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| 內容簡介： |
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本书结合作者团队在高端装备智能运维领域积累多年的研究成果与最新研究进展，系统地介绍了机械状态监测与故障诊断的基本理论、主要方法和关键技术，内容由浅入深，既有基础理论，也有学术前沿；既有方法阐述，也有案例分析，具有很强的可读性，兼顾了系统性、基础性、学术性和实用性的统一。本书可作为高等学校机械类工科专业高年级本科生和研究生的专业教材或参考书，也可供智能运维、机械故障诊断领域及相关行业的科研与工程技术人员参考使用。
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| 目錄：
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第1章 绪论 11.1 故障诊断的概念和内涵 11.1.1 机械故障的概念 11.1.2 机械故障的分类 11.1.3 故障诊断的内涵 21.1.4 设备维修策略 31.2 机械故障诊断的意义 31.3 机械故障诊断的发展历程 41.3.1 故障诊断技术的发展阶段 51.3.2 故障诊断领域存在的主要问题 61.4 机械故障诊断研究前沿与优先发展领域 71.4.1 研究前沿与重大科学问题 71.4.2 优先发展领域 8第2章 机械振动力学基础 102.1 机械振动概述 102.2 机械振动分类及描述 112.2.1 机械振动分类 112.2.2 机械振动描述 132.3 单自由度系统振动 162.3.1 无阻尼自由振动 162.3.2 有阻尼自由衰减振动 182.3.3 简谐受迫振动 18第3章 机械测试技术基础 223.1 测试系统 223.1.1 测试系统概述 223.1.2 测试系统的基本要求 233.1.3 测试系统的主要任务 233.2 振动传感器 243.2.1 振动传感器工作原理及特点 253.2.2 振动传感器的选型与安装 283.3 振动信号采集 313.3.1 采样、混叠和采样定理 313.3.2 采样长度与频率分辨率 343.3.3 泄漏与窗函数 353.4 振动信号预处理 393.4.1 信号调制的概念 393.4.2 调幅的原理 413.4.3 调幅波解调 423.4.4 滤波器概述及分类 44第4章 机械振动信号分析基础 474.1 信号的概念与分类 474.1.1 确定性信号与随机信号 484.1.2 其他信号分类与概念 494.2 时域分析方法 504.2.1 时域平均 504.2.2 相关分析 524.3 幅域分析方法 594.3.1 幅域特征参数分析 594.3.2 幅值概率密度分析 634.4 频域分析方法 654.4.1 概述 654.4.2 频谱分析 654.4.3 包络分析 684.4.4 倒谱分析 684.4.5 阶次分析 704.5 时频分析方法 724.5.1 短时傅里叶变换 724.5.2 Wigner-Ville 分布 744.5.3 其他时频分析方法 774.6 其他分析方法 784.6.1 轴心轨迹 794.6.2 波德图 794.6.3 极坐标图 80第5章 旋转机械故障机理与诊断 815.1 转子系统振动基本特性 815.1.1 转子振动力学模型 815.1.2 临界转速 825.2 转子不平衡故障机理与诊断 855.2.1 转子不平衡的种类 855.2.2 转子不平衡的振动机理 865.2.3 转子不平衡的特征 885.2.4 转子不平衡诊断实例 895.2.5 动平衡方法 905.3 转子不对中故障机理与诊断 935.3.1 转子不对中的类型 935.3.2 转子不对中的振动机理 945.3.3 轴承不对中的故障机理 965.3.4 转子不对中的故障特征 965.3.5 转子不对中诊断实例 975.4 动静件摩擦故障机理与诊断 985.4.1 转子与静止件径向摩擦的振动机理 995.4.2 转子与静止件轴向干摩擦的振动机理 1005.4.3 动静件摩擦的诊断实例 1005.5 其他故障特征与诊断 1005.5.1 转子弯曲的故障机理与诊断 1005.5.2 转子支承部件松动故障特征及诊断 1025.5.3 转子基础共振时的振动特征 1035.5.4 转子振动故障特征示例 104第6章 滑动轴承故障机理与诊断 1056.1 滑动轴承工作原理 1056.2 滑动轴承常见故障及原因 1076.2.1 巴氏合金松脱 1076.2.2 轴瓦异常磨损 1076.2.3 烧瓦 1076.2.4 疲劳失效 1086.2.5 轴承腐蚀 1086.2.6 轴承壳体配合松动 1086.2.7 轴承间隙不适当 1086.2.8 油膜失稳引起的故障 1086.3 