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商品簡介
作者簡介
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目次
商品簡介
本書是在完成國家自然科學基金「局部均值分解(LMD)方法及其在機械故障診斷中的應用研究」(編號：50775068)的基礎上完成的，其研究方法是目前國內外故障診斷研究的新方向。本書介紹了新的信號處理方法——局部均值分解(Local mean decomposition．LMD)方法，對LMD方法的理論問題進行了研究和完善，並提出了一系列基於LMD的機械故障診斷方法。本書可供大專院校教師、研究生和高年級學生閱讀，還可供從事信號處理和機械故障診斷的科技人員參考。 程軍聖，男，1968年10月出生，機械工程博士，力學博士後教授，博士研究生導師，湖南大學機械與運載工程學院教師。 「Journal of Measurement Science and Instrumentation」、「振動測試與診斷」等期刊編委，湖南省機械故障診斷與失效學會副理事長，中圓振動工程學會故障診斷專業委員會理事。
作者簡介
程軍圣，男，1968年10月出生，機械工程博士，力學博士后教授，博士研究生導師，湖南大學機械與運載工程學院教師。“Journal of Measurement Science and Instrumentation”、“振動測試與診斷”等期刊編委，湖南省機械故障診斷與失效學會副理事長，中國振動工程學會故障診斷專業委員會理事。張亢，男，1983年11月生，機械工程博士，長沙理工大學教師。近年來一直從事機電設備狀態監控及故障診斷方面的科研工作，參與了包括國家自然科學基金、863項目在內的多項課題研究。在國內外學術期刊上發表相關學術論文20余篇，其中SCI、EI收錄10余篇。楊宇，女，1971年4月生，機械工程博士，電氣工程博士后，教授，博士研究生導師，湖南大學機械與運載工程學院教師。近年來一直從事機電設備狀態監控及故障診斷方面的教學和科研工作，主持并參與了包括國家自然科學基金、863項目、高等學校博士點專項科研基金、教育部留學回國人員科學基金、中國博士后科學基金等在內的多項課題研究。
名人/編輯推薦
程軍圣、張亢、楊宇編著的《機械故障振動信號的局部均值分解方法》以理論研究和實際應用為目的，研究了LMD方法的基本理論及其在機械故障診斷中的應用。全書共分7章。第1章研究了目前常用的幾種非平穩信號分析方法的優勢及其局限性；第2章介紹了LMD方法的基本理論；第3章對LMD方法的理論問題進行了研究和改進；第4章結合旋轉機械的故障機理，提出了基于LMD的瞬時頻率譜和局部能量譜方法；第5章提出了基于LMD和譜峭度的包絡分析方法，并將其應用于滾動軸承故障診斷；第6章將LMD方法與形態學相結合應用于旋轉機械故障診斷；第7章提出了基于LMD的包絡階次譜方法并應用于齒輪和滾動軸承的故障診斷。
目次
第1章 緒論
1．1 旋轉機械故障診斷技術的研究意義和現狀
1．1．1 旋轉機械故障診斷技術的研究意義
1．1．2 旋轉機械故障診斷技術的研究現狀
1．2 時頻分析方法
1．2．1 傳統時頻分析方法
1．2．2 Hilbert—Huang變換
1．3 局部均值分解方法
第2章 局部均值分解方法
2．1 引 言
2．2 LMD方法
2．2．1 乘積函數分量及其特點
2．2．2 LMD算法
2．2．3 基于LMD的時頻分析
2．2．4 LMD方法的特點
2．3 與其他時頻分析方法的比較
2．3．1 與傳統時頻分析方法的比較
2．3．2 與HHT方法的比較
第3章 LMD方法的理論研究及其改進
3．1 引 言
3．2 滑動平均步長的研究
3．2．1 滑動平均步長的影響
3．2．2 滑動平均步長的選取
3．2．3 實驗方案
3．2．4 實驗信號分析
3．3 純調頻信號判據的研究
3．3．1 概述
3．3．2 正交性判據
3．3．3 OC判據的應用
3．4 LMD方法中端點效應的處理
3．4．1 概述
3．4．2 LMD端點效應的處理
3．4．3 應用
3．5 基于噪聲輔助分析的總體局部均值分解方法
3．5．1 模態混淆產生的原因
3．5．2 LMD方法分析白噪聲信號
3．5．3 噪聲輔助分析的總體局部均值分解方法
3．5．4 實驗信號分析
3．6 基于有理樣條函數插值的LMD方法
3．6．1 基于有理樣條函數插值的LMD方法的原理
3．6．2 仿真信號分析
3．6．3 實驗信號分析
第4章 基于LMD的瞬時頻率譜和局部能量譜方法
4．1 引 言
