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| 編輯推薦： |
1、介绍了典型零部件的故障特征及诊断方法，有一定的通用性，有助于各行业读者或初学者理解与掌握。
2、信号处理部分附有必要的MATLAB计算程序，充分利用MATLAB提供的函数或工具包，使复杂的信号处理过程简易化。
3、诊断实例丰富，便于读者理论与实践相结合，迅速掌握机械故障诊断方法。
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| 內容簡介： |
本书以机械振动分析为主线，介绍了机械故障诊断的基本原理、方法和应用。
原理与方法：
机械故障诊断的振动力学基础、故障诊断信号的幅域与时域分析、故障诊断信号的频域分析方法、故障诊断信号处理的特殊方法。
实例讲解：
滚动轴承的故障诊断与实例解析、齿轮的故障诊断及实例解析、旋转机械的故障诊断及实例解析、滑动轴承的故障诊断及实例解析。
本书可为从事机电设备运行、维护、设备点检和运行状态监测以及故障诊断与事故分析等相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供高等院校机械专业师生学习参考。
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| 目錄：
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第1章绪论001
1.1机械故障诊断技术的定义 001
1.2机械设备故障诊断的研究内容 002
1.3机械设备故障诊断方法的分类 003
1.4机械设备故障诊断技术的发展趋势 005
第2章机械故障诊断的振动力学基础006
2.1机械振动的概念及分类 006
2.1.1机械振动的基本概念 006
2.1.2机械振动的分类 006
2.1.3机械振动的描述 007
2.2机械系统振动的动力学基础 011
2.2.1无阻尼自由振动 011
2.2.2有阻尼自由衰减振动 012
2.2.3简谐受迫振动 013
2.2.4单自由度系统振动理论的应用 016
2.3机械振动测量与分析诊断系统简介 017
2.4机械振动故障信号测取传感器 018
2.4.1电涡流位移传感器 018
2.4.2速度传感器 019
2.4.3加速度传感器 020
2.5振动传感器的选择与安装 022
2.5.1传感器的选择原则 022
2.5.2传感器的安装方式 022
第3章机械故障信号的幅域与时域分析 025
3.1随机信号的幅值概率密度函数 025
3.2信号幅域分析 027
3.2.1有量纲幅域参数 027
3.2.2无量纲幅域参数 028
3.3信号的相关分析 031
3.3.1自相关函数 031
3.3.2互相关函数 034
3.3.3相关分析的应用 035
第4章 故障诊断信号的频域分析方法038
4.1傅里叶级数和傅里叶积分 038
4.1.1傅里叶级数 038
4.1.2傅里叶积分 040
4.2傅里叶变换的基本性质 042
4.3典型信号的傅里叶变换 044
4.3.1单位脉冲信号（δ函数） 044
4.3.2周期单位脉冲函数（梳状δ函数） 047
4.4信号的采样 048
4.4.1连续信号的采样 048
4.4.2采样定理 049
4.4.3采样点数与频率分辨率 051
4.5离散傅里叶变换（DFT） 051
4.5.1DFT的理论公式 052
4.5.2DFT计算过程的图解说明 052
4.6快速傅里叶变换（FFT） 054
4.6.1直接DFT计算的缺点 054
4.6.2快速傅里叶变换（FFT）的方法 055
4.7提高频谱分析精度的方法 058
4.7.1整周期采样方法 058
4.7.2窗函数法 059
4.8傅里叶频谱信息的表示方法 061
4.8.1确定性信号的傅里叶谱 061
4.8.2随机信号的功率谱 062
4.9机械故障信息的其他表示方法 065
第5章故障诊断信号处理的特殊方法069
