设备状态监测与故障诊断（2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张碧波 编

图书标签:

• 设备状态监测
• 故障诊断
• 预测性维护
• 振动分析
• 红外热像
• 石油化学分析
• 机械故障
• 电气故障
• 工业自动化
• 可靠性工程

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122106193

版次：2

商品编码：10791164

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-06-01

用纸：胶版纸

页数：180

正文语种：中文

内容简介

　　《设备状态监测与故障诊断（2版）》是依据全国化工高职高专教学指导委员会、过程装备及控制专业教材工作会议精神以及过程装备及控制专业教学基本要求编写的，突出高等职业教育的特点，融入最新的标准，强调了实用性、复合性和先进性，体现了现代技术水平。
　　《设备状态监测与故障诊断（2版）》将理论基础知识与企业应用技术有机地结合在一起，符合目前的教学改革要求。全书共分八章，包括绪论、振动理论概述、振动诊断技术、常用设备状态监测仪器、机器故障诊断实例、油液污染诊断技术、温度诊断技术、其他诊断技术等内容，各章配有一定数量的习题供学习时选用。
　　《设备状态监测与故障诊断（2版）》可作为高等职业学校、高等专科学校、成人学校及本科院校举办的二级职业技术学院机械类及近机械类专业的教学用书，还可用于工矿企业动力设备管理的岗位培训。

目录

第一章　绪论
第一节　故障诊断的概念
一、设备技术状态及监测
二、故障与维修
三、故障诊断的定义
第二节　故障诊断技术的工作原理和工作方法
一、故障诊断技术的工作原理
二、故障诊断技术的工作方法
第三节　故障诊断技术的层次
一、简易诊断技术
二、精密诊断技术
小结
习题
第二章　振动理论概述
第一节　振动的概念和分类
一、振动的概念
二、振动的分类
第二节　自由振动
一、 单自由度无阻尼线性系统的振动
二、 单自由度有阻尼线性系统的振动
第三节　强迫振动和自激振动
一、简谐力作用下单自由度系统的强迫振动
二、自激振动
第四节　振动信号在幅值域中的描述
一、概率密度函数
二、均值与方差
三、均方根值
四、轴心轨迹
第五节　振动信号在时域中的描述
一、波形的相似性
二、互相关函数
三、自相关函数
四、相关分析的应用
第六节　振动信号在频率域中的描述
一、频谱分析
二、幅值谱分析
三、功率谱分析
四、倒频率谱分析
小结
习题
第三章　振动诊断技术
第一节　振动监测系统的组成
一、测振传感器
二、磁带机
三、数据采集器
四、信号分析与处理设备
第二节　振动诊断技术的实施过程
一、诊断对象的确定
二、诊断方案的确定
三、振动信号的测量
四、设备状态分析与故障诊断
五、测量周期的确定
小结
习题
第四章　常用设备状态监测仪器
第一节　SPM滚动轴承故障诊断仪性能及操作
一、冲击脉冲法的基本原理
二、CMJ��1型冲击脉冲计工作原理
三、仪器结构及组成
四、仪器操作步骤
五、操作注意事项
第二节　JTQ��1机器听诊器性能及操作
一、仪器工作原理
二、仪器结构及组成
三、仪器操作步骤
四、操作注意事项
第三节　ENPAC 2500测振仪性能及操作
一、仪器工作原理
二、ENPAC 2500测振仪的组成
三、ENPAC 2500测振仪界面介绍
四、仪器操作步骤
五、双通道应用
第四节　DZ��2011现场振动平衡分析仪性能及操作
一、仪器工作原理
二、仪器结构及组成
三、操作步骤
四、操作注意事项
第五节　EXP 3000电机综合监测分析仪
一、仪器工作原理
二、EXP 3000电机综合监测分析仪的组成
三、EXP 3000电机综合监测分析仪的主要功能
四、EXP 3000电机综合监测分析仪的操作
小结
习题
第五章　机器故障诊断实例
第一节　转子不平衡的诊断
一、不平衡振动特征识别
二、诊断实例
第二节　转子不对中的诊断
一、转子不对中的振动特征识别
二、诊断实例
第三节　油膜涡动和油膜振荡的诊断
一、振动特征识别
二、诊断实例
第四节　机器联接松动的诊断
一、机器联接松动的特征识别
二、诊断实例
第五节　齿轮故障的诊断
一、齿轮振动特征识别
二、诊断实例
第六节　滚动轴承振动故障的诊断
一、滚动轴承故障的特征识别
二、诊断实例
第七节　转子与静止件摩擦故障的诊断
一、振动特征识别
二、诊断实例
第八节　往复式空压机振动故障的诊断
一、故障的特征识别
二、诊断实例
第九节　交流异步电动机的故障诊断
一、交流异步电动机故障的特征识别
二、诊断实例
小结
习题
第六章　油液污染诊断技术
第一节　油液污染诊断技术概述
一、油样分析的含义
二、磨粒的形成机理与识别
第二节　铁谱分析技术
一、铁谱分析的原理及特点
二、铁谱仪
三、铁谱分析过程
四、铁谱的定性分析
五、铁谱的定量分析
六、铁谱技术的应用实例
第三节　光谱分析技术
一、油样光谱分析的简单原理
二、油样光谱分析的特点
三、磨损界限
第四节　磁塞技术
一、磁塞检测的基本原理
二、磁塞的构造原理
三、磁塞的安装
小结
习题
第七章　温度诊断技术
第一节　温度诊断概述
一、温度诊断原理
二、温度诊断方法
第二节　红外监测诊断技术及其应用
一、红外基础知识
二、红外测温仪
三、红外热电视
四、红外热像仪
五、红外监测诊断工程实例
小结
习题
第八章　其他诊断技术
第一节　超声和声发射诊断技术
一、超声诊断技术
二、声发射诊断技术
第二节　诊断专家系统
一、诊断专家系统的原理和组成
二、诊断专家系统的实际应用
三、诊断专家系统的问题及发展
小结
习题
附录
习题答案
参考文献

