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【作者】
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【内容】
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近期新研究进展，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。
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。
【目录】
第1章绪论1
1.1故障诊断的概念和内涵1
1.1.1机械故障的概念1
1.1.2机械故障的分类1
1.1.3故障诊断的内涵2
1.1.4设备维修策略3
1.2机械故障诊断的意义3
1.3机械故障诊断的发展历程4
1.3.1故障诊断技术的发展阶段5
1.3.2故障诊断领域存在的主要问题6
1.4机械故障诊断研究前沿与优先发展领域7
1.4.1研究前沿与重大科学问题7
1.4.2优先发展领域8
第2章机械振动力学基础10
2.1机械振动概述10
2.2机械振动分类及描述11
2.2.1机械振动分类11
2.2.2机械振动描述13
2.3单自由度系统振动16
2.3.1无阻尼自由振动16
2.3.2有阻尼自由衰减振动18
2.3.3简谐受迫振动18
第3章机械测试技术基础22
3.1测试系统22
3.1.1测试系统概述22
3.1.2测试系统的基本要求23
3.1.3测试系统的主要任务23
3.2振动传感器24
3.2.1振动传感器工作原理及特点25
3.2.2振动传感器的选型与安装28
3.3振动信号采集31
3.3.1采样、混叠和采样定理31
3.3.2采样长度与频率分辨率34
3.3.3泄漏与窗函数35
3.4振动信号预处理39
3.4.1信号调制的概念39
3.4.2调幅的原理41
3.4.3调幅波解调42
3.4.4滤波器概述及分类44
第4章机械振动信号分析基础47
4.1信号的概念与分类47
4.1.1确定性信号与随机信号48
4.1.2其他信号分类与概念49
4.2时域分析方法50
4.2.1时域平均50
4.2.2相关分析52
4.3幅域分析方法59
4.3.1幅域特征参数分析59
4.3.2幅值概率密度分析63
4.4频域分析方法65
4.4.1概述65
4.4.2频谱分析65
4.4.3包络分析68
4.4.4倒谱分析68
4.4.5阶次分析70
4.5时频分析方法72
4.5.1短时傅里叶变换72
4.5.2Wigner-Ville分布74
4.5.3其他时频分析方法77
4.6其他分析方法78
4.6.1轴心轨迹79
4.6.2波德图79
4.6.3极坐标图80
第5章旋转机械故障机理与诊断81
5.1转子系统振动基本特性81
5.1.1转子振动力学模型81
5.1.2临界转速82
5.2转子不平衡故障机理与诊断85
5.2.1转子不平衡的种类85
5.2.2转子不平衡的振动机理86
5.2.3转子不平衡的特征88
5.2.4转子不平衡诊断实例89
5.2.5动平衡方法90
5.3转子不对中故障机理与诊断93
5.3.1转子不对中的类型93
5.3.2转子不对中的振动机理94
5.3.3轴承不对中的故障机理96
5.3.4转子不对中的故障特征96
5.3.5转子不对中诊断实例97
5.4动静件摩擦故障机理与诊断98
5.4.1转子与静止件径向摩擦的振动机理99
5.4.2转子与静止件轴向干摩擦的振动机理100
5.4.3动静件摩擦的诊断实例100
5.5其他故障特征与诊断100
5.5.1转子弯曲的故障机理与诊断100
5.5.2转子支承部件松动故障特征及诊断102
5.5.3转子基础共振时的振动特征103
5.5.4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105
6.1滑动轴承工作原理105
6.2滑动轴承常见故障及原因107
6.2.1巴氏合金松脱107
6.2.2轴瓦异常磨损107
6.2.3烧瓦107
6.2.4疲劳失效108
6.2.5轴承腐蚀108
6.2.6轴承壳体配合松动108
6.2.7轴承间隙不适当108
6.2.8油膜失稳引起的故障108
6.3滑动轴承油膜失稳机理及诊断108
6.3.1油膜失稳故障的机理109
6.3.2油膜振荡的故障特征及诊断112
6.3.3油膜振荡的防治措施113
6.3.4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118
7.1滚动轴承故障的主要形式与原因118
7.2滚动轴承的振动机理与信号特征119
7.2.1滚动轴承振动的基本参数119
7.2.2正常轴承的振动信号特征122
7.2.3故障轴承的振动信号特征125
7.3常用轴承故障诊断方法及实例126
7.3.1包络解调法及诊断实例126
7.3.2小波变换及诊断实例129
7.3.3EMD分析及诊断实例131
7.3.4稀疏表示及诊断实例134
7.3.5盲源分离及诊断实例138
7.4轴承故障定量诊断方法及实例142
7.4.1阶跃-冲击字典的构造142
7.4.2阶跃-冲击字典匹配追踪定量诊断145
7.4.3仿真及实验验证146
7.5性能退化趋势预测方法及实例147
7.5.1开关无迹卡尔曼滤波算法148
7.5.2轴承多状态滤波器模型150
7.5.3轴承实验数据分析151
第8章齿轮故障机理与诊断154
8.1齿轮失效形式及原因154
8.1.1齿轮失效形式154
8.1.2齿轮失效原因155
8.2齿轮振动机理及故障特征156
8.2.1齿轮振动机理156
8.2.2常见故障信号特征161
8.3齿轮常见故障诊断方法及实例166
8.3.1齿轮常见故障诊断方法166
8.3.2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173
9.1人工智能技术概述173
9.2卷积神经网络及智能诊断应用174
9.2.1卷积神经网络174
9.2.2基于卷积神经网络的智能诊断176
