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1 故障诊断学的意义1

第3版 序第1版 序第3版 前言第2版 前言第1版 前言第1章 绪论1

2 故障诊断技术的发展6

3 工况监视与故障诊断系统的主要环节和模式8

4 故障诊断与机械系统可靠性及可维修性的关系11

第1篇 特征信号检测与动态系统特性分析第2章 特征信号检测18

1 概述18

2 特征信号的选择18

3 振动信号的检测20

4 特征信号的采集32

2 随机过程的基本概念及其数字特征38

第3章 动态系统特性的时域分析38

1 概述38

3 时间序列的统计分析44

4 线性时间序列模型分析及其应用48

5 工况状态变化趋势性模型分析58

6 时间序列的预报66

第4章 动态系统特性的频谱分析72

1 概述72

2 周期信号的傅里叶级数及频谱72

3 非周期信号的傅里叶变换原理75

4 卷积定理77

5 采样信号的傅里叶变换78

6 傅里叶变换的周期性与离散性84

7 功率谱87

8 最大熵谱89

9 其他几种谱函数94

第5章 非平稳信号特征分析97

1 概述97

2 非平稳信号的频域分析97

3 非平稳信号的时频域分析105

4 经验模式分解及希尔伯特谱119

5 周期平稳信号分析127

第2篇 基于人工智能的故障诊断技术第6章 状态识别方法原理134

1 概述134

2 对比分析法134

3 距离及相似度量分类原理135

4 近邻决策算法139

5 贝叶斯（Bayes）分类法141

6 Fisher判别方法149

7 势能函数分类法151

8 模糊诊断方法154

9 故障树分析法162

10 基于粗糙集理论的诊断方法167

11 主成分分析及独立成分分析171

第7章 神经网络诊断原理181

1 概述181

2 人工神经网络的拓扑结构及学习规则181

3 多层前向神经网络模型及BP算法186

4 径向基函数（RBF）网络及其学习算法191

5 模糊神经网络模型195

6 无监督神经网络模型200

第8章 模拟退火与演化算法的原理及应用207

1 概述207

2 模拟退火算法原理209

3 演化算法原理215

4 模拟退火和演化算法在知识获取中的应用226

第9章 专家系统诊断原理236

1 概述236

2 专家系统的基本结构及功能236

3 推理机制238

4 知识表示与知识获取240

5 粗糙集理论与知识获取245

6 人工神经网络与专家系统249

7 基于行为的故障诊断系统251

8 多专家诊断系统256

2 振动基础266

1 概述266

第3篇 机械故障诊断技术的工程应用第10章 旋转机械的状态监视与故障诊断266

3 转子系统振动故障诊断268

4 齿轮箱故障诊断284

5 滚动轴承的振动信号分析及研究298

第11章 机械制造过程质量控制与状态识别314

1 概述314

2 质量管理的模式316

3 正态分布曲线性质及不合格品率的计算325

4 工序过程质量状态的识别与控制337

2 液压系统的故障模式及其特征357

1 概述357

第12章 液压系统的状态监测与故障诊断357

3 液压系统检测与故障诊断方法362

4 液压系统故障诊断的基本方法与步骤367

第13章 计算机辅助状态监测与故障诊断系统375

1 概述375

2 汽轮机压缩机组工况监视与故障诊断系统实例375

3 面向Web的多代理故障诊断系统384

4 嵌入式智能故障诊断系统391

附录A 正态分布表（12位小数）398

附录B 合格率与不合格率表（12位小数）406

参考文献407