设备状态监测与故障诊断（2版） 本书旨在为读者提供一个全面且深入的设备状态监测与故障诊断的理论框架与实践指导。本书第二版在原有基础上进行了 extensive 的更新与扩展，涵盖了最新的技术进展、行业标准以及在实际工程应用中涌现出的新挑战与解决方案。 本书主要内容涵盖以下几个方面： 第一部分：设备状态监测基础 监测理论与原理： 详细阐述设备状态监测的核心理念，包括健康状态的定义、劣化过程的机理，以及如何通过监测参数的变化来反映设备的运行状况。我们将探讨各种监测信号的物理本质，例如振动、温度、声发射、电参数、油液参数等，并深入分析它们与设备故障之间的内在联系。 监测参数的选择与设计： 如何根据设备的类型、运行工况以及潜在的故障模式，科学地选择最有效的监测参数，并合理设计监测方案。本部分将介绍评估监测参数有效性的方法，以及如何避免冗余和遗漏，确保监测的针对性和经济性。 传感器技术与信号采集： 全面介绍各类适用于设备状态监测的传感器，包括其工作原理、技术特点、安装要求以及选型指南。我们将重点讲解振动传感器（加速度计、速度计、位移传感器）、温度传感器（热电偶、热电阻、红外传感器）、声发射传感器、压力传感器、流量传感器、油液分析仪等。同时，深入讨论信号采集系统的组成、性能指标（如采样率、分辨率、精度）以及数据传输方式，并强调数据采集的准确性和可靠性。 数据预处理与特征提取： 探讨原始监测信号中存在的噪声、干扰以及不确定性，并介绍有效的信号去噪、滤波、分选等预处理技术。随后，将详细介绍用于提取设备状态信息的关键特征参数，包括时域特征（均值、方差、均方根值、峰值等）、频域特征（频谱分析、功率谱密度、倒频谱等）以及时频域特征（小波变换、短时傅里叶变换等）。这些特征是后续故障诊断的基础。 第二部分：故障诊断方法与技术 故障诊断的理论框架： 建立系统性的故障诊断思维模式，从故障的产生、发展到最终表现的完整链条进行分析。介绍基于模型的方法、基于数据的模式识别方法以及基于知识的方法等主流诊断技术。 故障诊断技术详解： 振动分析技术： 深入讲解基于振动信号的故障诊断，包括特征频率的识别与分析、故障模式（如不平衡、不对中、轴承故障、齿轮故障、裂纹等）的特征频谱解析，以及各种诊断图谱的应用（如Bode图、Nyquist图、瀑布图）。 温度诊断技术： 分析设备温度异常的根源，包括摩擦生热、电气过载、流体流动障碍等，并介绍基于温度监测进行故障诊断的方法。 油液分析技术： 阐述油液监测在设备故障诊断中的重要性，包括磨损颗粒分析、油品成分分析（氧化度、粘度、水分等），以及如何从油液指标的变化中推断设备内部的磨损情况和潜在故障。 声发射（AE）技术： 介绍声发射信号的产生机理，以及如何利用AE技术监测材料的微观损伤、裂纹扩展等早期故障迹象。 电气参数监测： 针对电机、变压器等电气设备，介绍基于电压、电流、功率因数、谐波等电气参数的故障诊断方法。 其他诊断技术： 简要介绍红外热成像、泄漏检测、敲击诊断等辅助诊断技术。 故障诊断的流程与实践： 建立一套完整的故障诊断流程，包括故障现象识别、数据采集与分析、诊断模型构建、故障判定与定位，直至提出维修建议。强调不同诊断技术的互补性与集成应用。 第三部分：高级监测与诊断技术 机器学习与人工智能在故障诊断中的应用： 详细介绍支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）、随机森林（RF）、聚类分析等机器学习算法在设备状态监测与故障诊断中的应用。探讨如何构建有效的分类器和回归模型，实现自动化故障诊断与预测。 大数据与云计算在设备状态监测中的应用： 探讨如何利用大数据技术存储、管理和分析海量的设备监测数据，以及云计算平台如何为大规模数据处理和模型训练提供计算资源。 状态监测与故障诊断系统集成： 讨论如何构建集成的设备状态监测与故障诊断系统，实现数据的实时采集、远程传输、集中分析和智能预警。重点介绍系统架构设计、信息融合以及人机交互界面。 预测性维护与寿命预测： 引入预测性维护（PdM）的概念，探讨如何基于设备状态监测数据，通过故障预测和剩余寿命（RUL）估算，优化维护计划，变被动维修为主动管理，最大限度地提高设备可用性并降低维护成本。 