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  • 机械故障特征提取及性能退化评估方法研究 齐晓轩|责编:孙露露//王会明 科学 正版新书
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机械故障特征提取及性能退化评估方法研究 齐晓轩|责编:孙露露//王会明 科学 正版新书

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浙江杭州
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作者齐晓轩|责编:孙露露//王会明

出版社科学

ISBN9787030701374

出版时间2021-10

装帧其他

开本其他

定价118元

货号31683631

上书时间2024-07-05

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   商品详情   

品相描述：全新
商品描述
目录
第1章  绪论
  1.1  旋转机械故障诊断研究现状
    1.1.1  机理分析
    1.1.2  特征提取
    1.1.3  特征压缩
    1.1.4  故障诊断
  1.2  非平稳信号分析方法研究现状
    1.2.1  非平稳信号的自适应分析方法研究现状
    1.2.2  非平稳信号的阶比跟踪分析方法研究现状
  1.3  迁移学习方法研究现状
    1.3.1  领域适应学习方法研究现状
    1.3.2  聚类及迁移聚类方法研究现状
  1.4  轴承性能退化评估及预测方法研究现状及目前存在的问题
    1.4.1  退化评估及预测方法研究现状
    1.4.2  目前存在的问题
  本章小结
  参考文献
第2章  故障机理及分析
  2.1  轴承故障
    2.1.1  产生机理
    2.1.2  故障形式
    2.1.3  特征频率
  2.2  齿轮故障
    2.2.1  故障形式
    2.2.2  振动特点
  2.3  转子不对中故障
    2.3.1  故障形式
    2.3.2  振动特点
    2.3.3  振动形态特征
  本章小结
  参考文献
第3章  非平稳信号的时频分析及故障特征提取
  3.1  时频分析方法理论
    3.1.1  基本概念
    3.1.2  基本方法
  3.2  小波包分析
    3.2.1  小波包变换原理与分析
    3.2.2  小波包频带能量分解原理
  3.3  自适应分析
    3.3.1  EMD方法
    3.3.2  EEMD方法
    3.3.3  EMD与EEMD对比分析
  3.4  基于小波包频带能量分布的滚动轴承故障特征提取
    3.4.1  轴承故障实验装置
    3.4.2  小波基函数选择
    3.4.3  小波包频带能量划分
    3.4.4  实验结果与分析
  3.5  基于EEMD的转子不对中故障特征提取
    3.5.1  不对中故障实验装置
    3.5.2  基于EEMD-小波包频带能量的不对中故障特征提取方法

内容摘要
 本书面向机械故障诊断及预测技术领域的发展需求，特别是旋转机械在高速运转状态时的特征提取与故障诊断研究需求。同时，本书介绍了迁移学习理论及其在机械大数据中的应用，将机械设备及部件的历史监测大数据迁移到实际工程问题中的小数据领域，解决故障诊断中数据和知识稀缺问题。
本书介绍了旋转机械故障诊断技术的方法体系、框架和算法，内容包括绪论、故障机理及分析、多域
特征提取、特征压缩、故障诊断方法及滚动轴承性能退化评估理论和应用。此外，各章节内容均涉及相关领域基础知识的介绍，并配有工程应用案例，能够为不同层次的读者与研究人员提供入门知识和参考信息。
本书可供从事机械故障诊断、设备健康管理及维护的工程师使用和参考，也可作为机械类、模式识别相关专业的研究生辅助教材。

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