<全矢谱技术及工程应用>出版

小李飞到

作者：[url=]韩捷,石来德[/url]
详细介绍：
本书是作者进行全矢谱技术科学研究与工程实践的科研专著，凝聚了作者多年来从事该项技术的科研与技术开发经验。书中详细介绍了全矢谱技术的概念、技术体系以及应用方法，可作为机械、石油、化工、冶金、电力等行业的技术人员产品开发以及相关专业研究生教学的参考书。
前言
第1章 引言 1.1 设备状态监测诊断技术的研究意义 1.2 旋转机械故障诊断技术的发展现状 1.2.1 旋转机械故障诊断的研究方法评述 1.2.2 旋转机械故障机理的研究现状 1.2.3 同源信息融合分析技术的发展状况 1.2.4 设备远程故障诊断技术的发展状况 1.3 全矢谱技术研究的目的与意义 1.3.1 全矢谱技术的研究背景 1.3.2 课题研究的目的和意义 1.4 本书的研究内容与结构安排 1.4.1 本书的主要研究内容 1.4.2 本书的结构安排 1.5 本章小结 参考文献
第2章 转子基本回转特性与数据处理基础 2.1 转子的基本回转特性 2.1.1 概述 2.1.2 转子涡动轨迹的分析与计算 2.1.3 转子的临界转速及其影响因素 2.1.4 非线性振动的特征及识别方法 2.2 数字信号处理基础 2.2.1 模拟信号的离散化 2.2.2 离散傅里叶变换——DFT 2.2.3 快速傅里叶变换——FFT 2.2.4 快速复傅里叶变换 2.3 本章小结 参考文献
第3章 典型旋转机械部件的故障物理特性 3.1 转子不对中故障的几何特性 3.1.1 轴线平行位移不对中 3.1.2 轴线角度位移不对中 3.1.3 轴线综合位移不对中 3.2 转子不对中的运动学机理 3.2.1 不对中条件下的啮合状态 3.2.2 不对中状态下的瞬时啮合分析 3.2.3 外壳质心的回转形态与轨迹 3.3 “锁定”状态下的不对中运动分析 3.4 工程诊断方法与应用实例 3.4.1 工程诊断方法 3.4.2 工程应用实例 3.4.3 基于同源全信息空间领域诊断的提出 3.5 本章小结 参考文献
第4章 平面全矢谱分析与方法 4.1 旋转机械的动态检测现状 4.2 全矢谱技术基础 4.3 全矢谱数值计算方法 4.4 二维全矢功率谱的直接估计 4.4.1 几种全矢功率谱的估计方法 4.4.2 全矢功率谱的灵敏度分析 4.5 全矢细化谱分析与应用 4.5.1 复调制细化分析 4.5.2 基于复调制的全矢细化谱分析 4.5.3 全矢细化谱的仿真算例 4.6 全矢倒频谱分析与应用 4.6.1 倒频谱的定义 4.6.2 倒频谱的数值计算方法 4.6.3 全矢倒频谱及其数值计算方法 4.6.4 全矢倒频谱分析的工程应用 4.7 瞬态过程的全矢谱分析 4.8 全矢谱分析与传统分析方法的关系 4.8.1 全矢谱方法与传统谱分析的关系 4.8.2 全矢谱分析对现行诊断经验和规则的继承性 4.9 全矢谱分析的工程应用实例 4.10 本章小结 参考文献
第5章 空间全矢谱分析与方法 5.1 转子的空间振动概述 5.2 转子的空间进动及振动特征 5.2.1 转子空间轴心轨迹 5.2.2 轴心轨迹的投影 5.2.3 坐标系xyz到x"y"z"的变换 5.2.4 坐标系x"y"z"到x''''y''''z''''的变换 5.2.5 坐标变换总则 5.3 旋转机械空间域全矢谱及数值计算 5.3.1 夹角φk的计算 5.3.2 夹角θk的计算 5.3.3 空间矢谱的数值方法 5.4 三维空间全矢功率谱 5.5 三维全矢谱的工程应用 5.6 本章小结 参考文献
第6章 基于非平稳信号的全矢谱技术 6.1 全矢短时傅里叶变换及其应用 6.1.1 短时傅里叶变换定义 6.1.2 短时傅里叶变换窗函数的选择 6.1.3 全矢短时傅里叶变换的分析与计算 6.1.4 全矢短时傅里叶变换的工程应用 6.2 全矢Wigner分布及其应用 6.2.1 基于Wigner-Ville分布的非平稳信号的分析 6.2.2 全矢Wigner-Ville分布及其算法 6.2.3 全矢Wigner-Ville分布的应用实例 6.3 全矢小波分析及其应用 6.3.1 小波变换原理及算法 6.3.2 小波变换在振动信号处理中的应用 6.3.3 全矢小波分析技术 6.4 全矢小波包分解 6.4.1 小波包分解的定义 6.4.2 小波包的空间分解 6.4.3 小波包分解算法 6.4.4 全信息小波包分析技术 6.5 全矢谐波小波原理及其工程应用 6.5.1 谐波小波包分析及其算法 6.5.2 全矢谐波小波包分析及其算法 6.5.3 全矢谐波小波包的工程应用 6.6 全矢最大熵谱及其应用 6.6.1 时序模型与最大熵谱 6.6.2 二维全矢最大熵谱估计 6.6.3 三维空间全矢最大熵谱 6.6.4 全矢最大熵谱的工程应用 6.7 本章小结 参考文献
第7章 基于全矢谱技术的智能诊断 7.1 全矢谱-人工神经网络诊断方法及其应用研究 7.1.1 RBF神经网络 7.1.2 全矢谱-RBFN诊断方法及应用研究 7.2 全矢谱-模糊聚类诊断方法及其应用研究 7.2.1 模糊C均值聚类分析 7.2.2 全矢谱-FCM

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小李飞到

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