机械制造过程的工况监视与故障诊断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学出版社

作者:

出品人:

页数:162

译者:

出版时间:1991-07

价格:3.00

装帧:平装

isbn号码:9787560504131

丛书系列:

图书标签:

• 机械制造
• 工况监测
• 故障诊断
• 智能制造
• 工业物联网
• 振动分析
• 声学分析
• 数据分析
• 预测性维护
• 可靠性工程

本书旨在为读者提供一个全面而深入的机械制造过程工况监视与故障诊断的学习指南。我们将从基础概念入手，逐步深入到复杂的应用层面，确保读者能够掌握理论知识并将其应用于实际工作中。 第一部分：机械制造过程概览与工况监视基础 首先，我们将对现代机械制造过程进行宏观的概述，重点介绍当前主流的制造模式、生产流程以及关键的生产环节。这包括但不限于金属切削加工、成形制造、装配制造、特种加工等。我们将梳理这些过程的共性与特性，为后续的工况监视奠定基础。 接着，本部分将详细阐述工况监视的核心理念和目的。我们将解释什么是工况监视，它为何重要，以及它在提高生产效率、保证产品质量、降低维护成本和提升设备可靠性方面所扮演的关键角色。我们会探讨工况监视的几个主要维度，例如物理量监测（温度、压力、振动、声音等）、状态参数监测（转速、负荷、电流、位移等）以及性能参数监测（加工精度、表面粗糙度、能耗等）。 我们将详细介绍各种常见的工况监视技术和传感器。这包括： 振动监测技术： 深入讲解振动产生的机理，各种振动传感器（加速度计、速度传感器、位移传感器）的原理、选型及安装要点。重点介绍时域、频域和时频域分析方法在故障诊断中的应用，例如频谱分析、倒频谱分析、小波分析等。 温度监测技术： 介绍影响设备温度的关键因素，以及各种温度传感器（热电偶、热电阻、红外传感器、激光温度计）的工作原理、优缺点及适用场景。探讨温度异常与设备潜在故障之间的关联。 声学监测技术： 讲解设备在正常运行和异常工况下产生的声信号差异，介绍声波传播的物理原理，以及声音传感器（麦克风、听诊器）的应用。重点介绍超声波检测技术在检测裂纹、泄漏等方面的应用。 油液监测技术： 阐述润滑油在机械设备中的作用，以及油液中颗粒物、水分、化学成分变化对设备健康状况的影响。介绍油液取样方法、油液分析技术（如铁谱分析、光谱分析、粘度测试等）及其在早期预警中的作用。 电气参数监测技术： 关注电机、控制器等电气设备运行过程中产生的电流、电压、功率、频率等参数，介绍这些参数异常可能预示的故障类型，例如绕组短路、轴承磨损导致的电流波动等。 此外，我们还将讨论如何根据不同的机械设备（如机床、机器人、自动化生产线）和制造过程的特点，选择最合适的工况监视方法和传感器组合。 第二部分：机械制造过程中的典型故障与诊断原理 本部分将深入剖析机械制造过程中各种关键设备可能出现的典型故障。我们将从故障发生的根源出发，分析不同故障的产生机制和发展过程。 机床故障： 详细讲解主轴、进给系统、刀具、夹具等部件的常见故障，例如主轴径向跳动、进给丝杠的磨损与卡滞、刀具磨损与断裂、夹具松动等。 