機械故障特征提取及性能退化評估方法研究

定　價：￥118.00

作　者：	齊曉軒著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030701374	出版時間：	2021-10-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數(shù)：		字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書面向機械故障診斷及預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展需求，特別是旋轉(zhuǎn)機械在高速運轉(zhuǎn)狀態(tài)時的特征提取與故障診斷研究需求。同時，本書介紹了遷移學習理論及其在機械大數(shù)據(jù)中的應(yīng)用，將機械設(shè)備及部件的歷史監(jiān)測大數(shù)據(jù)遷移到實際工程問題中的小數(shù)據(jù)領(lǐng)域，解決故障診斷中數(shù)據(jù)和知識稀缺問題。本書介紹了旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)的方法體系、框架和算法，內(nèi)容包括緒論、故障機理及分析、多域特征提取、特征壓縮、故障診斷方法及滾動軸承性能退化評估理論和應(yīng)用。此外，各章節(jié)內(nèi)容均涉及相關(guān)領(lǐng)域基礎(chǔ)知識的介紹，并配有工程應(yīng)用案例，能夠為不同層次的讀者與研究人員提供入門知識和參考信息。本書可供從事機械故障診斷、設(shè)備健康管理及維護的工程師使用和參考，也可作為機械類、模式識別相關(guān)專業(yè)的研究生輔助教材。

作者簡介

暫缺《機械故障特征提取及性能退化評估方法研究》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷研究現(xiàn)狀
1.1.1 機理分析
1.1.2 特征提取
1.1.3 特征壓縮
1.1.4 故障診斷
1.2 非平穩(wěn)信號分析方法研究現(xiàn)狀
1.2.1 非平穩(wěn)信號的自適應(yīng)分析方法研究現(xiàn)狀
1.2.2 非平穩(wěn)信號的階比跟蹤分析方法研究現(xiàn)狀
1.3 遷移學習方法研究現(xiàn)狀
1.3.1 領(lǐng)域適應(yīng)學習方法研究現(xiàn)狀
1.3.2 聚類及遷移聚類方法研究現(xiàn)狀
1.4 軸承性能退化評估及預(yù)測方法研究現(xiàn)狀及目前存在的問題
1.4.1 退化評估及預(yù)測方法研究現(xiàn)狀
1.4.2 目前存在的問題
本章小結(jié)
參考文獻
第2章故障機理及分析
2.1 軸承故障
2.1.1 產(chǎn)生機理
2.1.2 故障形式
2.1.3 特征頻率
2.2 齒輪故障
2.2.1 故障形式
2.2.2 振動特點
2.3 轉(zhuǎn)子不對中故障
2.3.1 故障形式
2.3.2 振動特點
2.3.3 振動形態(tài)特征
本章小結(jié)
參考文獻
第3章非平穩(wěn)信號的時頻分析及故障特征提取
3.1 時頻分析方法理論
3.1.1 基本概念
3.1.2 基本方法
3.2 小波包分析
3.2.1 小波包□換原理與分析
3.2.2 小波包頻帶能量分解原理
3.3 自適應(yīng)分析
3.3.1 EMD方法
3.3.2 EEMD方法
3.3.3 EMD與EEMD對比分析
3.4 基于小波包頻帶能量分布的滾動軸承故障特征提取
3.4.1 軸承故障實驗裝置
3.4.2 小波基函數(shù)選擇
3.4.3 小波包頻帶能量劃分
3.4.4 實驗結(jié)果與分析
3.5 基于EEMD的轉(zhuǎn)子不對中故障特征提取
3.5.1 不對中故障實驗裝置
3.5.2 基于EEMD-小波包頻帶能量的不對中故障特征提取方法
本章小結(jié)
參考文獻
第4章非平穩(wěn)信號的階比跟蹤分析及故障特征提取
4.1 階比跟蹤分析方法的提出
4.2 階比跟蹤分析方法的實現(xiàn)
4.2.1 硬件階比跟蹤技術(shù)
4.2.2 計算階比跟蹤技術(shù)
4.2.3 無轉(zhuǎn)速計階比跟蹤技術(shù)
4.3 基于EEMD瞬時頻率估計的無轉(zhuǎn)速計階比跟蹤分析
4.3.1 角域重采樣
4.3.2 階比譜分析
4.4 不對中故障的階比-小波包頻帶能量特征提取
4.4.1 基于瞬時頻率估計的不對中故障階比跟蹤分析
4.4.2 小波包頻帶能量特征提取
本章小結(jié)
參考文獻
第5章基于LMD能量投影法的故障診斷
5.1 LMD
5.1.1 LMD方法
5.1.2 分解效果的評價
5.1.3 基于加權(quán)優(yōu)化的PF分量重構(gòu)
5.2 基于能量投影法的特征提取
5.3 基于LMD能量投影的滾動軸承故障診斷
5.3.1 特征提取
5.3.2 診斷識別
本章小結(jié)
參考文獻
第6章基于粗糙集屬性約簡的故障特征壓縮
6.1 粗糙集理論
6.1.1 基本概念
6.1.2 連續(xù)屬性的離散化
6.1.3 決策表的約簡
6.2 基于FCM的屬性離散化方法
6.2.1 模糊集與聚類
6.2.2 基于FCM的離散化
6.3 實驗與分析
6.3.1 汽輪機故障特征壓縮
6.3.2 轉(zhuǎn)子不對中故障特征壓縮
本章小結(jié)
參考文獻
第7章滾動軸承性能退化特征提取與選擇
7.1 LCD
7.1.1 ISC
7.1.2 LCD的分解過程
7.2 多域特征提取
7.2.1 時域特征
7.2.2 頻域特征
7.2.3 時頻域特征
7.2.4 LCD譜熵特征
7.3 混合域特征選擇
7.3.1 特征評價準則
7.3.2 基于Hausdorff距離的特征相似性分析
7.3.3 基于綜合評價準則的特征選擇
7.4 滾動軸承混合域退化特征選擇算法流程
7.5 實驗與分析
7.5.1 仿真分析
7.5.2 不同損傷程度實驗
本章小結(jié)
參考文獻
第8章基于遷移學習的譜聚類
8.1 譜聚類理論
8.1.1 基本理論
8.1.2 經(jīng)典譜聚類算法框架
8.2 遷移學習理論
8.2.1 基本概念
8.2.2 遷移學習的類型
8.2.3 遷移學習的方法
8.2.4 領(lǐng)域適應(yīng)學習
8.3 基于遷移學習的譜聚類算法
8.3.1 流形距離度量
8.3.2 基于流形距離的自適應(yīng)遷移譜聚類方法
8.3.3 實驗與分析
本章小結(jié)
參考文獻
第9章滾動軸承多退化特征融合
9.1 基于遷移譜聚類的退化特征類敏感度評價
9.2 基于類敏感度與重疊趨勢性的特征融合算法
9.3 滾動軸承多退化特征融合算法流程
9.4 多特征融合實驗與分析
9.4.1 仿真分析
9.4.2 實驗驗證
9.5 滾動軸承剩余壽命預(yù)測實驗與分析
9.5.1 數(shù)學模型仿真數(shù)據(jù)驗證
9.5.2 全壽命周期實驗數(shù)據(jù)驗證
本章小結(jié)
參考文獻