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局部特征尺度分解方法及其應用 版權信息
- ISBN：9787566718068
- 條形碼：9787566718068 ; 978-7-5667-1806-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
局部特征尺度分解方法及其應用 內容簡介
本書提出了一種新的信號處理方法-局部特征尺度分解方法 (Local characteristic-scale decomposition, LCD) , 在對其理論進行研究和完善的基礎上將該方法引入到機械故障診斷中。在理論研究方面, 重點解決了LCD方法均值曲線的選擇與改進、模態混淆和LCD分量瞬時特征的估計等問題。在應用研究方面, 主要研究了基于LCD的機械故障振動信號的特征提取和模式識別問題, 同時將LCD方法與其他數學方法相結合應用于機械故障診斷, 提出了一系列基于LCD的機械故障診斷方法。
局部特征尺度分解方法及其應用 目錄
第1章 緒論
1．1 旋轉機械故障診斷技術研究的意義
1．2 時頻分析方法
1．2．1 小波變換
1．2．2 希爾伯特-黃變換
1．2．3 局部均值分解
1．3 主要研究內容
第2章 局部特征尺度分解（LCD）方法
2．1 引言
2．2 經驗模態分解
2．3 LCD方法
2．3．1 ISC定義
2．3．2 LCD過程
2．4 LCD與EMD比較分析
第3章 基于均值曲線改進的LCD方法及理論
3．1 引言
3．2 基于分段多項式的改進局部特征尺度分解(ILCD）
3．2．1 ILCD過程
3．2．2 EMD、LCD與ILCD對比分析
3．2．3 ILCD在轉子碰摩故障診斷中的應用
3．3 廣義經驗模態分解(GEMD）
3．3．1 均值曲線的選擇
3．3．2 GIMF分量的定義
3．3．3 GEMD方法
3．3．4 仿真分析
3．3．5 GIMF判斷依據及GEMD分解能力研究
第4章 LCD模態混疊解決方法
4．1 引言
4．2 模態混疊與基于噪聲輔助的數據分析方法
4．3 完備總體平均局部特征尺度分解方法
4．3．1 CELCD方法
4．3．2 CEEMDAN與CELCD比較分析
4．3．3 CELCD在轉子碰摩故障診斷中的應用
4．4 部分集成局部特征尺度分解方法
4．4．1 集成局部特征尺度分解(ELCD）
4．4．2 PELCD算法
4．4．3 仿真與實測信號分析
4．5 基于偽極值點假設的經驗模態分解
4．5．1 基于偽極值點假設的經驗模態分解(PEMD）
4．5．2 仿真分析
4．5．3 應用分析
4．6 部分集成經驗模態分解
4．6．1 PEEMD方法
4．6．2 仿真分析
4．6．3 應用實例
第5章 內稟尺度分量瞬時頻率估計與解調方法研究
5．1 引言
5．2 瞬時頻率估計方法
5．2．1 希爾伯特變換與標準希爾伯特變換
5．2．2 能量算子解調
5．2．3 經驗包絡法(EE）
5．2．4 直接正交法(DQ）
5．2．5 歸一化正交(NQ）
5．2．6 ．仿真信號對比分析
5．3 基于LCD的經驗包絡解調在機械故障診斷中的應用
5．3．1 滾動軸承試驗數據分析
5．3．2 ．齒輪試驗數據分析
5．4 基于GEMD與歸一化正交解調方法在故障診斷中的應用
5．4．1 改進的經驗調幅調頻分解(IEAD）
5．4．2 仿真信號分析
5．4．3 試驗信號分析
第6章 基于LCD和嫡理論的旋轉機械故障振動信號特征提取方法
6．1 引言
6．2 熵與復雜性理論
6．3 樣本熵與多尺度熵
6．3．1 樣本熵的定義
6．3．2 參數的選取
6．3．3 多尺度熵
6．3．4 基于多尺度熵的滾動軸承故障診斷
6．3．5 多尺度炳在轉子故障診斷中的應用
6．4 模糊熵與多尺度模糊熵
6．4．1 模糊熵算法
6．4．2 多尺度模糊熵
6．4．3 參數的選取與性質
6．4．4 滾動軸承故障診斷的多尺度模糊煽分析方法
6．5 排列熵與多尺度排列熵
6．5．1 排列熵算法
6．5．2 PE參數的選取及對結果的影響
6．5．3 多尺度排列嫡定義
6．5．4 多尺度排列嫡在滾動軸承故障診斷中的應用
6．5．5 基于LCD和排列嫡的滾動軸承故障診斷
第7章 基于LCD和模式識別的旋轉機械智能故障診斷方法
7．1 引言
7．2 基于變量預測模型的模式識別方法
7．3 基于LCD、奇異值分解和VPMCD的機械故障診斷方法
