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)機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀1.2.1 旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的研究方法評述1.2.2 旋轉(zhuǎn)機械故障機理的研究現(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)子渦動軌跡的分析與計算2.1.3 轉(zhuǎn)子的臨界轉(zhuǎn)速及其影響因素2.1.4 非線性振動的特征及識別方法2.2 數(shù)字信號處理基礎(chǔ)2.2.1 模擬信號的離散化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)參考文獻第3章　典型旋轉(zhuǎn)機械部件的故障物理特性3.1 轉(zhuǎn)子不對中故障的幾何特性3.1.1 軸線平行位移不對中3.1.2 軸線角度位移不對中3.1.3 軸線綜合位移不對中3.2 轉(zhuǎn)子不對中的運動學(xué)機理3.2.1 不對中條件下的嚙合狀態(tài)3.2.2 不對中狀態(tài)下的瞬時嚙合分析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)下的不對中運動分析3.4 工程診斷方法與應(yīng)用實例3.4.1 工程診斷方法3.4.2 工程應(yīng)用實例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)參考文獻第4章　平面全矢譜分析與方法4.1 旋轉(zhuǎn)機械的動態(tài)檢測現(xiàn)狀4.2 全矢譜技術(shù)基礎(chǔ)4.3 全矢譜數(shù)值計算方法4.4 二維全矢功率譜的直接估計4.4.1 幾種全矢功率譜的估計方法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)值計算方法4.6.3 全矢倒頻譜及其數(shù)值計算方法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 全矢譜分析對現(xiàn)行診斷經(jīng)驗和規(guī)則的繼承性4.9 全矢譜分析的工程應(yīng)用實例4.10 本章　小結(jié)參考文獻第5章　空間全矢譜分析與方法5.1 轉(zhuǎn)子的空間振動概述5.2 轉(zhuǎn)子的空間進動及振動特征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)機械空間域全矢譜及數(shù)值計算5.3.1 夾角鰇的計算5.3.2 夾角鑛的計算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)參考文獻第6章　基于非平穩(wěn)信號的全矢譜技術(shù)6.1 全矢短時傅里葉變換及其應(yīng)用6.1.1 短時傅里葉變換定義6.1.2 短時傅里葉變換窗函數(shù)的選擇6.1.3 全矢短時傅里葉變換的分析與計算6.1.4 全矢短時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 小波變換在振動信號處理中的應(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 時序模型與最大熵譜6.6.2 二維全矢最大熵譜估計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-支持向量機診斷方法及其應(yīng)用研究7.3.1 支持向量機及其算法7.3.2 多分類支持向量機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)用實例——二氧化碳壓縮機組故障診斷系統(tǒng)7.6 本章　小節(jié)參考文獻第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)的實現(xiàn)模式8.1.1 基于視頻會議的遠(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8.2.2 Browser／Server-模式關(guān)鍵技術(shù)8.3 系統(tǒng)軟件平臺與開發(fā)工具8.3.1 系統(tǒng)軟件平臺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)報系統(tǒng)OMFS9.1.4 信號分析處理系統(tǒng)SAPS9.1.5 故障診斷專家系統(tǒng)FDES9.2 PDES設(shè)備狀態(tài)檢測與安全評價系統(tǒng)9.2.1 數(shù)據(jù)采集和管理系統(tǒng)DSMS9.2.2 運行與安全評價系統(tǒng)RSAS9.3 大型低速重載轉(zhuǎn)爐應(yīng)用實例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)的建立與實施9.4 本章　小結(jié)參考文獻

章節(jié)摘錄

　　第1章　引言　　1.2　旋轉(zhuǎn)機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀　　1.2.1　旋轉(zhuǎn)機械故障診斷的研究方法評述　　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)特點和技術(shù)關(guān)鍵，并分別適用于不同的工程實踐。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行討論?！　?．特征提取方法　　特征提取是進行故障診斷的前提。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方面：一方面，從機理研究獲取故障特征；另一方面，借助現(xiàn)代信號處理理論、方法和手段，從信號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)、時間序列分析、高階統(tǒng)計量分析等?！　。?）設(shè)備故障機理故障機理及故障征兆的研究是機械故障診斷技術(shù)的理論基礎(chǔ)。根據(jù)研究對象及其表征的故障特性，建立相應(yīng)的物理、數(shù)學(xué)模型一直是故障機理和故障征兆研究的有效手段。由于大型機械系統(tǒng)的復(fù)雜性和運動多樣性，從設(shè)備的運行、檢修中積累知識也成為設(shè)備故障機理研究的重要途徑。故障機理及故障征兆的研究為故障診斷的實施提供了重要依據(jù)。John Shore根據(jù)研究將旋轉(zhuǎn)機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)電機組典型故障，建立了上千條針對汽輪機組的診斷規(guī)則。旋轉(zhuǎn)機械故障機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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