全矢譜技術(shù)及工程應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　《全矢譜技術(shù)及工程應(yīng)用》詳細(xì)介紹了全矢譜技術(shù)的概念、技術(shù)體系以及應(yīng)用方法。主要內(nèi)容包括轉(zhuǎn)子基本回轉(zhuǎn)特性與數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)，典型旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件的故障物理特性，平面全矢譜分析與方法，空間全矢譜分析與方法，基于非平穩(wěn)信號(hào)的全矢譜技術(shù)，基于全矢譜技術(shù)的智能診斷，設(shè)備遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷關(guān)鍵技術(shù)，基于全矢譜技術(shù)的產(chǎn)品開發(fā)與應(yīng)用?！　　度缸V技術(shù)及工程應(yīng)用》是作者長期從事設(shè)備故障診斷教學(xué)、科研及產(chǎn)品開發(fā)研究工作的結(jié)晶?！度缸V技術(shù)及工程應(yīng)用》可作為機(jī)械、石油、化工、冶金、電力等行業(yè)的技術(shù)人員以及相關(guān)專業(yè)研究生的教學(xué)參考書。

書籍目錄

序前言第1章　引言1.1 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測診斷技術(shù)的研究意義1.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀1.2.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究方法評(píng)述1.2.2 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障機(jī)理的研究現(xiàn)狀1.2.3 同源信息融合分析技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r1.2.4 設(shè)備遠(yuǎn)程故障診斷技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r1.3 全矢譜技術(shù)研究的目的與意義1.3.1 全矢譜技術(shù)的研究背景1.3.2 課題研究的目的和意義1.4 本書的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排1.4.1 本書的主要研究內(nèi)容1.4.2 本書的結(jié)構(gòu)安排1.5 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第2章　轉(zhuǎn)子基本回轉(zhuǎn)特性與數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)2.1 轉(zhuǎn)子的基本回轉(zhuǎn)特性2.1.1 概述2.1.2 轉(zhuǎn)子渦動(dòng)軌跡的分析與計(jì)算2.1.3 轉(zhuǎn)子的臨界轉(zhuǎn)速及其影響因素2.1.4 非線性振動(dòng)的特征及識(shí)別方法2.2 數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)2.2.1 模擬信號(hào)的離散化2.2.2 離散傅里葉變換——DFr2.2.3 快速傅里葉變換——FFT2.2.4 快速復(fù)傅里葉變換2.3 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章　典型旋轉(zhuǎn)機(jī)械部件的故障物理特性3.1 轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障的幾何特性3.1.1 軸線平行位移不對(duì)中3.1.2 軸線角度位移不對(duì)中3.1.3 軸線綜合位移不對(duì)中3.2 轉(zhuǎn)子不對(duì)中的運(yùn)動(dòng)學(xué)機(jī)理3.2.1 不對(duì)中條件下的嚙合狀態(tài)3.2.2 不對(duì)中狀態(tài)下的瞬時(shí)嚙合分析3.2.3 外殼質(zhì)心的回轉(zhuǎn)形態(tài)與軌跡3.3 “鎖定”狀態(tài)下的不對(duì)中運(yùn)動(dòng)分析3.4 工程診斷方法與應(yīng)用實(shí)例3.4.1 工程診斷方法3.4.2 工程應(yīng)用實(shí)例3.4.3 基于同源全信息空間領(lǐng)域診斷的提出3.5 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第4章　平面全矢譜分析與方法4.1 旋轉(zhuǎn)機(jī)械的動(dòng)態(tài)檢測現(xiàn)狀4.2 全矢譜技術(shù)基礎(chǔ)4.3 全矢譜數(shù)值計(jì)算方法4.4 二維全矢功率譜的直接估計(jì)4.4.1 幾種全矢功率譜的估計(jì)方法4.4.2 全矢功率譜的靈敏度分析4.5 全矢細(xì)化譜分析與應(yīng)用4.5.1 復(fù)調(diào)制細(xì)化分析4.5.2 基于復(fù)調(diào)制的全矢細(xì)化譜分析4.5.3 全矢細(xì)化譜的仿真算例4.6 全矢倒頻譜分析與應(yīng)用4.6.1 倒頻譜的定義4.6.2 倒頻譜的數(shù)值計(jì)算方法4.6.3 全矢倒頻譜及其數(shù)值計(jì)算方法4.6.4 