案例分析与实践经验： 提供大量来自不同行业（如电力、石化、机械制造、交通运输等）的典型设备故障案例，深入剖析故障发生的原因、诊断过程以及采取的解决措施。这些案例将帮助读者更好地理解和应用书中的理论与技术。 本书的特色： 内容全面且深入： 覆盖了设备状态监测与故障诊断的理论、技术、方法和实践应用，力求做到全面而深入。 理论与实践相结合： 既阐述了清晰的理论原理，又提供了丰富的实践案例和操作指导。 与时俱进的技术： 积极吸收了近年来在人工智能、大数据等领域取得的最新进展，并将其应用于设备状态监测与故障诊断。 结构清晰，易于理解： 采用逻辑清晰的章节安排，辅以图表和实例，使复杂的技术概念易于读者掌握。 面向广泛的读者群体： 适用于从事设备管理、设备维护、产品研发、技术咨询等领域的工程师、技术人员，以及相关专业的学生和研究人员。 通过阅读本书，读者将能够建立起对设备状态监测与故障诊断的系统性认知，掌握先进的监测与诊断技术，并将其应用于实际工作中，从而有效地提高设备的可靠性、可用性和安全性，降低运行成本，延长设备使用寿命。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺用心的，封面采用了我喜欢的深蓝色作为主色调，那种沉稳中带着科技感的色彩，让我一下子就觉得这本书很有分量。书脊上的烫金字体清晰可见，虽然是二版，但看得出来出版社在印刷质量上并没有打折扣。翻开第一页，纸张的质感也相当不错，厚实而细腻，闻起来有一种淡淡的书墨香，这对于一个喜欢纸质书的读者来说，是一种莫大的享受。当然，作为一本技术类的书籍，最核心的还是内容，但仅从外在给人的第一印象来看，它就已经成功地吸引了我，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望书中能够有大量的图例和清晰的流程图，能够将那些复杂的原理和方法直观地展现出来，毕竟对于我这种实践派来说，光有文字描述，有时候会显得有些枯燥和难以理解。如果书中的案例能够覆盖一些常见的工业设备，例如泵、风机、电机，甚至是更复杂的生产线，那就更好了，这样我就可以结合自己的工作经验去理解和应用书中的知识。考虑到是“设备状态监测与故障诊断”这个主题，我相信这本书应该会深入探讨各种监测技术的原理，比如振动分析、声学分析、温度监测、油液分析等等，并且会详细介绍如何从监测到的数据中解读出设备的异常状态，进而诊断出具体的故障。我特别期待书中能够有一些关于数据分析和模式识别的章节，毕竟现在大数据时代，如何有效地利用这些庞大的监测数据来指导维护决策，是一个非常关键的问题。希望书中也能提及一些新兴的技术，比如人工智能在故障诊断中的应用，或者物联网技术如何赋能设备状态监测，这些前沿的内容，相信会为这本书增添不少亮点。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着十几年设备管理经验的工程师，我一直在寻找一本能够系统性地梳理并提升我在这方面知识体系的书籍。当我看到《设备状态监测与故障诊断（2版）》这个书名时，我立刻意识到这可能就是我一直在寻找的“宝藏”。我深信，一本优秀的设备状态监测与故障诊断书籍，应该不仅仅是罗列各种监测技术和诊断方法，更重要的是要能够清晰地阐述它们背后的物理原理、数学模型，以及在实际应用中的注意事项和局限性。我希望书中能够涵盖从宏观到微观的分析视角，比如宏观上如何建立一套完善的设备健康管理体系，微观上如何运用先进的信号处理技术和模式识别算法来解读复杂的监测数据。我特别关注书中是否会深入探讨各种故障诊断的策略，例如基于历史数据的回归分析、基于故障树的逻辑推理，还是基于人工智能的机器学习模型等。我希望书中能够提供一些实用的经验总结，例如在不同类型的设备上，哪些监测参数是最关键的，在数据采集过程中容易出现哪些问题，以及如何规避这些问题。另外，对于“2版”这个字眼，我也抱有很高的期望，希望它能够包含一些近些年来设备状态监测与故障诊断领域的新进展和新技术，例如在物联网（IoT）、大数据分析、人工智能（AI）等方面的应用，以及一些新的监测方法和诊断工具。如果书中能提供一些高质量的图表、曲线和案例分析，那就更好了，这样可以帮助我更好地理解和掌握书中的知识。

