《機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)及應(yīng)用》介紹了機(jī)電設(shè)備故障診斷的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,信號采集與處理、信號分析等基本方法,討論了機(jī)電設(shè)備常見故障的機(jī)理及基本診斷方法,進(jìn)一步探討了小波分析、信息融合、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)方法。重點(diǎn)探討了小波變換的頻帶能量泄漏及其影響、頻帶邊界問題及其影響,研究了微弱信息特征提取、小波去噪、基本概率賦值獲取、自適應(yīng)濾波等新算法。最后,結(jié)合工程實(shí)際,介紹了幾種常見機(jī)電設(shè)備的信號分析、故障特征提取及故障診斷等方法。
《機(jī)電設(shè)備故障診斷技術(shù)及應(yīng)用》可作為高等院?刂瓶茖W(xué)與工程、電氣工程及其相關(guān)專業(yè)的碩士研究生教材,以及電氣類、自動化類專業(yè)的高年級本科生教材,也可供從事機(jī)電設(shè)備故障診斷的技術(shù)人員參考使用。
第一章 緒論
第一節(jié) 故障診斷的基礎(chǔ)知識
第二節(jié) 故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用
第二章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
第一節(jié) 信號的分類與描述
第二節(jié) 狀態(tài)特征參量與測試
第三節(jié) 機(jī)電設(shè)備故障診斷的常用傳感器
第四節(jié) 信號的采樣和量化
第五節(jié) 數(shù)據(jù)采集的一般結(jié)構(gòu)
第六節(jié) 數(shù)據(jù)預(yù)處理
第三章 信號分析與處理
第一節(jié) 泄漏與窗函數(shù)
第二節(jié) 快速傅里葉變換
第三節(jié) 信號的幅域分析
第四節(jié) 信號的時域分析
第五節(jié) 信號的頻域分析
第六節(jié) 時間序列分析
第七節(jié) 短時傅里葉變換
第八節(jié) 其他分析處理方法
第四章 小波分析
第一節(jié) 引言
第二節(jié) 小波變換及其基本性質(zhì)
第三節(jié) 多分辨分析與Mallat算法
第四節(jié) 小波的分類
第五節(jié) 小波包分析
第六節(jié) MATIAB小波變換函數(shù)
第五章 小波分析的改進(jìn)方法及其應(yīng)用
第一節(jié) Mallat算法的改進(jìn)
第二節(jié) 小波分析的頻帶特性與信息特征提取方法
第三節(jié) 小波分析頻帶能量法的應(yīng)用
第四節(jié) 小波去噪與新型閾值獲取方法
第六章 信息融合原理及其在故障診斷中的應(yīng)用
第一節(jié) 信息融合的基本原理
第二節(jié) 信息融合中證據(jù)沖突分析及改進(jìn)方法
第三節(jié) 新型基本概率賦值獲取方法
第四節(jié) 基于信息融合的故障診斷方法及其應(yīng)用
第七章 混合智能故障診斷方法
第一節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
第二節(jié) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第三節(jié) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用
第八章 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動監(jiān)測與故障診斷
第一節(jié) 旋轉(zhuǎn)機(jī)械常見故障及機(jī)理
第二節(jié) 齒輪常見故障及診斷
第三節(jié) 軸承常見故障及診斷
第四節(jié) 無損檢測技術(shù)及其應(yīng)用
第九章 鼠籠式異步電動機(jī)的斷條故障診斷
第一節(jié) 轉(zhuǎn)子斷條故障診斷的機(jī)理及現(xiàn)狀
第二節(jié) 基于自適應(yīng)陷波器的電動機(jī)轉(zhuǎn)子斷條的故障診斷
第三節(jié) 基于Hilbeit-Huang變換的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷
第十章 級聯(lián)式交-直-交變頻器的故障診斷
第一節(jié) 交-直-交變頻器概況
第二節(jié) 級聯(lián)式變頻器的工作原理
第三節(jié) 級聯(lián)式變頻器的開關(guān)管開路故障的分析與診斷
第十一章 虛擬儀器與LabVIEW
第一節(jié) 虛擬儀器概述
第二節(jié) LabVIEW介紹
第三節(jié) 應(yīng)用舉例
參考文獻(xiàn)