4．2 基于LMD的瞬時頻率譜方法及其齒輪故障診斷原理
4．3 在齒輪故障特征提取中的應用
4．3．1 實驗信號分析
4．3．2 實際信號分析
4．4 基于LMD的局部能量譜方法及其齒輪故障診斷原理
4．5 在齒輪故障特征提取中的應用
4．5．1 實驗信號分析
4．5．2 實際信號分析
第5章 基于LMD和譜峭度的包絡分析方法
5．1 引言
5．2 基于LMD和譜峭度的包絡分析方法及軸承診斷原理
5．3 在滾動軸承故障診斷中的應用
5．3．1 仿真信號分析
5．3．2 實驗信號分析
第6章 基于LMD和形態學的旋轉機械故障診斷方法
6．1 引 言
6．2 形態譜和形態譜熵原理
6．2．1 多尺度形態學理論
6．2．2 形態譜和形態譜熵
6．2．3 仿真信號分析
6．3 基于LMD的形態譜和形態譜熵及其在轉子系統故障診斷中的應用
6．3．1 診斷原理
6．3．2 在轉子系統故障診斷中的應用
6．4 基于LMD的形態學分形維數及其在滾動軸承故障診斷中的應用
6．4．1 診斷原理
6．4．2 形態學分形維數的估計
6．4．3 仿真信號分析
6．4．4 在滾動軸承故障診斷中的應用
第7章 基于LMD的包絡階次譜方法
7．1 引言
7．2 基于LMD的包絡階次譜方法
7．2．1 計算階次跟蹤法
7．2．2 基于LMD的包絡階次譜
7．3 在旋轉機械故障診斷中的應用
7．3．1 在滾動軸承故障診斷中的應用
7．3．2 在齒輪故障診斷中的應用
參考文獻
1．1 旋轉機械故障診斷技術的研究意義和現狀
1．1．1 旋轉機械故障診斷技術的研究意義
1．1．2 旋轉機械故障診斷技術的研究現狀
1．2 時頻分析方法
1．2．1 傳統時頻分析方法
1．2．2 Hilbert—Huang變換
1．3 局部均值分解方法
第2章 局部均值分解方法
2．1 引 言
2．2 LMD方法
2．2．1 乘積函數分量及其特點
2．2．2 LMD算法
2．2．3 基于LMD的時頻分析
2．2．4 LMD方法的特點
2．3 與其他時頻分析方法的比較
2．3．1 與傳統時頻分析方法的比較
2．3．2 與HHT方法的比較
第3章 LMD方法的理論研究及其改進
3．1 引 言
3．2 滑動平均步長的研究
3．2．1 滑動平均步長的影響
3．2．2 滑動平均步長的選取
3．2．3 實驗方案
3．2．4 實驗信號分析
3．3 純調頻信號判據的研究
3．3．1 概述
3．3．2 正交性判據
3．3．3 OC判據的應用
3．4 LMD方法中端點效應的處理
3．4．1 概述
3．4．2 LMD端點效應的處理
3．4．3 應用
3．5 基于噪聲輔助分析的總體局部均值分解方法
3．5．1 模態混淆產生的原因
3．5．2 LMD方法分析白噪聲信號
3．5．3 噪聲輔助分析的總體局部均值分解方法
3．5．4 實驗信號分析
3．6 基于有理樣條函數插值的LMD方法
3．6．1 基于有理樣條函數插值的LMD方法的原理
3．6．2 仿真信號分析
3．6．3 實驗信號分析
第4章 基于LMD的瞬時頻率譜和局部能量譜方法
4．1 引 言
4．2 基于LMD的瞬時頻率譜方法及其齒輪故障診斷原理
4．3 在齒輪故障特征提取中的應用
4．3．1 實驗信號分析
4．3．2 實際信號分析
4．4 基于LMD的局部能量譜方法及其齒輪故障診斷原理
4．5 在齒輪故障特征提取中的應用
4．5．1 實驗信號分析
4．5．2 實際信號分析
第5章 基于LMD和譜峭度的包絡分析方法
5．1 引言
5．2 基于LMD和譜峭度的包絡分析方法及軸承診斷原理
5．3 在滾動軸承故障診斷中的應用
5．3．1 仿真信號分析
5．3．2 實驗信號分析
第6章 基于LMD和形態學的旋轉機械故障診斷方法
6．1 引 言
6．2 形態譜和形態譜熵原理
6．2．1 多尺度形態學理論
6．2．2 形態譜和形態譜熵
6．2．3 仿真信號分析
6．3 基于LMD的形態譜和形態譜熵及其在轉子系統故障診斷中的應用
6．3．1 診斷原理
6．3．2 在轉子系統故障診斷中的應用
6．4 基于LMD的形態學分形維數及其在滾動軸承故障診斷中的應用
6．4．1 診斷原理
6．4．2 形態學分形維數的估計
6．4．3 仿真信號分析
6．4．4 在滾動軸承故障診斷中的應用
第7章 基于LMD的包絡階次譜方法
7．1 引言
7．2 基于LMD的包絡階次譜方法
7．2．1 計算階次跟蹤法
7．2．2 基于LMD的包絡階次譜
7．3 在旋轉機械故障診斷中的應用
7．3．1 在滾動軸承故障診斷中的應用
7．3．2 在齒輪故障診斷中的應用
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