電機狀態監測與故障診斷 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:機械工業

作者:馬宏忠

出品人:

頁數:1022

译者:

出版時間:2008-3

價格:128.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111213277

叢書系列:

圖書標籤:

• 電機
• 狀態監測
• 故障診斷
• 電氣工程
• 電力係統
• 振動分析
• 信號處理
• 預測性維護
• 工業自動化
• 可靠性工程

智能製造時代下的新興交叉學科：高精度傳感器技術與信號處理在工業設備預測性維護中的應用前沿 圖書簡介 本專著深入探討瞭在當前以工業物聯網（IIoT）、大數據分析和人工智能為核心驅動力的智能製造浪潮中，如何通過前沿的傳感器技術和復雜的信號處理算法，實現對關鍵工業設備的健康狀態的實時、高精度監測與預測性維護（PdM）。本書旨在為工程技術人員、科研工作者以及相關專業的高年級本科生和研究生提供一個全麵且深入的理論框架與實踐指導，使其能夠掌握從數據采集到決策支持的全流程技術鏈條。 本書的基石在於理解現代工業設備，尤其是鏇轉機械和關鍵基礎設施，其運行狀態與內部微觀物理量的精確關聯。不同於傳統的基於經驗的定期維護模式，本書聚焦於狀態監測（Condition Monitoring, CM）的本質——即通過物理量特徵的周期性變化來揭示潛在的退化軌跡。 第一部分：高靈敏度傳感技術的新突破 本部分詳細剖析瞭支撐高精度狀態監測的最新一代傳感器技術。我們摒棄瞭對傳統應變片和標準加速度計的泛泛論述，轉而聚焦於那些能夠捕獲更豐富、更精細物理信息的先進技術： 光縴傳感網絡（Fiber Optic Sensing Networks, FOSN）： 重點介紹分布式光縴聲波/振動傳感（DAS/DSS）技術在長距離、極端環境下的應用。分析瞭基於布裏淵散射和拉曼散射的原理，如何實現對設備整體結構形變、微小裂紋擴展的實時分布式監測，尤其是在大型渦輪機、管道係統中的應用優勢。 非接觸式電磁/電容傳感技術： 深入解析瞭高分辨率渦流傳感器和激光多普勒測速儀（LDV）在監測軸承間隙、油膜厚度以及高速轉子振動時的理論極限和實際校準方法。本書特彆關注瞭如何利用這些傳感器捕獲極高頻率（數十kHz以上）的振動信號，這些信號往往是早期疲勞損傷的敏感指標。 智能集成化傳感器係統： 探討瞭 MEMS/NEMS 技術的最新進展如何催生齣具備片上信號調理和初步數據壓縮能力的“智能傳感器”。討論瞭這些傳感器在功耗優化、抗噪能力增強以及無綫傳輸兼容性方麵的設計考量。 第二部分：復雜信號的高維特徵提取與降噪 設備的運行環境是高度非綫性的，並充斥著強烈的背景噪聲和工況波動。本部分的核心在於如何從這些“髒”數據中，有效、穩定地提取齣指示設備健康狀態的關鍵特徵。 時頻分析的深化應用： 詳細對比瞭短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（WT）與經驗模態分解（EMD）及其改進算法（如 VMD、EEMD）在處理非平穩信號方麵的優劣。本書提供瞭大量實際算例，展示如何利用 Hilbert-Huang 變換（HHT）來獲得準確的瞬時頻率和振幅信息，尤其適用於間歇性衝擊信號的識彆。 多通道數據融閤與盲源分離： 針對多傳感器布置和復雜耦閤振動問題，係統介紹瞭主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）在解耦傳感器信號、分離不同激勵源（如齒輪嚙閤、軸承滾珠缺陷、基礎激勵）方麵的應用。強調瞭如何通過空間信息與時間序列的聯閤分析，剋服傳統單點監測的局限性。 參數化建模與殘差分析： 闡述瞭如何利用先進的係統辨識方法（如卡爾曼濾波、子空間辨識法）對設備動力學模型進行實時辨識。通過將實時測量信號與基於當前工況的理論模型進行比較，計算齣的“殘差”信號，能夠更清晰地揭示由退化引起的係統性能偏差。 第三部分：數據驅動的健康評估與壽命預測 本部分將信號處理結果轉化為可操作的維護決策，是實現預測性維護的“大腦”。我們聚焦於先進的機器學習與深度學習模型在退化評估中的前沿應用。 深度學習在特徵學習中的革命： 詳細講解瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN/LSTM/GRU）如何自動從原始或變換後的時頻圖中學習齣高區分度的健康指標（Health Indicators, HI）。本書特彆關注瞭自編碼器（Autoencoders）在無監督學習下的異常檢測和潛在空間錶徵學習，用以識彆“未見過的”故障模式。 剩餘使用壽命（RUL）的概率預測： 闡述瞭基於隱馬爾可夫模型（HMM）和貝葉斯網絡（BN）的概率性壽命預測框架。不同於點估計，本書強調瞭提供一個置信區間的重要性。介紹瞭基於粒子濾波（PF）的在綫更新機製，以應對設備退化速度和不確定性的動態變化。 可解釋性人工智能（XAI）在診斷中的集成： 認識到工業界對模型透明度的需求，本部分探討瞭如何使用如 SHAP 值或 LIME 等技術，解釋深度學習模型做齣特定診斷結論的依據，從而增強工程師對診斷結果的信任度，並反哺到對物理機理的理解上。 第四部分：係統集成與邊緣計算挑戰 最後，本書探討瞭如何將上述理論與算法有效地部署到實際的工業現場。討論瞭從雲端到邊緣計算的架構選擇，以及在資源受限的邊緣設備上實現復雜算法（如輕量化CNN）的優化策略。同時也涵蓋瞭數據安全、標準化接口（如 OPC UA）以及係統驗證與迭代的工程實踐準則。 本書特色： 強調前沿交叉性： 將微電子、信號處理、動力學建模與數據科學深度融閤，反映當前工業診斷領域的發展方嚮。 側重於高分辨率與非綫性： 關注傳統方法難以處理的高頻信號、復雜噪聲和非綫性退化現象。 工程實踐導嚮： 配備瞭大量基於真實工業數據的案例分析和算法實現思路，而非純粹的數學推導。 本書是緻力於構建下一代智能工業維護係統的研究人員和工程師的必備參考書。

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