机器人与自动化设备故障： 针对工业机器人，我们将分析其关节、减速器、电机、传感器、控制器等部位可能出现的故障，例如关节轴承磨损、减速器噪音、编码器失灵、末端执行器故障等。 传动系统故障： 涵盖齿轮传动、带传动、链传动、轴承等传动元件的常见故障，例如齿轮的点蚀、磨损、断齿，皮带的打滑、断裂，轴承的滚道损伤、保持架损坏等。 液压与气动系统故障： 分析液压泵、液压马达、油缸、阀门、管路等部件的常见故障，例如泄漏、憋闷、压力波动、流量不稳定等。 其他关键部件故障： 涵盖冷却系统、润滑系统、电气控制系统等可能出现的故障。 在深入分析故障的同时，我们将系统地介绍故障诊断的基本原理和方法。这包括： 基于信号分析的故障诊断： 重点讲解如何利用采集到的工况监测信号（振动、声音、温度、电气参数等）进行分析，以识别故障的类型、位置和严重程度。我们将深入介绍时域分析、频域分析、倒频谱分析、小波分析、经验模态分解（EMD）等信号处理技术在故障诊断中的应用。 基于模型或规则的故障诊断： 介绍如何建立机械设备的数学模型或故障规则库，通过比较监测数据与模型/规则的偏差来诊断故障。这包括基于物理模型的诊断、基于专家系统的诊断、基于模糊逻辑的诊断等。 基于数据驱动的故障诊断（机器学习与人工智能）： 随着人工智能技术的发展，我们将重点介绍如何利用机器学习和深度学习算法来构建故障诊断模型。这包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在故障分类、故障预测等方面的应用。我们将探讨特征工程、模型训练、性能评估等关键步骤。 第三部分：工况监视与故障诊断的实践应用与发展趋势 本部分将聚焦于工况监视与故障诊断在实际机械制造过程中的应用策略和未来发展方向。 在线与离线监测策略： 讨论如何根据设备的 criticality、故障频率和监测成本，制定合理的在线监测和离线监测计划。 故障诊断流程与案例分析： 详细阐述一个完整的故障诊断流程，从数据采集、预处理、特征提取、模型构建到故障判断和反馈。我们将通过典型的机械制造设备故障案例，如机床主轴轴承故障、机器人关节磨损故障、液压系统泄漏故障等，来演示具体的诊断过程和方法。 故障预测与状态维修： 探讨如何从工况监测数据中预测设备剩余使用寿命（RUL），从而实现状态维修（Condition-Based Maintenance, CBM）或预测性维修（Predictive Maintenance, PdM），以最大化设备效益并减少非计划停机。 系统集成与数据管理： 讨论如何将工况监测与故障诊断系统与制造执行系统（MES）、企业资源计划（ERP）等信息系统集成，建立统一的数据管理平台，实现信息共享和协同决策。 新兴技术在工况监视与故障诊断中的应用： 展望物联网（IoT）、大数据、云计算、边缘计算、数字孪生等新兴技术如何赋能下一代工况监视与故障诊断系统，实现更智能、更高效的设备健康管理。 通过对以上内容的系统学习，读者将能够深刻理解机械制造过程中工况监视与故障诊断的重要性，掌握各类监测技术和诊断方法的原理与应用，并具备解决实际生产中设备故障问题的能力。本书旨在成为一本实用的技术参考手册，助力读者在机械制造领域取得更大的成就。