5.1时域平均方法 069
5.2倒谱技术 071
5.2.1倒谱的分类 072
5.2.2倒谱分析法应用 072
5.2.3倒谱分析法的MATLAB实现 074
5.3调制与解调分析方法 074
5.3.1幅值调制与频率调制 074
5.3.2幅值及频率解调分析 076
5.4细化频谱分析方法 078
5.4.1复调制移频ZFFT算法基本原理 078
5.4.2实调制移频ZFFT算法基本原理 079
5.4.3实调制移频ZFFT算法计算流程 080
5.5细化包络解调方法 081
5.6小波变换 081
5.6.1小波变换的基本原理 082
5.6.2小波变换时频图 083
5.6.3小波变换的MATLAB计算程序 084
5.6.4小波变换在故障诊断中的应用 085
5.7经验模态分解方法 086
5.7.1EMD方法的基本原理 086
5.7.2Hilbert谱与Hilbert边际谱 088
5.7.3EMD分析的MATLAB程序 090
第6章滚动轴承的故障诊断与实例分析092
6.1滚动轴承失效形式和振动信号特征 092
6.2滚动轴承振动信号的特征频率分析 094
6.2.1滚动轴承运动产生的特征频率 094
6.2.2滚动轴承刚度变化引起的振动 095
6.2.3滚动轴承元件的固有频率 095
6.3滚动轴承的典型故障特征 096
6.3.1疲劳剥落损伤 096
6.3.2均匀磨损的轴承振动信号 101
6.3.3与滚动轴承安装有关的振动 101
6.4滚动轴承的振动监测与诊断方法 101
6.4.1幅域特征参数诊断法 101
6.4.2冲击脉冲法 103
6.4.3低频信号分析法 105
6.4.4共振解调法（包络解调法） 105
6.4.5加速度包络谱和冲击脉冲谱分析法 106
6.4.6倒谱分析法 107
6.4.7PeakVue峰值分析法 108
6.5滚动轴承的故障诊断实例分析 110
6.5.1冲击脉冲法在滚动轴承故障诊断中的应用 110
6.5.2冲击脉冲频谱分析法在离心泵电机轴承故障诊断中的应用 111
6.5.3胶乳分离机滚动轴承故障的共振解调法分析与应用 112
6.5.4倒谱分析在鞍钢线材厂设备滚动轴承故障诊断中的应用 113
6.5.5时域指标在滚动轴承故障诊断中的应用 114
6.5.6PeakVue技术在电机轴承故障诊断中的应用 115
6.5.7小波变换在滚动轴承故障分析中的应用 116
第7章齿轮的故障诊断及实例解析118
7.1齿轮的失效形式及产生原因 118
7.1.1齿轮的常见故障 118
7.1.2齿轮故障的产生原因 119
7.2齿轮副运动特点及振动机理分析 120
7.3齿轮故障的时域和频谱特征信息 122
7.4齿轮故障的监测与诊断方法 128
7.4.1时域平均法 129
7.4.2边带及细化频谱分析法 129
7.4.3倒谱分析法 130
7.4.4Hilbert解调法 130
7.5齿轮故障诊断实例解析 133
7.5.1边带分析在齿轮故障诊断中的应用 133
7.5.2大庆炼化增压鼓风机增速箱振动故障的频谱分析 133
7.5.3某海上采油平台的原油外输泵齿轮增速箱故障诊断 135
7.5.4基于Hilbert解调技术的重载汽车齿轮箱故障诊断 136
7.5.5小波降噪与倒谱相结合的齿轮箱故障诊断方法 137
7.5.6基于振动信号Hilbert边际谱的齿轮断齿故障诊断 138
7.5.7基于EMD的空分机齿轮箱故障诊断 139
第8章旋转机械的故障诊断及实例解析141
8.1旋转机械及其故障分类 141
8.1.1旋转机械的分类 141
8.1.2旋转机械的主要故障类型 141
8.2旋转机械典型故障的振动机理解析 143
8.2.1转子不平衡故障的振动机理分析 143
8.2.2转子不对中故障振动机理分析 145
8.3旋转机械的典型故障特征 148
8.3.1转子不平衡时的故障特征 148
8.3.2转子不对中时的故障特征 149
8.3.3转子基础松动时的故障特征 150
8.3.4转子磨碰故障振动特征 151
