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第一篇 基础篇3

第1章 认识MATLAB3

1.1MATLAB简介3

1.1.1MATLAB概述3

1.1.2MATLAB的功能特点4

1.2MATLAB的用户界面5

1.3MATLAB矩阵运算13

1.3.1MATLAB中的变量13

1.3.2基本矩阵的操作14

1.3.3稀疏矩阵18

1.3.4矩阵的运算19

1.4MATLAB的编程基础24

1.4.1编程概述24

1.4.2流程控制25

1.4.3脚本文件31

1.4.4函数文件33

1.4.5M文件调试44

1.5MATLAB绘图及实用技巧48

1.5.1绘图48

1.5.2实用技巧66

第二篇 信号处理篇71

第2章 信号处理分析基础71

2.1信号的分类和采样定理71

2.2常用信号的产生72

2.2.1基本信号的产生72

2.2.2仿真信号的生成79

2.3实际信号的采集83

2.3.1数据采集系统设计的基本原则与一般步骤83

2.3.2柴油发动机非稳态振动信号采集系统84

2.4信号的基本分析方法87

2.4.1信号的时域分析87

2.4.2信号的频域分析94

第3章 时频分析方法的MATLAB实现及应用研究103

3.1短时Fourier变换的MATLAB实现103

3.1.1短时Fourier变换基本原理103

3.1.2短时Fourier变换的MATLAB函数及举例105

3.2Gabor变换的MATLAB实现110

3.2.1Gabor变换110

3.2.2Gabor变换的MATLAB函数及举例111

3.3Wigner-Ville时频分布的MATLAB实现113

3.3.1Wigner-Ville时频分布113

3.3.2Wigner-Ville时频分布的MATLAB函数及举例114

3.4时频分布在机械故障诊断中的应用实例116

第4章 小波分析的MATLAB实现及应用研究119

4.1小波分析的基本理论119

4.1.1连续小波变换119

4.1.2离散小波变换120

4.1.3多分辨率分析121

4.1.4小波包分析122

4.2小波分析的主要函数介绍123

4.2.1一维连续小波变换123

4.2.2一维离散小波变换126

4.2.3小波包变换132

4.2.4信号的小波消噪137

4.3小波分析在机械故障诊断中的应用实例140

4.3.1基于小波降噪预处理的时频分布诊断柴油机断油故障140

4.3.2小波频带能量累加法分析柴油机气门磨损故障143

4.3.3小波包-AR谱分析变速器轴承故障146

第5章 Hilbert-Huang变换的MATLAB实现及应用研究151

5.1Hilbert-Huang变换的基本理论151

5.1.1固有模态函数（IMF）151

5.1.2EMD原理151

5.1.3Hilbert谱与Hilbert边际谱153

5.1.4EMD的局限性154

5.2Hilbert-Huang变换的MATLAB主要函数及实现155

5.2.1Hilbert-Huang变换主要函数155

5.2.2Hilbert-Huang变换仿真实例156

5.3Hilbert-Huang变换在机械故障诊断中的应用实例164

5.3.1EMD-AR谱提取柴油机活塞、活塞销故障特征164

5.3.2EMD-包络谱变速器故障诊断168

5.3.3基于EMD预处理的伪WVD时频分布提取信号特征171

5.3.4基于EMD-SVD变换的柴油机曲轴轴承故障特征提取175

第6章 分数阶Fourier变换的MATLAB实现及应用研究181

6.1分数阶Fourier变换的基本理论181

6.2分数阶Fourier变换的特点182

6.3分数阶Fourier变换的应用182

6.4分数阶Fourier变换的基本理论183

6.4.1基本定义183

6.4.2主要性质185

6.5分数阶滤波的MATLAB函数实现186

6.5.1FRFT自适应滤波原理186

6.5.2FRFT自适应滤波阶次确定187

6.5.3FRFT自适应滤波的MATLAB实现189

6.6基于分数阶滤波的应用实例190

6.6.1实验台设置190

6.6.2机械故障诊断实例190

第7章 图像处理技术的MATLAB实现及应用研究195

7.1图像处理的基本知识195

7.1.1图像的类别与数据格式195

7.1.2图像读入、显示和保存的MATLAB实现197

7.1.3图像格式转换的MATLAB实现198

7.1.4常用图像处理方法的MATLAB实现199

7.2基于对称极坐标图像的生成方法201

7.2.1基于对称极坐标图像的生成201

7.2.2对称极坐标方法参数的选择202

7.2.3基于对称极坐标方法的振动信号图像的生成204

7.3基于灰度共生矩阵的方法提取振动图像特征207

7.3.1灰度图像生成方法208

7.3.2灰度共生矩阵及特征参数208

7.3.3振动信号灰度图像的特征提取代码实现210

第三篇 模式识别篇215

第8章 人工神经网络的MATLAB实现及应用研究215

8.1人工神经网络的基本概念215

8.1.1人工神经元215

8.1.2传递函数215

8.1.3人工神经网络的分类和特点216

8.2BP人工神经网络217

8.2.1BP人工神经网络算法简介217

8.2.2BP人工神经网络的MATLAB函数218

8.2.3BP人工神经网络在机械故障诊断中的应用219

8.3径向基函数神经网络222

8.3.1径向基函数神经网络算法简介222

8.3.2径向基函数神经网络的MATLAB函数223

8.3.3径向基函数神经网络在机械故障诊断中的应用225

第9章 模糊理论的MATLAB实现及应用研究227

9.1模糊理论基础227

9.1.1模糊集合227

9.1.2模糊关系230

9.1.3模糊变换与模糊综合评判231

9.1.4If…then规则231

9.1.5模糊推理232

9.2模糊聚类分析232

9.2.1模糊聚类基本概念232

9.2.2模糊聚类分析的MATLAB实现234

9.2.3模糊聚类分析在机械故障诊断中的应用238

9.3模糊神经网络239

9.3.1模糊神经网络的MATLAB实现241

9.3.2模糊神经网络在机械故障诊断中的应用243

第10章 遗传算法的MATLAB实现及应用研究251

10.1遗传算法简介251

10.1.1遗传算法的基本原理251

10.1.2遗传算法分析252

10.2遗传算法的MATLAB实现253

10.2.1编码253

10.2.2解码254

10.2.3选择254

10.2.4交叉255

10.2.5变异256

10.3遗传算法在机械故障诊断中的应用256

10.3.1诊断问题的数学描述256

10.3.2遗传算法在机械故障诊断中的应用实例256

第11章 粒子群算法的MATLAB实现及应用研究265

11.1粒子群算法的基本原理265

11.2粒子群算法在机械故障诊断中的应用268

11.2.1基于改进PSO的BP混合算法268

11.2.2粒子群算法在机械故障诊断中的应用实例269

第12章 支持向量机的MATLAB实现及应用研究275

12.1支持向量机275

12.1.1统计学习理论275

12.1.2最优分类面277

12.1.3支持向量机模型278

12.2支持向量机的MATLAB实现280

12.2.1支持向量分类的相关函数280

12.2.2支持向量回归的相关函数281

12.2.3SVM工具箱中的其他函数281

12.2.4数据的导入方法281

12.2.5SVM工具箱的应用实例282

12.3支持向量机在机械故障诊断中的应用283

参考文献289