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旋轉機械故障信號處理與診斷方法 版權信息
- ISBN：9787040540116
- 條形碼：9787040540116 ; 978-7-04-054011-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
旋轉機械故障信號處理與診斷方法 內容簡介
本書主要研究旋轉機械故障信號處理與診斷方法，內容包括旋轉機械振動信號描述、短時傅里葉變換、小波降噪方法、旋轉機械故障信息獨立化提取方法、遺傳神經網絡的旋轉機械故障診斷方法以及傳感器信息融合方法。主要研究思路為：先通過傳感器獲取振動信號，利用小波、雙樹復小波、EMD、LMD變換等現代信號處理方法對非線性、非平穩信號進行降噪并重構；然后對獲得的混合信號進行盲源分離，提取特征信息；*后應用信息融合技術，包括遺傳算法優化神經網絡、D-S證據理論等方法，進行旋轉機械故障模式識別。為了便于讀者參考，還將系統性理論與工程實例相結合，并配有相應的MATLAB程序。 本書可作為高等院校機械工程、測控技術與儀器以及相關專業高年級本科生、研究生的教材或參考書，也可供從事機械設備故障診斷和檢測以及信號處理的廣大科研技術人員使用。
旋轉機械故障信號處理與診斷方法 目錄
第1章 信號描述
1.1 信號分類及描述
1.1.1 信號分類
1.1.2 信號的時域與頻域描述
1.2 信號分析與處理
1.2.1 數字信號處理系統的基本組成
1.2.2 模擬信號轉換為數字信號
1.3 程序仿真
參考文獻
第2章 短時傅里葉變換
2.1 傅里葉變換
2.1.1 傅里葉變換簡介
2.1.2 傅里葉變換性質和定理
2.1.3 傅里葉變換的不足
2.2 短時傅里葉變換
2.2.1 連續信號短時傅里葉變換的定義和性質
2.2.2 短時傅里葉變換的窗函數
2.2.3 短時傅里葉變換的計算
2.3 時頻分辨率及不確定性原理
2.4 程序仿真
參考文獻
第3章 旋轉機械振動信號小波降噪方法
3.1 小波變換數學基礎
3.1.1 小波定義
3.1.2 離散化與框架
3.1.3 多分辨率分析
3.1.4 離散小波分解與重構
3.2 幾種小波濾波降噪方法
3.2.1 小波濾波降噪方法
3.2.2 小波降噪方法性能比較
3.3 旋轉機械故障信號小波閾值濾波降噪及分析
3.4 雙樹復小波
3.4.1 定義和性質
3.4.2 降噪實例
3.5 程序仿真
參考文獻
第4章 旋轉機械故障信息獨立化提取方法
4.1 信號混合方式的描述
4.2 混合信號的分離方法
4.2.1 主分量分析
4.2.2 奇異值分解方法
4.2.3 盲源分離
4.3 ICA理論及其實現
4.3.1 ICA數學模型
4.3.2 負熵的概念
4.3.3 FastICA算法及分離過程
4.4 EMD法
4.4.1 信號的瞬時頻率
4.4.2 本征模函數
4.4.3 EMlD流程
4.5 基于EMD和FastICA閾值法的旋轉機械故障特征提取
4.5.1 旋轉機械故障特征提取方法
4.5.2 基于EMD和FastICA閾值法的仿真實驗
4.6 程序仿真
參考文獻
第5章 基于遺傳神經網絡的旋轉機械故障診斷方法
5.1 神經網絡結構和算法
5.1.1 神經網絡基本描述
5.1.2 BP神經網絡算法
5.1.3 BP神經網絡算法的不足
5.1.4 BP神經網絡算法的改進措施
5.1.5 BP神經網絡的設計與分析
5.2 遺傳算法的基本原理
5.2.1 遺傳算法的構成
5.2.2 遺傳算法的基本步驟
5.2.3 遺傳算法的仿真
5.3 旋轉機械的FastICA遺傳神經網絡算法
5.3.1 FastICA遺傳神經網絡算法原理
5.3.2 源信號各獨立分量估計
5.3.3 遺傳算法優化BP神經網絡流程
5.3.4 旋轉機械的FastICA遺傳神經網絡算法
5.4 程序仿真
參考文獻
第6章 旋轉機械多傳感器信息融合方法
6.1 多傳感器信息融合基本原理和層次結構
6.1.1 多傳感器信息融合基本原理
6.1.2 多傳感器信息融合層次結構
6.1.3 多傳感器信息融合算法
6.2 旋轉機械多傳感器信息融合的特點
6.3 基于D-S證據理論的決策層融合旋轉機械故障診斷方法
6.3.1 D-S證據理論的基本概念
6.3.2 多判據證據組合規則
6.4 基于偽證據識別的D-S旋轉機械融合診斷實例分析
6.4.1 多傳感器旋轉機械故障診斷識別框架
6.4.2 基于偽證據識別的D-S組合規則在旋轉機械故障診斷中的應用
6.5 程序仿真
參考文獻
索引
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