7．3．1 基于LCD、SVD和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法
7．3．2 基于LCD、SVD和VPMCD的齒輪故障診斷方法
7．4 基于PELCD、拉普拉斯分值和VPMCD的滾動軸承故障診斷模型
7．4．1 部分集成局部特征尺度分解方法
7．4．2 特征量的提取、選擇與識別
7．4．3 基于PELCD、LS和VPMCD的滾動軸承故障診斷模型
7．5 基于MFE、LS和VPMCD的滾動軸承故障診斷
參考文獻
1．1 旋轉機械故障診斷技術研究的意義
1．2 時頻分析方法
1．2．1 小波變換
1．2．2 希爾伯特-黃變換
1．2．3 局部均值分解
1．3 主要研究內容
第2章 局部特征尺度分解（LCD）方法
2．1 引言
2．2 經驗模態分解
2．3 LCD方法
2．3．1 ISC定義
2．3．2 LCD過程
2．4 LCD與EMD比較分析
第3章 基于均值曲線改進的LCD方法及理論
3．1 引言
3．2 基于分段多項式的改進局部特征尺度分解(ILCD）
3．2．1 ILCD過程
3．2．2 EMD、LCD與ILCD對比分析
3．2．3 ILCD在轉子碰摩故障診斷中的應用
3．3 廣義經驗模態分解(GEMD）
3．3．1 均值曲線的選擇
3．3．2 GIMF分量的定義
3．3．3 GEMD方法
3．3．4 仿真分析
3．3．5 GIMF判斷依據及GEMD分解能力研究
第4章 LCD模態混疊解決方法
4．1 引言
4．2 模態混疊與基于噪聲輔助的數據分析方法
4．3 完備總體平均局部特征尺度分解方法
4．3．1 CELCD方法
4．3．2 CEEMDAN與CELCD比較分析
4．3．3 CELCD在轉子碰摩故障診斷中的應用
4．4 部分集成局部特征尺度分解方法
4．4．1 集成局部特征尺度分解(ELCD）
4．4．2 PELCD算法
4．4．3 仿真與實測信號分析
4．5 基于偽極值點假設的經驗模態分解
4．5．1 基于偽極值點假設的經驗模態分解(PEMD）
4．5．2 仿真分析
4．5．3 應用分析
4．6 部分集成經驗模態分解
4．6．1 PEEMD方法
4．6．2 仿真分析
4．6．3 應用實例
第5章 內稟尺度分量瞬時頻率估計與解調方法研究
5．1 引言
5．2 瞬時頻率估計方法
5．2．1 希爾伯特變換與標準希爾伯特變換
5．2．2 能量算子解調
5．2．3 經驗包絡法(EE）
5．2．4 直接正交法(DQ）
5．2．5 歸一化正交(NQ）
5．2．6 ．仿真信號對比分析
5．3 基于LCD的經驗包絡解調在機械故障診斷中的應用
5．3．1 滾動軸承試驗數據分析
5．3．2 ．齒輪試驗數據分析
5．4 基于GEMD與歸一化正交解調方法在故障診斷中的應用
5．4．1 改進的經驗調幅調頻分解(IEAD）
5．4．2 仿真信號分析
5．4．3 試驗信號分析
第6章 基于LCD和嫡理論的旋轉機械故障振動信號特征提取方法
6．1 引言
6．2 熵與復雜性理論
6．3 樣本熵與多尺度熵
6．3．1 樣本熵的定義
6．3．2 參數的選取
6．3．3 多尺度熵
6．3．4 基于多尺度熵的滾動軸承故障診斷
6．3．5 多尺度炳在轉子故障診斷中的應用
6．4 模糊熵與多尺度模糊熵
6．4．1 模糊熵算法
6．4．2 多尺度模糊熵
6．4．3 參數的選取與性質
6．4．4 滾動軸承故障診斷的多尺度模糊煽分析方法
6．5 排列熵與多尺度排列熵
6．5．1 排列熵算法
6．5．2 PE參數的選取及對結果的影響
6．5．3 多尺度排列嫡定義
6．5．4 多尺度排列嫡在滾動軸承故障診斷中的應用
6．5．5 基于LCD和排列嫡的滾動軸承故障診斷
第7章 基于LCD和模式識別的旋轉機械智能故障診斷方法
7．1 引言
7．2 基于變量預測模型的模式識別方法
7．3 基于LCD、奇異值分解和VPMCD的機械故障診斷方法
7．3．1 基于LCD、SVD和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法
7．3．2 基于LCD、SVD和VPMCD的齒輪故障診斷方法
7．4 基于PELCD、拉普拉斯分值和VPMCD的滾動軸承故障診斷模型
7．4．1 部分集成局部特征尺度分解方法
7．4．2 特征量的提取、選擇與識別
7．4．3 基于PELCD、LS和VPMCD的滾動軸承故障診斷模型
7．5 基于MFE、LS和VPMCD的滾動軸承故障診斷
參考文獻
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