Forsthoffer's Rotating Equipment Handbooks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Forsthoffer, William

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:555

装帧:HRD

isbn号码:9781856174725

丛书系列:

图书标签:

• Rotating Equipment
• Mechanical Engineering
• Machinery
• Maintenance
• Reliability
• Lubrication
• Pumps
• Compressors
• Turbines
• Bearings

好的，这里为您提供一份关于《Forsthoffer's Rotating Equipment Handbooks》之外的、关于旋转设备领域的图书简介，内容详实，力求专业和深度。 --- 《高级机械系统诊断与预测性维护：现代工业实践指南》 本书导言：迈向工业4.0时代的旋转设备健康管理 在当今高度互联与自动化的工业环境中，旋转设备的可靠性和效率是衡量一个制造或能源企业核心竞争力的关键指标。从大型燃气轮机到精密数控机床的主轴，从风力发电机到化工流程中的泵和压缩机，这些动态系统一旦发生故障，不仅意味着生产停滞和巨额经济损失，还可能引发严重的安全事故。传统的、基于时间或运行小时的预防性维护（PM）模式，已经无法满足现代工业对“零停机”和“最佳资产利用率”的苛刻要求。 本书《高级机械系统诊断与预测性维护：现代工业实践指南》正是应运而生，它旨在为机械工程师、维护专家、资产经理以及工业技术人员提供一套系统、深入且极具实操性的知识体系，聚焦于如何利用前沿技术，实现对复杂旋转机械的健康状态的精准感知、科学诊断和主动干预。我们超越了基础的操作手册范畴，深入探讨了如何构建一个从数据采集到决策支持的闭环维护生态系统。 第一部分：旋转设备故障的物理机理与信号特征 本部分奠定了诊断的基础。我们首先对影响现代旋转设备的常见故障模式进行了详尽的分类和分析，包括但不限于轴承失效（滚动体、径向间隙和止推轴承的疲劳、剥落、润滑劣化）、转子不平衡（静态、动不平衡、准静不平衡）、不对中（轴向、平行、角向）、基础松动、油膜涡动/失稳（Oil Whip/Whipping）、共振现象、齿轮箱啮合缺陷以及机械松动（Looseness）。 重点章节深入剖析了这些故障在时间和频域内的物理信号特征。我们详细阐述了振动分析的数学基础，包括傅里叶变换（FFT）、包络解调技术（Envelope Analysis）在早期轴承损伤探测中的应用，以及动特性分析（Modal Analysis）在识别系统固有频率和模态振型中的关键作用。对于齿轮箱，我们引入了基于时域信号的“啮合特征函数”（Gear Mesh Function）分析方法，用以定位损伤位置。 第二部分：高级状态监测技术与传感器技术 现代预测性维护（PdM）依赖于高质量的实时数据。本部分详述了当前最先进的状态监测（Condition Monitoring, CM）技术。 振动传感器的优化应用： 探讨了加速度计、速度传感器和位移传感器的选择标准，特别是针对高温、高频或深井工况下的专用传感器部署策略。我们提供了关于电涡流传感器（Eddy Current Probes）在监测转速和轴相对于轴承座运动时的校准与数据采集的最佳实践。 过程变量监测的集成： 阐述了如何将温度、压力、流量、润滑油状态（污染度、水分、氧化度）等过程参数与振动数据进行多变量交叉分析，以构建更全面的故障诊断模型。 声学发射（AE）技术： 重点介绍了AE技术在监测高压容器泄漏、早期裂纹扩展以及高转速/高负荷工况下非周期性冲击事件方面的独特优势。 热成像的红外诊断： 讨论了利用红外热像仪对电机绕组、轴承箱和密封端盖进行非接触式温度监测，并结合热流体动力学（CFD）模拟来预测热点形成。 第三部分：数据驱动的预测性维护（PdM）策略 本书的核心价值在于将原始数据转化为可执行的维护决策。我们系统地介绍了从数据采集到寿命预测的整个流程。 特征工程与数据清洗： 详细介绍了如何从海量传感器数据中提取有意义的特征（如峭度、峰度、均方根值等），以及处理噪声、缺失值和漂移信号的技术。 机器学习在故障诊断中的应用： 本部分内容紧密结合当前工业AI的浪潮。我们不仅介绍了经典的模式识别方法（如支持向量机SVM、随机森林），更侧重于深度学习架构，例如卷积神经网络（CNN）在自动识别复杂振动频谱中的应用，以及长短期记忆网络（LSTM）在时序预测中的潜力。强调了模型训练数据的代表性和泛化能力的重要性。 剩余使用寿命（RUL）预测模型： 介绍了基于威布尔分布（Weibull Distribution）的统计寿命预测方法，以及更先进的基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的状态估计模型，用以实时跟踪设备退化趋势，并提供可靠的维护窗口建议。 第四部分：系统动平衡、对中与现场故障排除 理论分析必须转化为现场行动。本书提供了详尽的现场操作指南。 高级现场动平衡技术： 区别于传统的单平面平衡，本书详细介绍了多平面动平衡的理论基础、传感器布局、影响系数法（Influence Coefficient Method）的迭代求解过程，以及如何处理软脚（Soft Foot）和基座振动对平衡结果的干扰。 激光对中技术的精进： 深入讲解了二维和三维激光对中仪的使用，重点在于如何识别和校正因热膨胀、管道应力或安装误差导致的复杂不对中情况，并强调了“动态对中”的概念。 故障排除流程图与案例研究： 提供了基于症状的系统性故障排除流程图，并辅以多个来自石化、电力和航空航天领域的真实案例，展示了如何通过多传感器融合诊断出非显而易见的复合故障。 结论：构建韧性资产管理体系 《高级机械系统诊断与预测性维护：现代工业实践指南》不仅是一本技术手册，更是一份战略蓝图。它指导读者如何从被动修复转向主动、智能的资产健康管理，最终实现设备维护成本的最优化、运行效率的最大化，并构建起一个具备高度韧性和可持续性的现代工业资产体系。本书适合所有致力于提升工业设备可靠性和运行性能的专业人士。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