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韩清凯 、 于晓光 著 / 科学出版社 / 2010-05 / 平装
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基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用
《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》以振动分析为主要手段,理论与实际相结合,介绍了现代机械故障诊断的有关理论、技术与方法。主要内容包括:机械振动的基本原理,振动信号的传感与测量,振动信号分析与处理的基本理论与方法,振动故障信号特征提取的时域、频域以及时频域分析方法,典型机械系统的故障模式,振动故障诊断的统计分析方法,基于模型的振动故障定量诊断方法,以及智能化诊断和网络化诊断等理论与技术。《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》还附有必要的计算程序。
《基于振动分析的现代机械故障诊断原理及应用》可供从事机械故障诊断及其相关研究的科技人员参考,也可供机械工程和动力工程等相关学科的教师、研究生和高年级本科生阅读。
韩清凯,1969年3月生,博士。东北大学机械工程与自动化学院教授、博士生导师,机械设计及理论研究所所长。曾在美国阿克伦大学做访问学者(2009年),在英国谢菲尔德大学(2007年)和德国慕尼黑理工大学(2001年)进行短期合作研究。近年来,先后承担973项目、863项目、国家自然科学基金项目等多项,发表论文80余篇,获得专利2项。入选教育部新世纪优秀人才支持计划.获教育部科学技术进步奖一等奖、辽宁省科学技术进步奖一等奖和二等奖、霍英东教育基金会第十届高等院校青年教师奖、辽宁省青年科技奖等。主要研究方向:非线性振动与机械动态设计、机械状态监测与故障诊断等。
前言第1章绪论1.1引言1.2机械故障诊断的发展1.3机械故障诊断的分类与方法1.4机械故障诊断的主要环节1.5基于振动分析的机械故障诊断参考文献第2章机械状态监测中的振动信号测量与分析方法2.1机械振动的基本原理2.1.1振动方程2.1.2转子系统的振动2.1.3振动监测的主要参数2.1.4振动监测的测试系统2.2振动信号的传感测量仪器2.2.1振动传感器概述2.2.2压电式加速度计2.2.3电涡流式位移传感器2.2.4电荷前置放大器2.2.5滤波器2.3振动信号的计算机采集与处理2.3.1A/D转换2.3.2采样控制与信号处理2.3.3转子试验台振动信号的计算机测试系统举例2.4本章小结参考文献第3章机械故障振动信号的特征提取方法3.1信号的时域分析3.1.1随机变量及其相关概念3.1.2随机信号的基本理论3.1.3信号的参数估计与假设检验3.1.4信号时域分析的数值计算3.2信号的频域分析3.2.1离散Fourier变换3.2.2几种常用的谱分析方法3.2.3快速Fourier变换3.2.4信号频域分析的采样、混叠、截断与泄漏以及加窗3.3本章小结参考文献第4章机械故障振动信号特征提取的时频域分析方法4.1信号的ARMA模型4.1.1时间序列分析4.1.2ARMA模型的基本原理4.1.3AR(p)模型的自协方差函数4.1.4AR模型的系数估计4.1.5基于AR模型的现代谱分析4.2小波变换4.2.1基本概念4.2.2连续小波变换的性质4.2.3常用的小波函数4.2.4离散小波变换4.2.5小波包分解原理4.3HHT4.3.1EMD4.3.2Hilbert谱与边际谱4.4混沌与分形4.4.1混沌和分形的基本概念4.4.2关联维与Lyapunov指数4.5本章小结参考文献第5章基于振动分析的机械系统故障模式分析5.1旋转机械的典型故障模式分析5.1.1转子不平衡5.1.2转子不对中5.1.3转静件碰摩5.1.4轴承松动5.1.5油膜涡动与油膜振荡5.2泵故障的机理及诊断方法5.2.1泵的基本概念5.2.2水泵的常见故障及其故障机理5.3水泵几种典型振动故障模式的振动测试5.3.1现场装置与测试方案5.3.2不同故障模式下的振动测量结果5.4本章小结参考文献第6章机械系统故障诊断的数据统计分析方法6.1多变量统计分析诊断方法6.1.1单变量统计分析的基本原理6.1.2多变量统计分析的检测方法6.2基于统计量参数的故障诊断模式分类方法6.3故障诊断的主元分析法6.3.1主元分析的基本原理6.3.2主元分析的计算方法与举例6.3.3基于主元分析的故障检测方法6.3.4基于主元分析的故障类型识别方法6.4本章小结参考文献第7章机械故障的定量诊断方法7.1基于模型的定量诊断方法概述7.2模型的建立7.2.1模型建立的方法7.2.2转子系统的混合模型建立7.2.3油膜参数与不平衡量的在线识别7.2.4碰摩力模型7.3转子系统碰摩故障的定量诊断步骤及方法7.3.1诊断步骤7.3.2诊断方法7.4诊断结果与讨论7.4.1油膜参数的在线辨识结果7.4.2碰摩故障转子系统的定量诊断结果7.5本章小结参考文献第8章机械故障的智能诊断方法8.1基于故障树的故障诊断方法8.1.1概述8.1.2故障树分析法的基本原理8.1.3故障树图的绘制方法8.1.4故障树的定性分析8.1.5故障树的定量分析8.2基于专家系统的故障诊断方法8.2.1专家系统的概念和结构8.2.2知识表示和获取方法8.2.3推理机制8.3基于人工神经网络的故障诊断方法8.3.1人工神经网络的基本原理8.3.2BP神经网络8.4基于模糊理论的故障诊断方法8.4.1概述8.4.2模糊逻辑故障诊断模型的建立8.4.3模糊故障诊断结果的识别8.5应用举例8.5.1某发电机的故障诊断专家系统8.5.2基于人工神经网络的某旋转机械故障诊断8.6本章小结参考文献第9章机械故障的网络化诊断方法9.1系统的整体结构9.2工业现场智能监控网络模块9.2.1智能数据采集前端9.2.2监控服务器与现场网络9.3企业内部网络监控模块9.3.1工业现场数据的传输和数据处理9.3.2专家系统故障诊断系统9.4Internet广域网远程监控和诊断的B/S与C/S模块9.4.1B/S体系的功能与实现9.4.2C/S体系的功能与实现9.5某水泵网络化远程监测诊断系统举例9.6本章小结参考文献
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开播时间:09月02日 10:30