8.3.5基础共振时的振动特征 151
8.3.6旋转机械振动特征总结 151
8.4转子不平衡故障诊断实例解析 152
8.4.1通风电动机组不平衡故障分析研究 152
8.4.2某钢厂转炉煤气引风机设备状态检测 153
8.4.3催化轴流风机叶片断裂不平衡故障诊断 154
8.4.4基于EMD的转子不平衡振动分析 155
8.5转子不对中故障诊断实例分析 156
8.5.1离心风机不对中的故障分析 156
8.5.2汽轮发电机不对中故障探讨及案例分析 157
8.5.3汽油加氢泵不对中故障诊断 157
8.5.4汽轮发电机组基础下沉引起的不对中故障分析 158
8.5.5基于小波的汽轮发电机组振动故障诊断方法研究 158
8.5.6基于小波消噪的汽轮发电机组不对中故障检测 159
8.5.7基于EMD的模拟不对中振动信号时频谱分析 160
8.6转子的其他故障诊断实例分析 161
8.6.1引风机地脚螺栓松动故障及其诊断 161
8.6.2某化工厂一催装置中锅给水泵转子磨碰故障诊断 162
8.6.3基于EMD的烟气轮机动静摩擦故障诊断 163
第9章滚动轴承的故障诊断及实例解析164
9.1滑动轴承工作原理 164
9.2滑动轴承常见故障及原因 166
9.3滑动轴承的故障诊断及其对策 167
9.3.1油膜失稳故障的机理 167
9.3.2油膜振荡的故障特征及诊断 170
9.3.3油膜振荡的防治措施 172
9.4滑动轴承故障诊断实例 173
9.4.1油膜振荡发展过程的试验分析 173
9.4.2滑动轴承存在冲击信号故障诊断案例 174
9.4.3汽动给水泵油膜振荡故障分析与治理 175
9.4.4超超临界1000MW机组油膜涡动故障分析和处理 176
9.4.5离心压缩机油膜振荡的诊断 178
9.4.6基于EMD和HT的旋转机械油膜涡动信号分析 179
参考文献181
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| 內容試閱：
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本书以机械振动分析为主线，主要介绍机械故障诊断的基本原理、方法和应用。在掌握机械振动、信号基本时-频域分析及特殊信号处理技术的基础上，着重介绍了滚动轴承、齿轮、旋转机械、滑动轴承等典型零部件的故障监测和诊断方法，并介绍了大量相关诊断实例。另外对现代诊断方法如小波分析和EMD方法等也从实用角度进行了简单介绍，并介绍相关应用实例。
为了顺应现代机械故障诊断技术的发展与需要，本书在内容与顺序安排上体现以下特点：
（1）以机械振动分析为基础，在深入研究机械设备振动故障机理的基础上，介绍典型零部件的故障特征及诊断方法，有一定的通用性，有助于各行业读者或初学者理解与掌握。
（2）信号处理部分附有必要的MATLAB计算程序，充分利用MATLAB提供的函数或工具包，使复杂的信号处理过程简易化，解决一般读者信号处理入门困难的问题。
（3）诊断实例丰富，很多诊断方法及过程融入到诊断实例中，便于读者对诊断方法的理解和掌握。
本书主要针对从事机电设备运行、维护、设备点检和运行状态监测以及故障诊断与事故分析方面的人员编写的。本书可供从事机械设备故障诊断工作的工程技术人员参考，也可作为高等院校机械类专业本科生、研究生教材使用。
本次修订主要对第1版存在的一些错误进行了纠正，并对某些章节的知识介绍顺序进行了一些调整，适当地增加了一些MATLAB程序及计算结果；对一些章节的故障诊断方法及实例进行了更新及精炼，特别是滚动轴承部分给出了一些现场常用的新诊断方法及技术，以适应故障诊断技术的发展与要求。
本书由时献江、王桂荣和司俊山编著。其中，时献江编写第1、4、5章和第8章，司俊山编写第2章，王桂荣编写第3、6、7、9章，时献江负责全书的统稿工作。
由于编者水平所限，书中难免存在疏漏和欠妥之处，敬请读者批评指正。
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