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  • 滚动轴承故障诊断与寿命预测 9787030582263

滚动轴承故障诊断与寿命预测 9787030582263

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全新正版 _可开发票_极速发货

  • 作者: 
  • 出版社:    科学出版社
  • ISBN:    9787030582263
  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787030582263
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

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    • 商品分类：
      综合性图书
      货号：
      1202634774
      商品描述：
      目录
      第1章绪论1

      1.1滚动轴承简介1

      1.1.1滚动轴承的特点1

      1.1.2滚动轴承的结构1

      1.2滚动轴承故障诊断2

      1.2.1常见失效形式2

      1.2.2故障诊断方法4

      1.3滚动轴承寿命预测5

      1.3.1滚动轴承寿命预测5

      1.3.2寿命预测方法5

      1.4研究现状7

      1.4.1故障诊断研究现状7

      1.4.2寿命预测研究现状9

      参考文献10

      第一部分降噪方法

      第2章EMD降噪方法13

      2.1EMD的基本原理和性质13

      2.1.1EMD的基本原理13

      2.1.2EMD的完备性和正交性15

      2.2基于阈值处理的EMD降噪16

      2.3基于滤波处理的EMD降噪17

      2.4两种EMD降噪方法的性能比较19

      2.5应用实例21

      参考文献23

      第3章双树复小波域隐Markov树模型降噪方法25

      3.1小波变换的理论基础与性质25

      3.1.1离散小波变换25

      3.1.2复小波变换26

      3.1.3双树复小波变换27

      3.1.4DT-CWT的滤波器设计28

      3.1.5DT-CWT的平移不变性分析实例30

      3.2小波域隐Markov树模型30

      3.2.1隐Markov模型31

      3.2.2HMT模型的原理32

      3.3双树复小波域隐Markov树降噪模型37

      3.3.1DTCWT_HMT1法37

      3.3.2DTCWT_HMT2法37

      3.4应用实例37

      3.4.1仿真信号37

      3.4.2实际信号42

      参考文献43

      第4章对偶树复小波流形域降噪方法45

      4.1理论基础45

      4.2对偶树复小波流形域降噪46

      4.2.1对偶树复小波流形域降噪原理46

      4.2.2DTCWT_MVU降噪方法步骤47

      4.3应用实例48

      4.3.1DTCWT_MVU方法仿真验证48

      4.3.2DTCWT_MVU方法性能讨论50

      4.3.3DTCWT_MVU方法的工程应用55

      参考文献56

      第二部分特征提取

      第5章基于振动信号的特征提取59

      5.1时域和频域特征参数提取59

      5.1.1时域特征参数提取59

      5.1.2频域特征参数提取61

      5.2时频域特征参数提取62

      5.2.1小波包理论62

      5.2.2EMD理论63

      5.3样本熵的特征参数提取64

      参考文献65

      第6章Morlet小波和自相关增强特征提取66

      6.1Morlet小波滤波器的优化问题66

      6.1.1连续小波变换66

      6.1.2Morlet小波滤波器67

      6.1.3很优参数选择策略67

      6.2遗传算法69

      6.2.1染色体表示70

      6.2.2初始化种群71

      6.2.3适应度函数71

      6.2.4遗传操作71

      6.3自相关增强算法72

      6.3.1自相关运算72

      6.3.2自相关包络功率谱72

      6.3.3扩展Shannon熵函数72

      6.3.4方法73

      6.4应用实例73

      6.4.1仿真结果73

      6.4.2试验台数据结果75

      6.4.3实际故障轴承结果78

      参考文献80

      第7章张量流形特征提取82

      7.1理论基础82

      7.1.1HHT时频谱82

      7.1.2张量流形理论83

      7.2张量流形时频故障特征提取85

      7.2.1方法的原理及步骤85

      7.2.2时频特征参数的定义86

      7.3应用实例87

      7.3.1故障信号的HHT时频特征87

      7.3.2张量流形时频特征参数提取90

      参考文献95

      第8章小波包样本熵特征提取97

      8.1理论基础97

      8.1.1熵概念的发展及泛化97

      8.1.2样本熵100

      8.1.3小波包分解103

      8.2小波包样本熵的特征提取104

      8.2.1小波包样本熵的特征提取方法104

      8.2.2实际信号分析104

      参考文献106