全矢倒頻譜分析的工程應(yīng)用4.7 瞬態(tài)過程的全矢譜分析4.8 全矢譜分析與傳統(tǒng)分析方法的關(guān)系4.8.1 全矢譜方法與傳統(tǒng)譜分析的關(guān)系4.8.2 全矢譜分析對(duì)現(xiàn)行診斷經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則的繼承性4.9 全矢譜分析的工程應(yīng)用實(shí)例4.10 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第5章　空間全矢譜分析與方法5.1 轉(zhuǎn)子的空間振動(dòng)概述5.2 轉(zhuǎn)子的空間進(jìn)動(dòng)及振動(dòng)特征5.2.1 轉(zhuǎn)子空間軸心軌跡5.2.2 軸心軌跡的投影5.2.3 坐標(biāo)系xyz到Xyz的變換5.2.4 坐標(biāo)系xyz到xyz的變換5.2.5 坐標(biāo)變換總則5.3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械空間域全矢譜及數(shù)值計(jì)算5.3.1 夾角鰇的計(jì)算5.3.2 夾角鑛的計(jì)算5.3.3 空間矢譜的數(shù)值方法5.4 三維空間全矢功率譜5.5 三維全矢譜的工程應(yīng)用5.6 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第6章　基于非平穩(wěn)信號(hào)的全矢譜技術(shù)6.1 全矢短時(shí)傅里葉變換及其應(yīng)用6.1.1 短時(shí)傅里葉變換定義6.1.2 短時(shí)傅里葉變換窗函數(shù)的選擇6.1.3 全矢短時(shí)傅里葉變換的分析與計(jì)算6.1.4 全矢短時(shí)傅里葉變換的工程應(yīng)用6.2 全矢Wigner分布及其應(yīng)用6.2.1 基于Wigner-Ville分布的非平穩(wěn)信號(hào)的分析6.2.2 全矢WignerVille分布及其算法6.2.3 全矢Wigner-Ville分布的應(yīng)用實(shí)例6.3 全矢小波分析及其應(yīng)用6.3.1 小波變換原理及算法6.3.2 小波變換在振動(dòng)信號(hào)處理中的應(yīng)用6.3.3 全矢小波分析技術(shù)6.4 全矢小波包分解6.4.1 小波包分解的定義6.4.2 小波包的空間分解6.4.3 小波包分解算法6.4.4 全信息小波包分析技術(shù)6.5 全矢諧波小波原理及其工程應(yīng)用6.5.1 諧波小波包分析及其算法6.5.2 全矢諧波小波包分析及其算法6.5.3 全矢諧波小波包的工程應(yīng)用6.6 全矢最大熵譜及其應(yīng)用6.6.1 時(shí)序模型與最大熵譜6.6.2 二維全矢最大熵譜估計(jì)6.6.3 三維空間全矢最大熵譜6.6.4 全矢最大熵譜的工程應(yīng)用6.7 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第7章　基于全矢譜技術(shù)的智能診斷7.1 全矢譜-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法及其應(yīng)用研究7.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.1.2 全矢譜-RBFN診斷方法及應(yīng)用研究7.2 全矢譜-模糊聚類診斷方法及其應(yīng)用研究7.2.1 模糊C均值聚類分析7.2.2 全矢譜-FCM診斷方法及應(yīng)用研究7.3 全矢譜-支持向量機(jī)診斷方法及其應(yīng)用研究7.3.1 支持向量機(jī)及其算法7.3.2 多分類支持向量機(jī)7.3.3 全矢譜-SVM診斷方法及應(yīng)用研究7.4 基于全矢譜-人工免疫的診斷方法及其應(yīng)用研究7.4.1 相關(guān)術(shù)語7.4.2 人工免疫系統(tǒng)及其網(wǎng)絡(luò)模型、算法原理7.4.3 aiNet免疫網(wǎng)絡(luò)7.4.4 基于全矢譜-AIS的診斷方法及應(yīng)用研究7.5 基于全矢譜的故障診斷專家系統(tǒng)7.5.1 專家系統(tǒng)的幾個(gè)基本概念7.5.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特性7.5.3 設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)7.5.4 故障診斷專家系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例——二氧化碳?jí)嚎s機(jī)組故障診斷系統(tǒng)7.6 本章　小節(jié)參考文獻(xiàn)第8章　設(shè)備遠(yuǎn)程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷關(guān)鍵技術(shù)8.1 遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)模式8.1.1 基于視頻會(huì)議的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷8.1.2 基于Client／Server的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷8.1.3 基于Browser／Server的遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷8.2 