內容簡介
本書針對機械設備狀態監測與早期故障診斷，介紹機械動態振動信號處理方法和設備故障特徵提出的一些新理論與新方法，著重介紹小波包絡分析、小波奇異性檢測、盲信號分離理論、雙線性時間一頻率分析、時頻分布的快速計算等現代信號處理及檢測的理論和算法。並以齒輪箱狀態監測與早期故障診斷為套用背景，通過大量故障診斷實例對上述理論與算法在故障特徵提取中的套用進行了較深入的分析和探討。
本書可作為從事信號探測、機械設備狀態監測與故障診斷的科研人員，以及設備管理與維護的工程技術人員的參考書，也可作為高等學校高年級本科生和研究生專業課教材。
圖書目錄
第1章 緒論
1.1 傳統的故障特徵提取方法
1.1.1 時域分析方法
1.1.2 頻域分析方法
1.2 現代信號處理方法
1.2.1 盲信號分離
1.2.2 短時傅立葉變換
1.2.3 小波變換
1.2.4 雙線性時間一頻率分布
1.2.5 雙線性時間一頻率變換的快速計算
1.3 本書內容安排
第2章 信號源特徵分析及提取
2.1 引言
2.2 齒輪振動信號特徵分析
2.2.1 齒輪的振動
2.2.2 齒輪振動數學模型
2.2.3 齒輪典型故障信號特徵
2.2.4 齒輪故障對運動參數的影響
2.3 軸承振動信號特徵分析
2.3.1 正常軸承的振動信號特徵
2.3.2 故障軸承的振動信號特徵
2.3.3 軸承振動信號的頻譜結構分析
2.4 齒輪箱振動信號的傳播與測量
2.4.1 振動信號的傳播
2.4.2 振動信號的測量
2.4.3 齒輪箱狀態信號的特點
2.5 傳統故障特徵提取方法及工程套用
2.5.1時域平均技術
2.5.2 包絡分析技術
2.5.3倒頻譜分析
第3章 盲信號分離技術
3.1 引言
3.2 盲信號分離的基本問題
3.2.1 線性瞬時混合模型
3.2.2 卷積混合模型
3.2.3 盲分離的不確定性
3.3 獨立分量分析
3.3.1 獨立性的判定——目標函式
3.3.2 獨立分量分析的實現
3.4 卷積混合模型的盲分離
3.4.1 測量信號的短時傅立葉變換
3.4.2 頻率域盲分離
3.4.3 頻域分離信號的調整
3.4.4 逆短時傅立葉變換
3.4.5 數字仿真
3.5 盲信號分離技術的套用
3.5.1 齒輪箱振動信號特徵及數學模型
3.5.2 齒輪箱振動信號的頻域特徵及其分離
3.5.3 齒輪箱實驗裝置
3.5.4 實驗數據分析
第4章 小波包絡分析技術
4.1 引言
4.2 小波變換的基本理論
4.2.1 小波變換的定義
4.2.2 小波變換的特點
4.2.3 小波變換的反演及對基本小波的要求
……
第5章 小波奇異性檢測技術
第6章 雙線性時間一頻率變換探測技術
第7章 雙線性時間一頻率變換的快速計算
參考文獻