滑动轴承油膜失稳机理及诊断 1086.3.1 油膜失稳故障的机理 1096.3.2 油膜振荡的故障特征及诊断 1126.3.3 油膜振荡的防治措施 1136.3.4 滑动轴承故障诊断实例 115第7章 滚动轴承故障机理与诊断 1187.1 滚动轴承故障的主要形式与原因 1187.2 滚动轴承的振动机理与信号特征 1197.2.1 滚动轴承振动的基本参数 1197.2.2 正常轴承的振动信号特征 1227.2.3 故障轴承的振动信号特征 1257.3 常用轴承故障诊断方法及实例 1267.3.1 包络解调法及诊断实例 1267.3.2 小波变换及诊断实例 1297.3.3 EMD 分析及诊断实例 1317.3.4 稀疏表示及诊断实例 1347.3.5 盲源分离及诊断实例 1387.4 轴承故障定量诊断方法及实例 1427.4.1 阶跃-冲击字典的构造 1427.4.2 阶跃-冲击字典匹配追踪定量诊断 1457.4.3 仿真及实验验证 1467.5 性能退化趋势预测方法及实例 1477.5.1 开关无迹卡尔曼滤波算法 1487.5.2 轴承多状态滤波器模型 1507.5.3 轴承实验数据分析 151第8章 齿轮故障机理与诊断 1548.1 齿轮失效形式及原因 1548.1.1 齿轮失效形式 1548.1.2 齿轮失效原因 1558.2 齿轮振动机理及故障特征 1568.2.1 齿轮振动机理 1568.2.2 常见故障信号特征 1618.3 齿轮常见故障诊断方法及实例 1668.3.1 齿轮常见故障诊断方法 1668.3.2 齿轮常见故障诊断实例 169第9章 新一代人工智能诊断方法 1739.1 人工智能技术概述 1739.2 卷积神经网络及智能诊断应用 1749.2.1 卷积神经网络 1749.2.2 基于卷积神经网络的智能诊断 1769.3 其他常用深度学习网络 1839.3.1 深度置信网络 1839.3.2 堆栈自编码网络 1849.3.3 循环神经网络 1849.4 迁移学习 1869.4.1 迁移学习思想及策略 1869.4.2 基于多任务学习的寿命预测 187参考文献 192
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智能制造是国家竞争力的重要标志和抢占发展制高点的关键技术，我国正在全面推进实施制造强国战略，由制造大国向制造强国进军。智能运维是智能制造新模式关键要素，而机械设备故障诊断是智能运维的核心技术之一，是保障高端装备安全可靠运行的关键。随着高端装备向集成化、复杂化、精密化、智能化方向发展，发展有效的状态监测与故障诊断技术，已成为保障这些装备安全运行的必要举措，也是国家的重大战略需求。机械设备故障诊断是涉及机械、力学、测试、信息和人工智能等多学科交叉的研究领域，近年来，国内外学者针对机械设备故障诊断，进行了大量的基础性理论与方法研究工作，取得了众多成果，也初步形成了较为完备的科学体系。党的二十大提出“教育是国之大计、党之大计”“育人的根本在于立德”，高质量教材是培养德才兼备高素质人才的重要途径。本书是编者在多年课程教学总结和学术研究积累的基础上编写的，吸收了近年来故障诊断领域学术前沿，体现了领域最新进展。本书系统地阐述了旋转机械设备故障诊断的基本理论、主要方法和关键技术，兼顾基础性、系统性、学术性和实用性，内容由浅入深，既有基础理论，也有学术前沿；既有方法阐述，也有案例分析。本书为《设备状态监测与故障诊断》在线开放课程选用教材，该课程上线国家高等教育智慧教育平台研究生教育板块，且已在学堂在线平台上线。本书共九章。第1章绪论介绍了故障诊断的内涵以及发展历程，第2章介绍了机械振动力学基础，第3章介绍了机械测试技术基础，第4章介绍了机械振动信号分析基础，第5章介绍了旋转机械典型故障机理与诊断方法，第6章介绍了滑动轴承的故障机理与诊断方法，第7章介绍了滚动轴承故障机理与诊断方法，第8章介绍了齿轮故障机理与诊断方法，第9章概述了新一代人工智能诊断方法。本书由崔玲丽和王华庆编著。第1、5、7章由崔玲丽和王华庆共同编写，第2、4、9章由王华庆编写，第3、6、8章由崔玲丽编写。在本书编著过程中，北京工业大学赵德尊、刘东东、王鑫、刘银行、李文杰、王鹏达、王海博，北京化工大学宋浏阳、李国正、王芃鑫、韩长坤、林天骄等做了大量的编辑及绘图工作，在此表示感谢。我国著名设备诊断工程专家、中国工程院院士、北京化工大学高金吉教授为本书作序勉励，在此向高金吉院士致以诚挚的感谢和敬意。本书还获得北京化工大学研究生教材项目和北京工业大学研究生精品教材项目资助，特此感谢。由于本书涉及的学科与内容广泛，部分诊断方法和技术仍处于发展和完善阶段，同时限于编者水平，书中难免有疏漏之处，敬请各位专家和读者批评指正。编者2023年3月
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