9.3其他常用深度学习网络183
9.3.1深度置信网络183
9.3.2堆栈自编码网络184
9.3.3循环神经网络184
9.4迁移学习186
9.4.1迁移学习思想及策略186
9.4.2基于多任务学习的寿命预测187
参考文献192
1.1故障诊断的概念和内涵1
1.1.1机械故障的概念1
1.1.2机械故障的分类1
1.1.3故障诊断的内涵2
1.1.4设备维修策略3
1.2机械故障诊断的意义3
1.3机械故障诊断的发展历程4
1.3.1故障诊断技术的发展阶段5
1.3.2故障诊断领域存在的主要问题6
1.4机械故障诊断研究前沿与优先发展领域7
1.4.1研究前沿与重大科学问题7
1.4.2优先发展领域8
第2章机械振动力学基础10
2.1机械振动概述10
2.2机械振动分类及描述11
2.2.1机械振动分类11
2.2.2机械振动描述13
2.3单自由度系统振动16
2.3.1无阻尼自由振动16
2.3.2有阻尼自由衰减振动18
2.3.3简谐受迫振动18
第3章机械测试技术基础22
3.1测试系统22
3.1.1测试系统概述22
3.1.2测试系统的基本要求23
3.1.3测试系统的主要任务23
3.2振动传感器24
3.2.1振动传感器工作原理及特点25
3.2.2振动传感器的选型与安装28
3.3振动信号采集31
3.3.1采样、混叠和采样定理31
3.3.2采样长度与频率分辨率34
3.3.3泄漏与窗函数35
3.4振动信号预处理39
3.4.1信号调制的概念39
3.4.2调幅的原理41
3.4.3调幅波解调42
3.4.4滤波器概述及分类44
第4章机械振动信号分析基础47
4.1信号的概念与分类47
4.1.1确定性信号与随机信号48
4.1.2其他信号分类与概念49
4.2时域分析方法50
4.2.1时域平均50
4.2.2相关分析52
4.3幅域分析方法59
4.3.1幅域特征参数分析59
4.3.2幅值概率密度分析63
4.4频域分析方法65
4.4.1概述65
4.4.2频谱分析65
4.4.3包络分析68
4.4.4倒谱分析68
4.4.5阶次分析70
4.5时频分析方法72
4.5.1短时傅里叶变换72
4.5.2Wigner-Ville分布74
4.5.3其他时频分析方法77
4.6其他分析方法78
4.6.1轴心轨迹79
4.6.2波德图79
4.6.3极坐标图80
第5章旋转机械故障机理与诊断81
5.1转子系统振动基本特性81
5.1.1转子振动力学模型81
5.1.2临界转速82
5.2转子不平衡故障机理与诊断85
5.2.1转子不平衡的种类85
5.2.2转子不平衡的振动机理86
5.2.3转子不平衡的特征88
5.2.4转子不平衡诊断实例89
5.2.5动平衡方法90
5.3转子不对中故障机理与诊断93
5.3.1转子不对中的类型93
5.3.2转子不对中的振动机理94
5.3.3轴承不对中的故障机理96
5.3.4转子不对中的故障特征96
5.3.5转子不对中诊断实例97
5.4动静件摩擦故障机理与诊断98
5.4.1转子与静止件径向摩擦的振动机理99
5.4.2转子与静止件轴向干摩擦的振动机理100
5.4.3动静件摩擦的诊断实例100
5.5其他故障特征与诊断100
5.5.1转子弯曲的故障机理与诊断100
5.5.2转子支承部件松动故障特征及诊断102
5.5.3转子基础共振时的振动特征103
5.5.4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105
6.1滑动轴承工作原理105
6.2滑动轴承常见故障及原因107
6.2.1巴氏合金松脱107
6.2.2轴瓦异常磨损107
6.2.3烧瓦107
6.2.4疲劳失效108
6.2.5轴承腐蚀108
6.2.6轴承壳体配合松动108
6.2.7轴承间隙不适当108
6.2.8油膜失稳引起的故障108
6.3滑动轴承油膜失稳机理及诊断108
6.3.1油膜失稳故障的机理109
6.3.2油膜振荡的故障特征及诊断112
6.3.3油膜振荡的防治措施113
6.3.4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118
7.1滚动轴承故障的主要形式与原因118
7.2滚动轴承的振动机理与信号特征119
7.2.1滚动轴承振动的基本参数119
7.2.2正常轴承的振动信号特征122
7.2.3故障轴承的振动信号特征125
7.3常用轴承故障诊断方法及实例126
7.3.1包络解调法及诊断实例126
7.3.2小波变换及诊断实例129
7.3.3EMD分析及诊断实例131
7.3.4稀疏表示及诊断实例134
7.3.5盲源分离及诊断实例138
7.4轴承故障定量诊断方法及实例142
7.4.1阶跃-冲击字典的构造142
7.4.2阶跃-冲击字典匹配追踪定量诊断145
7.4.3仿真及实验验证146
7.5性能退化趋势预测方法及实例147
7.5.1开关无迹卡尔曼滤波算法148
7.5.2轴承多状态滤波器模型150
7.5.3轴承实验数据分析151
第8章齿轮故障机理与诊断154
8.1齿轮失效形式及原因154
8.1.1齿轮失效形式154
8.1.2齿轮失效原因155
8.2齿轮振动机理及故障特征156
8.2.1齿轮振动机理156
8.2.2常见故障信号特征161
8.3齿轮常见故障诊断方法及实例166
8.3.1齿轮常见故障诊断方法166
8.3.2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173
9.1人工智能技术概述173
9.2卷积神经网络及智能诊断应用174
9.2.1卷积神经网络174
9.2.2基于卷积神经网络的智能诊断176
9.3其他常用深度学习网络183
9.3.1深度置信网络183
9.3.2堆栈自编码网络184
9.3.3循环神经网络184
9.4迁移学习186
9.4.1迁移学习思想及策略186
9.4.2基于多任务学习的寿命预测187
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