Browser／Server模式及其關(guān)鍵技術(shù)8.2.1 Browser／Server模式及其特點(diǎn)8.2.2 Browser／Server-模式關(guān)鍵技術(shù)8.3 系統(tǒng)軟件平臺(tái)與開發(fā)工具8.3.1 系統(tǒng)軟件平臺(tái)8.3.2 系統(tǒng)開發(fā)工具8.4 設(shè)備遠(yuǎn)程診斷網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c構(gòu)架8.4.1 RMDN的總體結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?.4.2 RMDN的構(gòu)建8.4.3 RDC的遠(yuǎn)程診斷中心8.5 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)第9章　基于全矢譜技術(shù)的產(chǎn)品開發(fā)與應(yīng)用9.1 eM3000設(shè)備遠(yuǎn)程監(jiān)控與運(yùn)行管理系統(tǒng)9.1.1 遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)RNSS9.1.2 智能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)IDSS9.1.3 在線監(jiān)測預(yù)報(bào)系統(tǒng)OMFS9.1.4 信號(hào)分析處理系統(tǒng)SAPS9.1.5 故障診斷專家系統(tǒng)FDES9.2 PDES設(shè)備狀態(tài)檢測與安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)9.2.1 數(shù)據(jù)采集和管理系統(tǒng)DSMS9.2.2 運(yùn)行與安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)RSAS9.3 大型低速重載轉(zhuǎn)爐應(yīng)用實(shí)例9.3.1 轉(zhuǎn)爐基本概況9.3.2 低速重載轉(zhuǎn)爐的檢測9.3.3 轉(zhuǎn)爐信號(hào)的變尺度預(yù)處理9.3.4 遠(yuǎn)程監(jiān)測診斷系統(tǒng)的建立與實(shí)施9.4 本章　小結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第1章　引言　　1.2　旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀　　1.2.1　旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的研究方法評(píng)述　　設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究已逐步走向成熟并正在引向深入。應(yīng)用于設(shè)備故障診斷的理論和方法很多，各有技術(shù)特點(diǎn)和技術(shù)關(guān)鍵，并分別適用于不同的工程實(shí)踐。這些方法與技術(shù)主要包括兩部分：一是特征提取方法。二是模式分類方法。以下分別從兩方面進(jìn)行討論?！　?．特征提取方法　　特征提取是進(jìn)行故障診斷的前提。若特征提取不正確或不全面，必然導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類以及誤判和誤診。從故障診斷研究技術(shù)發(fā)展的進(jìn)程知道，故障的特征提取一直都是設(shè)備故障診斷技術(shù)最重要、最關(guān)鍵、最基礎(chǔ)和最困難的問題。其技術(shù)難題主要集中在兩個(gè)方面：一方面，從機(jī)理研究獲取故障特征；另一方面，借助現(xiàn)代信號(hào)處理理論、方法和手段，從信號(hào)的深加工中獲取更多的信息。這些分析處理包括各種以信息處理為核心的常規(guī)信息處理技術(shù)、小波分析技術(shù)、時(shí)間序列分析、高階統(tǒng)計(jì)量分析等?！　。?）設(shè)備故障機(jī)理故障機(jī)理及故障征兆的研究是機(jī)械故障診斷技術(shù)的理論基礎(chǔ)。根據(jù)研究對(duì)象及其表征的故障特性，建立相應(yīng)的物理、數(shù)學(xué)模型一直是故障機(jī)理和故障征兆研究的有效手段。由于大型機(jī)械系統(tǒng)的復(fù)雜性和運(yùn)動(dòng)多樣性，從設(shè)備的運(yùn)行、檢修中積累知識(shí)也成為設(shè)備故障機(jī)理研究的重要途徑。故障機(jī)理及故障征兆的研究為故障診斷的實(shí)施提供了重要依據(jù)。John Shore根據(jù)研究將旋轉(zhuǎn)機(jī)械的典型故障分門歸類，總結(jié)出四張故障征兆表，至今仍是現(xiàn)場工程技術(shù)人員進(jìn)行設(shè)備故障診斷的重要依據(jù)。上海發(fā)電成套設(shè)備設(shè)計(jì)研究所和哈爾濱工業(yè)大學(xué)也歸納了許多汽輪發(fā)電機(jī)組典型故障，建立了上千條針對(duì)汽輪機(jī)組的診斷規(guī)則。旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障機(jī)理的研究是故障診斷領(lǐng)域的一大難題，已經(jīng)成為故障診斷學(xué)科極具挑戰(zhàn)意義的研究方向。

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