机器学习与振动信号处理
￥ 37 6.3折 ￥ 59 九五品
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北京通州
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作者杨宏晖
出版社电子工业出版社
ISBN9787121421242
出版时间2021-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价59元
上书时间2024-04-15
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:机器学习与振动信号处理
定价：59.00元
作者:杨宏晖
出版社：电子工业出版社
出版日期：2021-10-01
ISBN：9787121421242
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版次：
装帧：平装
开本：128开
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内容提要
目录
目 录章 绪论1第2章 振动测试传感器32.1 振动的描述32.2 质点振动系统42.2.1 无阻尼振动系统的自由振动42.2.2 有阻尼振动系统的衰减振动52.2.3 质点的受迫振动62.3 工程中的振动测试方法72.4 常用的振动测试传感器82.4.1 电动式传感器82.4.2 电涡流式位移传感器82.4.3 电感式传感器92.4.4 电容式传感器92.4.5 压电式加速度传感器92.4.6 压电式力传感器102.4.7 阻抗头102.4.8 电阻应变式传感器102.4.9 激光测振仪112.5 本章小结11第3章 振动测试系统123.1 激振系统123.1.1 激振信号分类123.1.2 激振器133.1.3 冲击锤143.2 压电式加速度传感器测量系统153.3 电涡流位移传感器测量系统153.4 传感器的安装方式163.5 振动测试仪器校准173.5.1 分部校准与系统校准方法173.5.2 校准法183.5.3 相对校准法193.6 振动测试系统中的常见问题193.6.1 系统噪声与抑制193.6.2 信号的隔离与屏蔽203.6.3 信号失真问题203.7 本章小结21第4章 振动信号处理基础224.1 振动信号的定义与分类224.1.1 振动信号的定义224.1.2 振动信号的特性与分类224.2 振动信号处理的一般方法244.2.1 信号预处理常用方法244.2.2 振动信号的时域处理方法244.2.3 振动信号的频域处理方法244.3 高级振动信号处理方法244.4 轴承振动信号数据254.4.1 凯斯西储大学轴承数据采集实验254.4.2 轴承振动数据介绍264.5 本章小结29第5章 振动信号时域处理305.1 时域统计分析305.1.1 时域统计分析的概述305.1.2 时域统计分析常用参数及指标305.2 相关分析315.2.1 自相关分析的原理、算法及实现325.2.2 自相关消噪和周期提取仿真实验345.2.3 自相关消噪和周期提取实测实验375.2.4 互相关分析的原理、算法及实现415.2.5 互相关实测实验425.3 积分和微分变换435.3.1 积分和微分的基本原理445.3.2 积分和微分在振动信号处理中的应用445.4 本章小结44第6章 振动信号频域处理456.1 频域处理简介456.2 傅里叶变换456.3 功率谱密度函数466.3.1 自功率谱分析的原理、算法及实例476.3.2 互功率谱分析的原理及算法496.4 频率响应函数与相干函数506.4.1 频率响应函数分析的原理及算法506.4.2 相干函数分析的原理及算法516.5 窗函数在振动信号处理中的应用536.5.1 加窗对振动信号处理的影响536.5.2 常用窗函数的特性分析与对比536.5.3 窗函数的选择原则556.5.4 窗函数选择实验556.6 三分之一倍频程分析的原理、算法、实现与应用576.6.1 三分之一倍频程分析的原理576.6.2 三分之一倍频程分析的算法576.6.3 高斯白噪声的三分之一倍频程分析实验586.7 倒频谱分析的原理、算法、实现与应用606.7.1 实倒谱分析的原理、算法与实现616.7.2 复倒谱分析的原理及算法616.7.3 倒频谱分析进行故障检测的仿真实验626.7.4 实测轴承振动信号的倒频谱分析实验646.8 本章小结66第7章 基于虚拟仪器的振动信号测试与处理677.1 虚拟仪器677.1.1 虚拟仪器的概念677.1.2 实验室虚拟仪器工程平台687.2 基于虚拟仪器的振动信号时域处理697.2.1 时域统计分析697.2.2 相关分析717.3 基于虚拟仪器的振动信号频域处理797.3.1 加窗处理797.3.2 三分之一倍频程处理827.3.3 倒谱处理857.4 阻抗参数测试887.4.1 机械阻抗理论887.4.2 隔振器阻抗参数测试原理887.4.3 隔振器阻抗参数测试系统及振动信号采集897.4.4 基于虚拟仪器的隔振器阻抗测试平台917.5 阻尼测试987.5.1 阻尼测试原理987.5.2 阻尼测试系统及振动信号采集997.5.3 稳态方法的信号处理1017.5.4 瞬态方法的信号处理1047.6 本章小结108第8章 机器学习基础1108.1 机器学习概念1108.1.1 机器学习问题1108.1.2 机器学习算法的分类1108.2 回归分析的含义、分类及应用1108.3 一元线性回归1118.3.1 一元线性回归模型1118.3.2 损失函数1118.3.3 一元线性回归算法及分析1128.4 梯度下降法1148.4.1 随机梯度下降法1148.4.2 批量梯度下降法1158.4.3 小批量梯度下降法1158.5 多元线性回归1168.5.1 多元线性回归原理1168.5.2 多元线性回归应用实例1178.6 逻辑回归1188.6.1 逻辑回归原理1188.6.2 逻辑回归分类算法应用实例1208.7 本章小结121第9章 基于机器学习的振动信号识别原理与方法1229.1 基于机器学习的振动信号识别原理1229.2 支持向量机1229.2.1 线性支持向量机1229.2.2 非线性支持向量机1249.2.3 SVM多类分类算法1259.2.4 SVM分类器的分类性能估计1259.3 浅层神经网络1269.3.1 神经网络概述1269.3.2 BP神经网络算法1299.4 深度学习神经网络1329.4.1 深度置信网络1329.4.2 深度卷积神经网络1369.5 本章小结1390章 基于机器学习的机械故障诊断14010.1 机械故障诊断14010.1.1 建立机械故障诊断需求14010.1.2 机械故障诊断调查的步骤14010.1.3 故障模式症状分析14110.1.4 评级指南14110.1.5 用于诊断的数据与信息14410.1.6 机器故障诊断方法14510.2 滚动轴承概述15010.2.1 轴承的分类15010.2.2 滚动轴承的基本结构15010.2.3 滚动轴承的主要振动来源15110.3 轴承振动信号特性15310.3.1 时域特性15310.3.2 频域特性15810.3.3 轴承状态的简易诊断16310.4 基于CNN的轴承故障类型的诊断16510.4.1 CNN基本结构分析16510.4.2 诊断流程16610.4.3 故障轴承数据预处理16610.4.4 CNN结构设计16710.4.5 诊断结果与分析16710.5 本章小结168附录A 振动测试相关标准169附录B 阻尼材料 阻尼性能测试方法GB/T 18258—2000171附录C 振动与冲击 机械导纳的实验确定178附录D 声学与振动 弹性元件振动——声传递特性实验室测量方法192参考文献210
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