评分☆☆☆☆☆

我非常喜欢这本书的装帧设计，封面色彩搭配和谐，设计风格简洁大气，给人一种专业而权威的感觉。我是一名在电力设备领域工作的技术人员，深知设备状态监测和故障诊断对于保障电网安全稳定运行至关重要。我特别希望这本书能够深入讲解电力设备，如变压器、发电机、断路器等，在运行过程中可能出现的各种故障现象，以及相应的监测和诊断方法。例如，我希望书中能详细阐述变压器油中溶解气体分析（DGA）的原理和应用，如何通过分析气体成分来判断变压器内部是否存在过热、放电等异常情况。我也希望书中能介绍在线监测技术在发电机绝缘状态评估、发电机组振动监测等方面的应用。我更关注书中是否会介绍一些先进的故障诊断技术，例如基于人工智能的故障诊断方法，如何利用机器学习算法来分析大量的监测数据，实现对电力设备故障的精准预测和诊断。我希望书中能够提供一些实际的案例分析，例如针对变压器、发电机等设备出现的典型故障，详细解析其监测数据特点、诊断过程以及相应的处理措施。这本书能否为我提供一套科学、系统、实用的电力设备状态监测与故障诊断方法，帮助我提高工作效率，降低故障发生率，确保电网安全可靠运行，这是我最为期待的。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对自动化和机械工程领域充满好奇的在校学生，一直以来都对设备的“健康状况”如何被“感知”和“判断”感到非常着迷。当我在书店看到这本《设备状态监测与故障诊断（2版）》，我的目光就被吸引住了。我猜想，这本书应该会深入讲解各种传感器的工作原理，比如压电传感器、应变片、热电偶、加速度计等等，以及它们是如何捕捉到设备在运行过程中产生的各种细微变化的。我尤其好奇，书里会不会详细介绍各种监测技术，比如振动分析，这门技术是如何通过分析设备的振动信号来判断其内部是否存在不平衡、不对中、轴承磨损等问题的。我也很想了解，声学分析又是如何通过捕捉设备发出的声音来识别异常的，比如是否有异响、摩擦声等。而且，这本书的“故障诊断”部分，我更是充满了期待，我希望它能教我一套系统性的方法论，从大量的监测数据中，如何一步步地推理出设备可能存在的故障类型，甚至精确到具体的故障部位。书中会不会包含一些经典的故障诊断案例，例如电动机绕组短路、齿轮箱损坏、管道泄漏等等，并详细解析诊断过程，这样我就可以对照着学习，将理论知识与实际应用相结合。我对这本书能否提供一些入门级的实践指导也很感兴趣，比如一些简单的信号采集和分析软件的使用方法，哪怕是一些基础的算法原理的介绍，对我们学生来说也都是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

