机械故障诊断理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育

作者:何正嘉//陈进//王太勇//褚福磊

出品人:

页数:407

译者:

出版时间:2010-6

价格:40.70元

装帧:

isbn号码:9787040295368

丛书系列:

图书标签:

• 学习
• 机械故障诊断
• 故障诊断
• 机械工程
• 振动分析
• 信号处理
• 状态监测
• 预测性维护
• 工业自动化
• 可靠性工程
• 设备维护

机械故障诊断理论及应用 (Theories and Applications of Mechanical Fault Diagnosis) 图书简介 本书深入探讨了现代机械系统故障诊断领域的核心理论、关键技术以及在工业实践中的广泛应用。随着工业化进程的加速和自动化水平的不断提高，机械设备的可靠性和运行安全性已成为衡量生产效率和保障人员生命财产安全的关键因素。传统的定期维护和事后抢修模式已无法适应现代高精度、高负荷运行系统的需求，因此，以状态监测和故障预警为核心的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）策略应运而生，而故障诊断正是实现这一策略的技术基石。 本书旨在为从事机械工程、自动化、可靠性工程以及设备管理领域的科研人员、工程师和高年级本科生、研究生提供一套系统、全面且具有前瞻性的理论框架和实践指导。全书内容组织严谨，逻辑清晰，理论深度与工程实用性并重。 第一部分：基础理论与信号采集（Foundational Theories and Signal Acquisition） 本部分首先为读者构建理解故障诊断系统的理论基础。我们将从机械动力学和可靠性工程学的基本原理出发，系统阐述机械系统在正常和故障状态下的动力学特性差异。 1. 机械系统动力学基础回顾： 详细分析经典机械结构（如转子系统、齿轮箱、轴承组件）的自由振动、强迫振动特性。重点讨论质量、刚度、阻尼矩阵对系统固有频率和模态的影响。引入非线性动力学概念，探讨机械松动、摩擦、接触非线性等因素如何改变系统的正常响应。 2. 故障特征的物理机理： 深入剖析常见机械部件（滚动轴承、滑动轴承、齿轮、联轴器、结构件）发生特定故障（如剥落、裂纹、磨损、不对中）时，其在时域、频域和时频域中产生的独特物理信号特征。例如，对轴承故障的P-F曲线演变过程进行物理建模，并将其特征信号与轨道、冲击能量进行关联分析。 3. 传感器技术与信号采集系统： 故障诊断的首要环节是高质量的数据获取。本章详细介绍了用于振动、温度、声发射、油液分析的各类传感器的工作原理、优缺点及适用场景。特别关注了高频超声波传感器和光纤传感器的最新发展。同时，系统讨论了数据采集链中的关键环节：信号调理、抗混叠滤波、模数转换（A/D）的技术指标要求，以及数据同步和时间戳管理在复杂系统诊断中的重要性。 第二部分：经典故障诊断技术（Classical Fault Diagnosis Techniques） 本部分聚焦于传统且成熟的信号处理方法，这些方法构成了现代故障诊断的基石。 4. 信号处理的时域分析： 讲解均方根（RMS）、峰值因子、峭度（Kurtosis）、裕度因子（Crest Factor）等统计量在早期故障检测中的应用。深入分析峭度对冲击信号的敏感性及其在轴承微小剥落特征提取中的优势。 5. 信号处理的频域分析： 系统介绍快速傅里叶变换（FFT）的基本原理、谱泄漏问题及窗口函数选择。重点分析如何通过频谱图识别转频、啮合频率、轴承特征频率（BPFO, BPFI, BSF, FTF）及其边频带。讨论同步平均和相位分析技术在抑制背景噪声、突出周期性故障信号中的作用。 6. 高级时频分析技术： 鉴于实际故障信号往往是非平稳的，本章详述了超越传统FFT的方法。深入讲解短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform, WT）的原理，特别是离散小波包分解（DWPT）在多尺度故障特征分离中的有效性。介绍经验模态分解（EMD）及其改进方法（如EEMD、CEEMDAN）在自适应信号去噪和特征分离上的应用。 7. 齿轮箱故障诊断的特殊技术： 针对齿轮系统的复杂性，专门介绍了啮合刚度模型、时域解调技术（如包络解调）以及基于滑动窗口的循环相关分析在识别齿轮裂纹和点蚀中的应用。 第三部分：基于信息融合与智能化的诊断方法（Information Fusion and Intelligent Diagnosis Methods） 随着计算能力的飞速发展，融合先进的数学模型和人工智能技术已成为故障诊断领域的研究热点。本部分将这些前沿方法系统化地呈现给读者。 8. 故障模式识别与分类： 详细介绍特征工程（特征提取）的重要性，随后深入讲解基于统计学和机器学习的分类器。重点讨论支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）在模式分类中的应用。阐述如何构建有效的特征向量空间以实现高准确率的故障分类。 9. 深度学习在故障诊断中的应用： 阐述深度卷积神经网络（CNN）在自动特征提取方面的优势，指导读者如何构建适用于一维振动信号的CNN模型。介绍循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理时序依赖性强、序列长度变化大的数据时的应用。探讨迁移学习（Transfer Learning）在解决小样本、跨工况诊断问题上的潜力。 10. 信息融合与多源诊断： 讨论如何将来自不同传感器（如振动、温度、油液颗粒计数）的数据、以及不同诊断方法（如专家系统、基于模型的剩余寿命预测）的输出进行有效融合。介绍基于D-S证据理论、模糊逻辑和贝叶斯网络的融合框架，以提高诊断的鲁棒性和准确性，降低单一信息源的误报率。 11. 基于模型的剩余寿命预测（RUL）： 超越“故障发生”的诊断，本部分转向“还能运行多久”的预测。讲解状态基准线（Baseline）的建立，基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）的状态估计方法。介绍基于ARIMA、高斯过程回归（GPR）以及深度学习的退化趋势建模方法，实现对设备剩余有效寿命的量化预测。 第四部分：工程实践与系统集成（Engineering Implementation and System Integration） 本部分将理论知识与实际工业场景相结合，关注诊断系统的部署和维护。 12. 诊断系统的硬件架构与部署： 讨论从便携式检测设备到在线嵌入式监测系统（如PLC、RTU集成）的设计选型。重点分析工业物联网（IIoT）架构下，边缘计算（Edge Computing）在实时数据预处理和初步诊断中的角色。 13. 现场数据采集与环境影响： 探讨工业现场的噪声、温度波动、电磁干扰等复杂环境因素对信号质量的影响，并提供相应的信号去噪和环境补偿策略。讨论数据清洗、缺失值处理和数据标签化在工程实施中的挑战与对策。 14. 案例分析与标准规范： 通过多个实际工业案例（如航空发动机、高速列车转向架、大型风力发电机主轴承）展示不同诊断流程的完整应用。回顾与机械故障诊断相关的国际和国内标准（如ISO 10816系列），确保读者理解工程实施的规范性要求。 本书内容结构层次分明，理论推导严谨，并配有丰富的图示和实际工程案例分析，旨在培养读者从物理机理出发，结合前沿数学工具，最终构建出可靠、高效的机械故障诊断系统的综合能力。

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