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機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787302559337
- 條形碼：9787302559337 ; 978-7-302-55933-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究 本書特色
《機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究》適用于本科生、研究生以及從事機械狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、健康管理等相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員參考。 本書立足于狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的研究，通過對各種診方法進(jìn)行改進(jìn)，提高了診斷的精確性。 《機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究》立足于狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的研究，通過對各種診方法進(jìn)行改進(jìn)，提高了診斷的精確性。
機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究 內(nèi)容簡介
《機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究》針對多工況機械系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)部件的運行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷問題，通過采集機械設(shè)備的振動信號作為數(shù)據(jù)源，圍繞振動信號的去噪、多域特征提取、狀態(tài)監(jiān)測以及故障識別方法開展了詳細(xì)的理論及應(yīng)用研究。本書詳細(xì)闡述了小波理論、流形學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)理論在機械故障診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀，介紹了這些方法在實際故障診斷中存在的問題。本書立足于狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的研究，通過對上述方法進(jìn)行改進(jìn)，提高診斷的準(zhǔn)確性。
機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究 目錄
目錄
第1章緒論
1.1背景概述
1.2智能診斷方法研究現(xiàn)狀
1.2.1基于非平穩(wěn)信號去噪的故障診斷方法
1.2.2基于流形學(xué)習(xí)的故障診斷方法
1.2.3基于深度學(xué)習(xí)的故障診斷方法
1.2.4決策融合診斷方法
1.2.5狀態(tài)監(jiān)測與性能退化評估方法
第2章滾動軸承與齒輪振動機理與故障特征分析
2.1引言
2.2滾動軸承振動機理與故障特征分析
2.2.1滾動軸承振動機理及類型
2.2.2滾動軸承特征頻率計算
2.2.3滾動軸承故障振動數(shù)學(xué)模型
2.2.4滾動軸承振動信號特性分析
2.2.5滾動軸承損傷故障的包絡(luò)譜特征
2.3齒輪振動機理與故障特征分析
2.3.1齒輪振動機理
2.3.2齒輪故障振動數(shù)學(xué)模型
2.3.3齒輪故障的邊頻帶特征和包絡(luò)譜特征
2.4軸振動機理與故障特征分析
2.4.1軸振動機理
2.4.2軸振動故障特征
第3章振動信號特征提取
3.1引言
3.2多域特征構(gòu)造方法
3.2.1時域特征
3.2.2頻域特征
3.2.3時頻域特征
3.3多尺度特征提取方法
3.3.1小波分析
3.3.2經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.4特征選擇方法
3.5基于流形學(xué)習(xí)的特征提取方法
3.5.1*大方差展開
3.5.2局部線性嵌入
3.6基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法
3.6.1深度自動編碼器
3.6.2深度信念網(wǎng)絡(luò)
3.6.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.6.4長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第4章基于Teager能量譜多尺度信號分解的故障診斷方法
4.1引言
4.2集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
