱讀。
    作者簡介
    韓清凱,1969年3月生,博士。東北大學機械工程與自動化學院教授、博士生導師,機械設計及理論研究所所長。曾在美國阿克倫大學做訪問學者(2009年),在英國謝菲爾德大學(2007年)和德國慕尼黑理工大學(2001年)進行短期合作研究。近年來,先後承擔973項目、863項目、國家自
    目錄
    前言
    第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 機械故障診斷的發展
    1.3 機械故障診斷的分類與方法
    1.4 機械故障診斷的主要環節
    1.5 基於振動分析的機械故障診斷
    參考文獻
    第2章 機械狀態監測中的振動信號測量與分析方法
    2.1 機械振動的基本原理
    2.1.1 振動方程
    2.1.2 轉子繫統的振動
    2.1.3 振動監測的主要參數
    2.1.4 振動監測的測試繫統前言
    第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 機械故障診斷的發展
    1.3 機械故障診斷的分類與方法
    1.4 機械故障診斷的主要環節
    1.5 基於振動分析的機械故障診斷
    參考文獻
    第2章 機械狀態監測中的振動信號測量與分析方法
    2.1 機械振動的基本原理
    2.1.1 振動方程
    2.1.2 轉子繫統的振動
    2.1.3 振動監測的主要參數
    2.1.4 振動監測的測試繫統
    2.2 振動信號的傳感測量儀器
    2.2.1 振動傳感器概述
    2.2.2 壓電式加速度計
    2.2.3 電渦流式位移傳感器
    2.2.4 電荷前置放大器
    2.2.5 濾波器
    2.3 振動信號的計算機采集與處理
    2.3.1 A/D轉換
    2.3.2 采樣控制與信號處理
    2.3.3 轉子試驗臺振動信號的計算機測試繫統舉例
    2.4 本章小結
    參考文獻
    第3章 機械故障振動信號的特征提取方法
    3.1 信號的時域分析
    3.1.1 隨機變量及其相關概念
    3.1.2 隨機信號的基本理論
    3.1.3 信號的參數估計與假設檢驗
    3.1.4 信號時域分析的數值計算
    3.2 信號的頻域分析
    3.2.1 離散Fourier變換
    3.2.2 幾種常用的譜分析方法
    3.2.3 快速Fourier變換
    3.2.4 信號頻域分析的采樣、混疊、截斷與洩漏以及加窗
    3.3 本章小結
    參考文獻
    第4章 機械故障振動信號特征提取的時頻域分析方法
    4.1 信號的ARMA模型
    4.1.1 時間序列分析
    4.1.2 ARMA模型的基本原理
    4.1.3 AR(p)模型的自協方差函數
    4.1.4 AR模型的繫數估計
    4.1.5 基於AR模型的現代譜分析
    4.2 小波變換
    4.2.1 基本概念
    4.2.2 連續小波變換的性質
    4.2.3 常用的小波函數
    4.2.4 離散小波變換
    4.2.5 小波包分解原理
    4.3 HHT
    4.3.1 EMD
    4.3.2 Hilbert譜與邊際譜
    4.4 混沌與分形
    4.4.1 混沌和分形的基本概念
    4.4.2 關聯維與Lyapunov指數
    4.5 本章小結
    參考文獻
    第5章 基於振動分析的機械繫統故障模式分析
    5.1 旋轉機械的典型故障模式分析
    5.1.1 轉子不平衡
    5.1.2 轉子不對中
    5.1.3 轉靜件踫摩
    5.1.4 軸承松動
    5.1.5 油膜渦動與油膜振蕩
    5.2 泵故障的機理及診斷方法
    5.2.1 泵的基本概念
    5.2.2 水泵的常見故障及其故障機理
    5.3 水泵幾種典型振動故障模式的振動測試
    5.3.1 現場裝置與測試方案
    5.3.2 不同故障模式下的振動測量結果
    5.4 本章小結
    參考文獻
    第6章 機械繫統故障診斷的數據統計分析方法
    6.1 多變量統計分析診斷方法
    6.1.1 單變量統計分析的基本原理
    6.1.2 多變量統計分析的檢測方法
    6.2 基於統計量參數的故障診斷模式分類方法
    6.3 故障診分析法
    6.3.1分析的基本原理
    6.3.2分析的計算方法與舉例
    6.3.3 分析的故障檢測方法
    6.3.4 分析的故障類型識別方法
    6.4 本章小結
    參考文獻
    第7章 機械故障的定量診斷方法
    7.1 基於模型的定量診斷方法概述
    7.2 模型的建立
    7.2.1 模型建立的方法
    7.2.2 轉子繫統的混合模型建立
    7.2.3 油膜參數與不平衡量的在線識別
    7.2.4 踫摩力模型
    7.3 轉子繫統踫摩故障的定量診斷步驟及方法
    7.3.1 診斷步驟
    7.3.2 診斷方法
    7.4 診斷結果與討論
    7.4.1 油膜參數的在線辨識結果
    7.4.2 踫摩故障轉子繫統的定量診斷結果
    7.5 本章小結
    參考文獻
    第8章 機械故障的智能診斷方法
    8.1 基於故障樹的故障診斷方法
    8.1.1 概述
    8.1.2 故障樹分析法的基本原理
    8.1.3 故障樹圖的繪制方法
    8.1.4 故障樹的定性分析
    8.1.5 故障樹的定量分析
    8.2 基於專家繫統的故障診斷方法
    8.2.1 專家繫統的概念和結構
    8.2.2 知識表示和獲取方法
    8.2.3 推理機制
    8.3 基於人工神經網絡的故障診斷方法
    8.3.1 人工神經網絡的基本原理
    8.3.2 BP神經網絡
    8.4 基於模糊理論的故障診斷方法
    8.4.1 概述
    8.4.2 模糊邏輯故障診斷模型的建立
    8.4.3 模糊故障診斷結果的識別
    8.5 應用舉例
    8.5.1 某發電機的故障診斷專家繫統
    8.5.2 基於人工神經網絡的某旋轉機械故障診斷
    8.6 本章小結
    參考文獻
    第9章 機械故障的網絡化診斷方法
    9.1 繫統的整體結構
    9.2 工業現場智能監控網絡模塊
    9.2.1 智能數據采集前端
    9.2.2 監控服務器與現場網絡
    9.3 企業內部網絡監控模塊
    9.3.1 工業現場數據的傳輸和數據處理
    9.3.2 專家繫統故障診斷繫統
    9.4 Internet廣域網遠程監控和診斷的B/S與C/S模塊
    9.4.1 B/S體繫的功能與實現
    9.4.2 C/S體繫的功能與實現
    9.5 某水泵網絡化遠程監測診斷繫統舉例
    9.6 本章小結
    參考文獻


     
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