这本《设备状态监测与故障诊断（2版）》的书名就透露出一种严谨和专业的态度，让我对它的内容充满了信心。作为一名在设备维护领域工作多年的技术人员，我深知设备状态监测和故障诊断对于保障生产安全、提高设备可靠性、降低运行成本具有至关重要的作用。我非常期待这本书能够提供一套系统而全面的设备状态监测与故障诊断的方法论。我猜想，书中会详细阐述各种监测技术的原理，例如振动监测、温度监测、压力监测、声学监测、油液监测等等，并对各种监测技术的优缺点、适用范围进行详细的对比分析。我特别希望书中能够深入讲解如何从监测到的海量数据中提取有效的故障特征，以及如何利用先进的信号处理技术和模式识别算法来进行故障诊断。我希望书中能够包含一些实际的案例分析，例如针对不同类型的设备（如电力设备、化工设备、机械设备等）出现的典型故障，详细解析其监测数据特点、故障诊断流程以及相应的解决方案。如果书中能够提及一些最新的研究成果和技术发展趋势，例如人工智能在故障诊断中的应用、大数据在设备健康管理中的作用等，那这本书的价值将会更加凸显。我对这本书能够为我提供一套行之有效的设备状态监测与故障诊断的实践指导，帮助我提升设备维护的水平，提高设备的运行效率，降低故障率，最终为企业创造更大的经济效益。

