旋转机械故障特征提取与模式分类新方法 【正版图书】 pdf pdb 阿里云 极速 mobi caj kindle 下载

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前言

第章绪论

.旋转机械故障诊断

.2旋转机械故障及其主要特征

.2.旋转机械典型故障振动分类

.2.2旋转机械典型故障机理及振动特征分析

.3状态监测与故障诊断系统组成

.3.故障信息检测

.3.2状态监测

.3.3故障特征提取

.4旋转机械故障诊断的发展

.4.基于信号分析的常规故障诊断

.4.2基于知识推理的智能故障诊断

.4.3基于神经网络故障诊断技术

.5机械故障特征提取与模式分类方法研究现状

.5.独立分量分析方法

.5.2经验模态分解方法

.5.3基于隐markov模型特征提取与识别方法

.6旋转机械故障非线性动力学分析

主要参考文献

第2章基于时间序列模型盲辨识的故障特征提取方法

2.时序模型

2.2盲系统辨识

2.2.系统辨识的基本过程

2.2.2盲系统辨识的基本概念

2.3时序模型的盲辨识算法

2.3.高阶累积量的定义及其计算

2.3.2ar模型的盲辨识算法

2.3.3ma模型的盲辨识算法

2.4arma模型盲辨识方法及其仿真比较

2.4.时序模型的经典辨识方法

2.4.2几种经典辨识方法与盲辨识法仿真比较

2.5基于时序模型盲辨识的参数化双谱分析及其应用

2.5.双谱分析

2.5.2实验研究

主要参考文献

第3章基于经验模态分解的时频分析及其故障特征提取方法

3.基于emd时频分析的基本原理和算法

3..emd方法的基本原理

3..2emd方法的算法

3..3emd方法的完备性和正交性

3..4基于emd的希尔伯特谱的基本原理和算法

3.2端点效应及信号序列的延拓技术

3.2.端点效应的机理与影响

3.2.2周期延拓技术

3.2.3基于时间序列预测的延拓技术

3.2.4基于神经网络的预测延拓方法

3.2.5信号序列端点优化对称延拓方法

3.2.6信号序列延拓技术比较分析

3.3基于emd的时频分析与其他时频分析方法的比较

3.3.基于emd的时频分析与短时傅里叶

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编辑推荐

《旋转机械故障特征提取与模式分类新方法》首先介绍了三种新的信号处理方法应用于旋转机械运行过程故障特征分析与提取 基于经验模态分解的故障特征时频分析与提取（EMD）、基于独立分量分析的复合故障源分离与特征提取（ICA）、基于时序模型盲识别的故障特征双谱分析与提取等。然后介绍了具有优良的非平稳过程时序模式分类能力的基于一维、二维隐马尔可夫模型（D、2D-HMM）的故障模式分类法，与上述三种方法提取的时频或二维特征相结合，在大型旋转机械启停机典型非平稳过程故障诊断与状态监测中进行了应用。此外，还介绍了一些用于转轴系统非线性故障分析的基于解释模型或知识的方法与技术。上述介绍的完整的非平稳过程故障分析与诊断是本书特点。