机械故障诊断中的现代信号处理方法

图书标准信息

• 作者 褚福磊 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2009-10
• 版次 1
• ISBN 9787030257413
• 定价 56.00元
• 装帧 精装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 246页
• 字数 311千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 当代杰出青年科学文库

【内容简介】

《机械故障诊断中的现代信号处理方法》在简要介绍Fourier变换与短时Fourier变换等常用信号处理方法的基础上，深入系统地阐述了针对非线性、非平稳信号的新信号处理方法，既包括已经做了大量研究的Wigner-ViUe分布、小波变换、Hilbert-Huang变换、高源分离技术等内容，也包括了一些近年来引起人们关注的线性调频小波变换、信号的原子分解等。《机械故障诊断中的现代信号处理方法》不仅介绍了系统性的理论，也给出了很多工程应用的实例，便于读者深入理解书中的内容。
《机械故障诊断中的现代信号处理方法》可供从事机械设备状态监测与故障诊断、设备管理与维护的广大科技人员使用，也可作为高等院校机械、能源、动力等专业的高年级学生、研究生的教材或参考书。

【作者简介】

褚福磊，清华大学教授，博士生导师。1982年毕业于江西冶金学院机械系，在天津大学获硕士学位，在英国南安普敦大学获博士学位，2000年起在清华大学精密仪器与机械学系任教授。现担任中国振动工程学会转子动力学专业委员会主任委员、故障诊断专业委员会副主任委员等，并担任《振动工程学报》等刊物的编委。长期从事机械动力学和机械故障诊断技术的教学科研工作。主要研究领域：旋转机械动力学、机械故障诊断技术。在所从事的研究领域已发表学术论文200多篇，其中80多篇被SCI收录，160多篇被EI收录。获国家自然科学二等奖1项，获省部级科技奖励共5项；入选教育部“跨世纪优秀人才培养计划”，获国家杰出青年科学基金，享受国务院政府特殊津贴。
彭志科，上海交通大学机械与动力工程学院研究员。1993年开始在清华大学精密仪器与机械学系就读，分别获学士学位（1998）和博士学位（2002）。国际振动与噪声学会会员。2003～2009年，先后在香港城市大学、英国Cranfield大学、Sheffield大学和Loughborough大学从事科学研究工作。主要研究领域：机械设备故障诊断、振动信号分析和非线性振动理论。发表学术论文50余篇，其中30余篇被SCI收录。获省部级科技奖励一项。
冯志鹏，北京科技大学副教授。1997年7月毕业于吉林工业大学汽车工程专业，获学士学位；2003年7月毕业于大连理工大学动力机械及工程专业，获博士学位。2003～2005年，在清华大学精密仪器与机械学系从事博士后研究；2006～2007年，在加拿大Arberta大学机械工程系从事博士后研究。主要研究领域：机械设备监测诊断、信号处理、人工智能、机械动力学。以第一作者身份发表学术论文30余篇，其中SCI或EI收录20余篇。
李志农，郑州大学教授，研究生导师。浙江大学博士，清华大学博士后，河南省教育厅学术技术带头人，《振动与冲击》杂志编委。长期从事机械故障诊断、机械控制工程课程教学和相关的研究工作。主要研究领域：智能检测与信号处理、机械设备状态监测与故障诊断。主编教材一部，发表学术论文90篇，其中38篇被SCI或EI检索收录。

【目录】

前言
第一章短时Fourier变换
1.1Fourier变换
1.2短时Fourier变换
1.3时频分辨率及不确定原理
参考文献

第二章Wigner-Ville分布
2.1基本定义及计算
2.2基本性质
2.3交叉干扰项及其抑制
参考文献

第三章小波变换
3.1小波变换简史
3.2连续小波变换
3.3基于小波变换的谱分析
3.4重分配尺度谱
3.5应用实例：转子碰摩信号分析
3.6基于小波变换的振动信号奇异性分析及其应用
参考文献

第四章线性调频小波变换
4.1线性调频小波
4.2线性调频小波变换
4.3自适应线性调频小波分解
4.4自适应线性调频小波谱图
4.5Gauss线性调频小波
4.6多尺度Gauss线性调频小波字典
4.7改进的自适应线性调频小波谱图
4.8基于自适应线性调频小波分解的时频分析程序实现及算例
4.9非线性调频小波变换
4.10旋转机械起停机过程振动信号分析
参考文献

第五章Hilbert-Huang变换
5.1Hilbert变换和瞬时频率
5.2本征模函数
5.3经验模式分解（EMD）方法
5.4本征模分量的选择
5.5基于经验模式分解的Hilbert谱
5.6应用实例
参考文献

第六章信号的原子分解方法
6.1原子分解
6.2框架分解
6.3最佳正交基
6.4匹配追踪
6.5基追踪
6.6滚动轴承振动信号分析
6.7齿轮振动信号分析
参考文献

第七章机械故障诊断中的盲源分离技术
7.1盲源分离问题的提出
7.2盲源分离的基本理论
7.3盲源分离算法
7.4噪声环境下机械故障源的盲分离
7.5基于时频分析的机械故障源的盲分离
7.6基于ICA的特征提取的HMM故障识别
参考文献