评分☆☆☆☆☆

这本《设备状态监测与故障诊断（2版）》的光盘或者配套资源，我非常看重。虽然现在很多内容都可以通过互联网获取，但对于一本技术密集型的书籍来说，一个高质量的配套光盘，里面包含一些实用的软件工具、仿真模型、或者是大量的实验数据，对我来说是锦上添花。如果光盘里能有一些经典的设备振动频谱图、声谱图，或者是有故障特征的信号样本，再配合书中的讲解，那将是学习和理解的绝佳方式。我希望书中的内容不仅仅是理论上的阐述，更能有一些实际操作的指导。比如，如何利用一些常用的分析软件（如MATLAB、Python库等）来处理监测数据，如何构建故障诊断的流程，甚至是一些现场维护的经验和技巧。我特别期待书中能够有关于数据可视化方面的介绍，因为很多时候，直观的图表比枯燥的数字更能说明问题，也能帮助我们快速地识别异常。如果书中能够提到一些行业标准的诊断方法或者诊断流程，那么这本书的实用价值就会大大提升。我希望这本书的排版设计也能让人赏心悦目，段落清晰，重点突出，术语规范，这样阅读起来会更加顺畅。对于一本技术书籍，清晰的图表和示意图至关重要，我希望作者在这方面能够做得很好，能够让读者一目了然地理解复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书页印刷质量我非常满意，文字清晰，排版舒适，即使长时间阅读也不会感到疲劳。我一直对机械设备在运行过程中所发出的各种“信号”如何能够揭示其“健康状况”充满兴趣。因此，我猜测这本《设备状态监测与故障诊断（2版）》会深入探讨各种非破坏性检测技术。我特别关注书中是否会详细讲解振动分析的原理，以及如何通过频谱分析、时域分析等方法来识别转子不平衡、不对中、齿轮磨损、轴承损坏等常见的机械故障。我也希望书中能涉及油液分析技术，了解如何通过分析润滑油的物理化学性质来判断设备的磨损状况和污染程度。除了这些传统的监测方法，我更期待书中能够介绍一些新兴的监测技术，例如声发射技术、红外热成像技术、超声波检测技术等，并阐述它们在设备故障诊断中的应用场景。更重要的是，我希望书中能提供一套系统性的故障诊断思路和流程，教我如何从复杂的监测数据中找出关键信息，如何运用逻辑推理和经验知识来逐步缩小故障范围，最终准确地判断出故障的原因和位置。我希望书中能够包含大量的图例、表格和案例分析，通过生动的实例来加深我对理论知识的理解。这本书能否帮助我培养一种“倾听”设备“声音”的能力，从而更好地预防和处理设备故障，提高设备运行的可靠性和经济性，这正是我最期盼的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，乍一看就让人感觉内容会很扎实。作为一名在工业现场摸爬滚打多年的技术人员，我深知设备状态监测和故障诊断的重要性，这直接关系到生产的连续性和安全性。每次设备出现问题，那种焦头烂额、手忙脚乱的感觉，现在回想起来还心有余悸。所以，我迫切地希望这本书能够为我提供一套系统性的解决方案，从设备的基础知识讲起，到各种监测手段的原理和应用，再到如何根据监测数据进行科学的故障诊断，最好还能有一些具体的案例分析，让我在遇到实际问题时，能够有据可依，能够快速定位问题，减少停机时间。我特别关注书中是否会详细介绍各种传感器的选型、安装和维护，以及数据的采集和预处理过程，因为这些都是后续分析的基础。如果书中能够提供一些关于设备健康管理（EHM）和预测性维护（PdM）的理论框架和实践方法，那将是对我工作极大的助力。我希望书中能够深入浅出地讲解各种故障诊断的算法和模型，无论是传统的基于规则的方法，还是现代的机器学习方法，都能有详实的阐述，并且最好能附带一些算法的伪代码或者实现思路，这样我就可以尝试在自己的工作中进行复现和验证。对于设备寿命预测方面，如果也能有所涉及，那就更完美了，毕竟延长设备的使用寿命，降低维护成本，是每个企业都追求的目标。我对这本书寄予厚望，希望能它能成为我工作中的一本得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书页质量给我的感觉非常好，翻阅时有一种顺滑而厚实的手感，不会轻易产生褶皱，这对于经常需要在现场翻阅技术资料的我来说，是一个加分项。我猜想，这本书的内容一定涵盖了工业设备运行过程中可能出现的各种异常情况，并提供了相应的监测和诊断方法。我特别想知道，书中是否会详细介绍各种监测技术的优缺点，以及它们适用的设备类型和工况。例如，振动分析对于旋转机械的故障诊断非常有效，但对于非旋转设备可能就不太适用；而热成像技术则在检测设备过热、绝缘损坏等方面有独到之处。我希望书中能够对这些技术进行深入的剖析，并给出如何根据具体情况选择合适的监测方法的指导。此外，对于“故障诊断”这一部分，我更是充满了好奇。我希望书中能够提供一套完整的故障诊断流程，从异常信号的识别，到故障特征的提取，再到最终的故障定位和原因分析。我希望书中能够包含丰富的案例研究，例如针对不同类型的设备（如泵、压缩机、电机、涡轮机等）出现的典型故障，详细解析其监测数据特点和诊断过程。我希望书中能够介绍一些常用的故障诊断工具和软件，并提供一些操作上的指导。这本书能否引领我思考如何从“被动维修”转向“主动预防”，如何通过状态监测和故障诊断来最大程度地延长设备寿命，提高运行效率，降低维护成本，这正是我所期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸张质量给我一种高级感，厚实且不易反光，阅读体验非常舒适。我是一名汽车工程专业的学生，对汽车零部件的健康监测和故障预警非常感兴趣。我猜想，这本书的“设备状态监测”部分，应该会涵盖各种汽车关键零部件的监测技术，比如发动机的运行状态监测，是否会涉及到缸压监测、排气温度监测、机油压力监测等。我还想知道，书中是否会讲解如何通过监测传动系统的振动和声音来判断变速箱、差速器是否存在异常。对于“故障诊断”部分，我特别好奇，书中是否会提供一些针对汽车常见故障的诊断思路和方法，例如发动机动力不足、刹车异响、转向沉重等问题，作者会如何引导我们一步步地去排查和定位故障。我希望书中能够包含一些关于汽车电子控制单元（ECU）数据分析的介绍，以及如何解读OBD（On-Board Diagnostics）故障码。如果书中还能提及一些关于汽车零部件寿命预测的理论和方法，例如如何根据运行时间和载荷来估算关键零部件的使用寿命，那将对我非常有帮助。这本书能否帮助我建立起一个关于汽车设备状态监测和故障诊断的知识体系，让我能够更好地理解汽车的工作原理，并在未来的学习和工作中，为汽车的可靠性和安全性贡献力量，这是我最大的期盼。

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不错，值得一看

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如果 在实用点就更好了

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