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裝備健康監測信號處理理論與方法 版權信息
- ISBN：9787030805386
- 條形碼：9787030805386 ; 978-7-03-080538-6
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
裝備健康監測信號處理理論與方法 內容簡介
本書總結了作者在機械信號處理與裝備健康監測領域二十多年的研究成果，系統介紹裝備健康監測信號處理理論、方法及其在機械故障診斷中的應用案例。全書涉及的內容包括局部均值分解及其時頻解調分析、自適應譜峭度及其應用、變分模態分解及其應用、復值信號處理理論及其應用、基于壓縮感知的稀疏時頻表征及其應用，以及七種機械信號降噪與特征增強方法。
裝備健康監測信號處理理論與方法 目錄
目錄前言第1章 局部均值分解及其時頻解調分析應用 11.1 信號瞬時特征 11.2 局部均值分解原理與特性 21.2.1 局部均值分解算法 21.2.2 端點效應處理 51.2.3 局部均值求解 91.2.4 乘積函數與IMF 111.2.5 瞬時頻率計算 121.2.6 LMD與EMD類似小波濾波器比較 161.2.7 瞬時時頻譜構造 161.2.8 邊際譜計算 171.2.9 時頻聚集性測度 171.3 LMD時頻解調仿真信號分析 181.3.1 調幅信號解調 181.3.2 調頻信號解調 191.4 LMD時頻解調工程案例分析 211.5 基于能量色散比特征的齒輪箱變工況故障診斷 231.5.1 能量色散比特征 231.5.2 精軋機齒輪箱損傷統計分析 241.5.3 基于LMD的ITFS軋機齒輪箱故障診斷 271.6 本章小結 31參考文獻 32第2章 自適應譜峭度及其應用 342.1 引言 342.2 譜峭度理論背景 352.2.1 峭度 352.2.2 譜峭度 362.2.3 頻域峭度與譜峭度對比 372.2.4 基于STFT的譜峭度計算 372.2.5 譜峭度圖和快速譜峭度圖 382.3 自適應譜峭度 392.3.1 窗函數疊加方式 392.3.2 自適應譜峭度算法 402.3.3 疊加窗函數性能評估 432.4 基于自適應譜峭度的軸承故障診斷 512.4.1 軸承故障診斷整體流程 512.4.2 仿真分析 512.4.3 實驗驗證 612.5 齒輪齒形誤差診斷 712.6 基于譜峭度的機械故障預測研究 732.6.1 性能退化分析 732.6.2 剩余使用壽命預測 752.7 本章小結 76參考文獻 77第3章 變分模態分解及其應用 813.1 模態的概念 813.2 VMD算法基本原理 813.3 VMD算法的特性 843.3.1 非均勻采樣 843.3.2 等效脈沖響應 873.3.3 VMD等效濾波器組 883.3.4 Tone分離 933.3.5 仿真應用 953.4 VMD時頻分析 1003.4.1 瞬時幅值和瞬時頻率 1003.4.2 VMD時頻譜稀疏性和時頻譜峭度測量 1013.5 基于蝙蝠算法的VMD參數優化方法 1073.5.1 蝙蝠算法基本理論 1073.5.2 基于蝙蝠算法的VMD 參數尋優 1083.5.3 仿真及實驗結果分析 1103.6 基于VMD轉子碰摩故障特征提取 1143.6.1 仿真分析 1143.6.2 案例分析 1163.7 基于VMD角域階次譜的滾動軸承變轉速工況故障診斷 1223.7.1 原理與方法 1233.7.2 案例分析 1243.8 基于VMD 與調制強度分布的齒輪故障診斷 1323.8.1 調制強度分布的基本理論 1333.8.2 仿真分析 1373.8.3 實驗驗證 1403.9 本章小結 147參考文獻 148第4章 復值信號處理與雙樹復數小波變換方法 1504.1 引言 1504.2 復延遲時頻分布 1514.2.1 分布算法 1514.2.2 瞬時頻率的估計 1534.2.3 仿真信號分析 1534.3 復值變分模態分解 1554.3.1 CVMD算法 1554.3.2 CVMD等效濾波器組 1594.3.3 CVMD希爾伯特譜 1604.3.4 實驗驗證 1614.4 雙樹復小波變換理論 1664.4.1 **小波變換 1664.4.2 雙樹復小波變換結構 1674.4.3 雙樹復小波平移不變濾波器設計 1704.4.4 雙樹復小波變換特性分析 1714.4.5 滾動軸承復合故障診斷 1754.4.6 空分機多重故障特征檢測 1794.5 本章小結 182參考文獻 182第5章 稀疏時頻壓縮感知方法及其在故障診斷中的應用 1865.1 引言 1865.2 CS理論 1885.3 稀疏時頻表示的壓縮感知 1895.3.1 非光滑凸優化模型 1895.3.2 快速迭代收縮閾值算法 1895.3.3 并行近端分解算法 1915.3.4 用于CS重建的并行類FISTA 近端算法 1915.4 仿真測試 1925.5 時頻壓縮感知特征提取方法的應用 1945.5.1 時頻表示在旋轉機械故障診斷中的應用框架 1945.5.2 基于CS 的時頻表示在軸承故障診斷中的應用 1955.5.3 基于CS 的時頻表示在齒輪健康狀態監測中的應用 1965.6 本章小結 201參考文獻 201第6章 機械信號降噪與特征增強方法 2046.1 基于改進歸一化*大似然估計的*小描述長度降噪方法 2046.1.1 引言 2046.1.2 基于改進歸一化*大似然估計的MDL 降噪方法 2056.1.3 仿真分析 2076.1.4 滾動軸承振動信號降噪分析 2096.2 雙樹復小波鄰域系數信號降噪 2106.2.1 雙樹復小波鄰域系數降噪算法 2116.2.2 齒輪微裂紋檢測 2126.3 基于VMD 和總變差降噪的滾動軸承故障診斷方法研究 2146.3.1 總變差法的基本理論 2146.3.2 基于VMD 和TV-MM 滾動軸承故障診斷方法 2196.3.3 仿真對比研究和結果分析 2196.3.4 滾動軸承故障診斷實例驗證 2226.4 基于非局部均值算法的故障診斷方法研究 2306.4.1 非局部均值基本理論 2306.4.2 基于NLM 降噪的故障診斷方法 2336.4.3 仿真分析 2336.4.4 滾動軸承故障診斷實例研究 2346.4.5 齒輪故障診斷實例研究 2426.5 基于張量分解的滾動軸承復合故障多通道信號降噪 2436.5.1 張量分解的基本理論 2436.5.2 基于張量分解的多通道降噪方法 2446.5.3 仿真分析 2466.5.4 軸承復合故障診斷實例分析 2506.6 基于局部均值分解和多點優化*小熵解卷積的滾動軸承早期故障特征提取 2556.6.1 引言 2556.6.2 局部均值分解和多點優化*小熵解卷積基本理論 2566.6.3 多點優化*小熵解卷積理論 2586.6.4 仿真分析 2606.6.5 外圈實測信號故障分析 2646.6.6 內圈實測信號故障分析 2696.7 基于自適應果蠅優化算法的降噪源分離在軸承復合故障診斷中的應用 2746.7.1 引言 2746.7.2 理論基礎 2756.7.3 仿真信號分析 2796.7.4 實測數據分析 2826.7.5 結論 2866.8 本章小結 286參考文獻 287
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