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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