4.2.1EEMD基本原理
4.2.2本征模函數(shù)的選擇
4.2.3IMF分量閾值去噪
4.3*小熵解卷積
4.3.1基本概念
4.3.2實現(xiàn)方法
4.4Teager能量算子解調(diào)
4.4.1能量算子
4.4.2能量算子解調(diào)
4.5基于多尺度信號分析的故障診斷
4.5.1診斷流程
4.5.2實驗與分析
第5章基于雙樹復(fù)小波包主流形重構(gòu)的故障診斷方法
5.1引言
5.2雙樹復(fù)小波包變換
5.2.1雙樹復(fù)小波包變換基本原理
5.2.2雙樹復(fù)小波包變換頻帶錯位與重疊缺陷分析
5.2.3雙樹復(fù)小包變換缺陷的改進(jìn)
5.3基于雙樹復(fù)小波包主流形重構(gòu)的去噪方法
5.3.1閾值量化處理
5.3.2雙樹復(fù)小波包閾值去噪準(zhǔn)則
5.3.3t分布隨機近鄰嵌入算法
5.3.4主流形重構(gòu)
5.3.5基于雙樹復(fù)小波包主流形重構(gòu)的去噪流程
5.4基于雙樹復(fù)小波包主流形重構(gòu)的故障診斷
5.4.1故障診斷流程
5.4.2實驗與分析
第6章基于自適應(yīng)流形學(xué)習(xí)的故障診斷方法
6.1引言
6.2多域特征提取方法
6.2.1故障特征
6.2.2故障特征選擇方法
6.3自適應(yīng)鄰域參數(shù)選擇的局部切空間排列算法
6.3.1局部切空間排列算法
6.3.2自適應(yīng)鄰域參數(shù)的選擇
6.3.3實驗與分析
6.4增量式監(jiān)督局部切空間排列算法
6.4.1監(jiān)督局部切空間排列算法
6.4.2增量式局部切空間排列算法
6.4.3增量式監(jiān)督局部切空間排列算法步驟
6.4.4實驗與分析
第7章基于深度卷積變分自動編碼的故障診斷方法
7.1引言
7.2基于深度卷積變分自動編碼的故障診斷
7.2.1變分自動編碼理論
7.2.2深度卷積變分自動編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
7.2.3基于DCVAEN的故障診斷流程
7.2.4實驗與分析
7.3基于遷移學(xué)習(xí)深度卷積變分自動編碼的故障診斷
7.3.1基于小樣本的監(jiān)督模型遷移
7.3.2基于標(biāo)簽傳遞的無監(jiān)督模型遷移
7.4基于選擇性集成學(xué)習(xí)的深度卷積變分自動編碼的故障診斷
7.4.1構(gòu)建模型
7.4.2選擇性集成學(xué)習(xí)方法流程
7.4.3實驗與分析
第8章基于流形特征增強的狀態(tài)監(jiān)測與性能退化評估方法
8.1引言
8.2典型狀態(tài)監(jiān)測與性能退化評估方法
8.2.1核主成分分析
8.2.2局部保持投影算法
8.2.3正交鄰域保持嵌入算法
8.3非局部核正交保持嵌入算法
8.3.1目標(biāo)函數(shù)
8.3.2基于NLKOPE算法的狀態(tài)監(jiān)測與性能退化評估
8.4自適應(yīng)k參數(shù)非局部核正交保持投影算法
8.4.1目標(biāo)函數(shù)
8.4.2基于AkNLKOPP算法的狀態(tài)監(jiān)測與性能退化評估
8.5實驗與分析
8.5.1故障檢測
8.5.2降維效果評估
8.5.3軸承性能退化評估
第9章總結(jié)與展望
9.1全書內(nèi)容總結(jié)
9.2展望
參考文獻(xiàn)
展開全部
機械傳動部件故障診斷與性能退化評估方法研究 作者簡介
佘博，2012年于北京理工大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位，2015年于海軍大連艦艇學(xué)院獲得碩士學(xué)位，現(xiàn)為海軍工程大學(xué)兵器工程學(xué)院博士研究生，主要研究方向為機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。發(fā)表及錄用論文9篇，國家發(fā)明專利1項，其中SCI1篇EI5篇，中文核心3篇。 梁偉閣，分別在2003年、2009年、2013年于海軍工程大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位，現(xiàn)為海軍工程大學(xué)兵器工程學(xué)院講師，主要研究方向為信號處理及武器系統(tǒng)故障診斷。發(fā)表論文10余篇，其中EI收錄7篇。 田福慶，分別在1982年、1987年、2006年于海軍工程大學(xué)獲得學(xué)士、碩士和博士學(xué)位，現(xiàn)為海軍工程大學(xué)兵器工程學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師，主要研究方向為信號處理及武器系統(tǒng)故障診斷。在國內(nèi)外期刊發(fā)表論文40余篇，其中EI收錄14篇，授權(quán)國家發(fā)明專利2項，獲得軍隊科技進(jìn)步二等獎1項和三等獎5項。
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