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这本书的内容我实在是很感兴趣，特别是关于“工况监视”这一块。我一直觉得，很多时候设备出现故障，往往是因为一些细微的异常状态没有得到及时发现和处理。如果能有一套系统性的方法，能够持续不断地监测设备在运行过程中的各种关键参数，比如温度、压力、振动、声音等等，并且能够对这些参数的变化趋势进行分析，从而预测潜在的故障，那对生产的稳定性和效率来说，绝对是一个巨大的提升。我特别想知道，书中会详细介绍哪些具体的监测技术？是基于传感器的数据采集，还是通过声学或光学手段？又是如何将这些采集到的海量数据进行实时处理和分析的呢？有没有结合人工智能或机器学习的方法来提高诊断的准确性和效率？我一直在思考，在实际应用中，如何将这些工况监视的理论知识转化为可行的操作流程，比如设备参数的设定范围、异常报警的阈值如何确定，以及如何建立一套有效的反馈机制，让监测结果能够指导日常的维护保养工作，甚至影响到设备的设计和改进。这本书的出现，给了我很大的期望，希望它能提供一些具体的指导和案例，帮助我更好地理解和实践工况监视的理念。

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这本书的主题听起来非常贴合当前工业界对智能制造和工业物联网的需求。我对于书中可能涉及到的“过程监视”的智能化和自动化解决方案非常感兴趣。在传统制造业中，很多设备的状态监测和故障预警还是依赖于人工巡检和经验判断，这种方式效率低下，而且容易受主观因素影响。我希望这本书能够介绍如何利用先进的传感技术、通信技术和云计算/边缘计算技术，构建一个集成的、实时的设备状态监测平台。例如，如何实现对设备运行数据的全面采集，包括但不限于运行时间、负荷、转速、温度、压力、振动、位移等，并将这些数据上传到云端进行存储和分析。我还想了解，书中会如何介绍数据分析的算法和模型，例如机器学习中的聚类、分类、回归以及时间序列分析等，如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，识别异常模式，并对设备故障进行预测和诊断。我特别关注的是，书中是否会探讨如何将这些监测和诊断的结果与生产计划、维修计划进行联动，实现柔性生产和预测性维护，从而最大程度地降低停机时间和生产成本。

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我对这本书关于“故障诊断”的实际应用和案例非常期待。我明白理论知识很重要，但更重要的是能够将这些知识转化为解决实际问题的能力。我希望书中会包含大量具有代表性的机械设备故障案例，并且能够对这些案例进行详细的分析。例如，针对某一类常见的机械故障，书中会一步一步地解析诊断的过程，从初步的现象观察，到采集相关的运行数据，再到运用各种诊断工具和技术进行分析，最终得出准确的故障结论。我特别想知道，书中是否会介绍一些行之有效的故障诊断的“套路”或者“流程”，让读者能够有章可循，在遇到实际问题时，能够快速定位问题。另外，我希望书中能够涵盖不同类型的机械设备，例如传动系统、动力系统、加工设备等，并且能够针对不同设备的特点，介绍相应的故障诊断方法。我更看重的是，书中能否提供一些关于如何避免故障发生，以及在故障发生后如何进行有效维修和维护的建议，从而帮助读者提高设备的整体可靠性和使用寿命。

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我一直对机械制造过程中的那些“看不见”的细节很着迷，这本书的题目恰好点出了这些关键点。我希望这本书能够详细阐述“工况”在机械制造中的重要性，以及它是如何直接影响到产品质量、设备寿命和生产效率的。比如说，同一个零件在不同的加工条件下，其最终的几何精度、表面粗糙度、材料性能等都可能存在显著差异。这本书会深入探讨哪些关键的工况参数？是温度、压力、速度、进给量、切削液的成分，还是环境湿度、震动等？以及这些参数的波动对加工结果会有怎样的具体影响？我尤其想了解，书中是否会提供一些具体的定量分析方法，来描述工况对加工过程的影响规律，甚至是如何通过优化工况参数来达到最佳的加工效果。此外，对于“监视”这个环节，我希望它不仅仅是简单的参数记录，而是能够包含对这些参数变化的分析、评估以及潜在风险的预警。例如，当某个参数出现微小的偏移时，如何判断它是否会对最终的产品质量产生负面影响，以及需要采取什么样的应对措施。

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对于“故障诊断”这个部分，我的期待值也非常高。过去在工作中，遇到设备故障的时候，往往是“头疼医头，脚痛医脚”，解决一个问题后，可能过不了多久又会出现类似的问题，让人觉得治标不治本。我希望这本书能够深入浅出地介绍各种常见的机械故障类型，并且能够系统性地讲解如何通过分析故障现象来定位根本原因。比如，是材料本身的缺陷，还是设计上的不足？是操作不当，还是维护不到位？书中会介绍哪些经典的故障诊断方法论？是基于经验的专家系统，还是基于模型推理的诊断技术？我尤其关心的是，书中会不会涉及到一些先进的诊断技术，比如利用大数据分析和模式识别来识别故障特征，或者利用仿真技术来模拟故障过程，从而帮助我们更准确地判断故障的性质和严重程度。我一直觉得，掌握一套科学的故障诊断方法，不仅能帮助我们快速有效地解决眼前的问题，更能帮助我们从根本上杜绝类似故障的再次发生，从而提高设备的可靠性和使用寿命。我希望这本书能为我打开一扇新的大门，让我能够更系统、更深入地理解机械故障的本质，掌握更有效的诊断工具和方法。

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