      第三部分故障诊断

      第9章谱峭度故障诊断方法108

      9.1谱峭度的定义108

      9.2谱峭度故障诊断方法108

      9.2.1谱峭度检测轴承故障的物理解释108

      9.2.2峭度图109

      9.2.3EMD降噪和谱峭度法的滚动轴承故障诊断步骤109

      9.3工程实例110

      参考文献111

      第10章相空间ICA故障诊断方法112

      10.1基本理论112

      10.2相空间重构ICA方法112

      10.2.1相空间重构ICA的详细步骤112

      10.2.2相空间重构及参数选择113

      10.3应用实例116

      10.3.1传统信号处理方法提取早期故障的能力117

      10.3.2相空间ICA提取早期故障特征信息118

      参考文献121

      第11章深度学习故障诊断方法123

      11.1理论基础123

      11.1.1卷积神经网络123

      11.1.2受限玻尔兹曼机124

      11.1.3自动编码器模型125

      11.1.4深度自动编码网络127

      11.2结合核函数与自动编码器的深度学习127

      11.2.1基于核函数的自动编码器127

      11.2.2核函数选择128

      11.2.3方法流程129

      11.3航空发动机中介轴承诊断实例130

      11.3.1试验台130

      11.3.2试验结果分析132

      参考文献135

      第四部分寿命预测

      第12章流形和模糊聚类轴承性能退化监测137

      12.1理论基础138

      12.1.1模糊C均值聚类138

      12.1.2LLE流形算法138

      12.2流形和模糊聚类轴承性能退化监测139

      12.2.1监测方法的流程及步骤139

      12.2.2监测方法的关键问题分析140

      12.3仿真验证143

      12.3.1滚动轴承性能特征提取143

      12.3.2流形特征的本征维数147

      12.3.3流形特征的性能讨论147

      12.3.4内环性能退化评估150

      12.4应用实例150

      12.4.1滚动轴承性能退化实验台介绍151

      12.4.2滚动轴承全寿命周期时域特征监测结果152

      12.4.3基于流形和模糊聚类的滚动轴承性能退化监测153

      参考文献155

      第13章基于威布尔比例故障率模型的寿命预测156

      13.1威布尔比例故障率模型156

      13.1.1威布尔比例故障率模型156

      13.1.2威布尔比例故障率模型的参数估计156

      13.1.3剩余寿命预测157

      13.2趋势预测理论158

      13.2.1灰色系统理论的原理及应用158

      13.2.2GM(1，1)预测模型的建模过程158

      13.2.3GM(1，1)模型适用要求160

      13.3可靠性评估161

      13.4寿命预测162

      13.4.1趋势预测方法研究162

      13.4.2趋势预测165

      13.4.3剩余寿命预测167

      13.5应用实例168

      13.5.1滚动轴承试验台介绍168

      13.5.2滚动轴承性能退化高维特征集构建168

      13.5.3滚动轴承核主元的性能退化评估170

      13.5.4剩余寿命预测172

      参考文献174

      第14章基于改进Logistic回归模型的寿命预测175

      14.1Logistic回归模型175

      14.1.1二项分类Logistic回归模型175

      14.1.2多项分类Logistic回归模型176

      14.1.3回归参数的估计176

      14.1.4改进Logistic回归模型177

      14.2改进Logistic回归模型轴承寿命预测177

      14.2.1特征量选取178

      14.2.2主元分析(PCA)179

      14.2.3基本算法流程180

      14.3应用实例181

      14.3.1试验设备181

      14.3.2获取有效特征值和相对特征值181

      14.3.3PCA降维与退化趋势分析183

      14.3.4可靠性评估与剩余寿命预测184

      参考文献186

      第15章基于长短期记忆网络的寿命预测187

      15.1基础理论187

      15.1.1循环神经网络RNN187

      15.1.2LSTM神经网络预测模型187

      15.2方法步骤188

      15.3滚动轴承特征参数集的构建189

      15.3.1滚动轴承试验台介绍189

      15.3.2轴承特征参数评价指标190

      15.3.3轴承特征参数提取190

      15.3.4寿命预测结果分析194

      参考文献196


      内容摘要
      《滚动轴承故障诊断与寿命预测》面向现代机械设备故障诊断与维护技术领域发展需求，能满足重大机械装备早期故障诊断与剩余寿命预测技术理论的研究与工程分析需求。《滚动轴承故障诊断与寿命预测》首先介绍了滚动轴承的结构特点和常见失效形式，然后从降噪处理、特征提取、故障诊断和寿命预测四个方面论述了滚动轴承故障诊断与寿命预测技术的原理和方法，并结合仿真信号和工程实例验证了上述方法的有效性。

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