机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨国安 著

图书标签:

• 机械设备
• 故障诊断
• 信号处理
• 振动分析
• 数据分析
• 工业应用
• 维修技术
• 预测性维护
• 工程技术
• 故障检测

出版社： 中国石化出版社

ISBN：9787511413314

版次：1

商品编码：10926041

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：154

字数：226000

正文语种：中文

内容简介

　　 《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》是第2分册。本分册共分七部分：第一部分是第一章，介绍信号处理技术在故障诊断系统中的地位及发展现状；第二部分是第二章，主要说明信号采集中常用传感器的工作原理及其安装和应用；第三部分是第三章，介绍信号处理的数学基础，重点说明傅里叶变换和卷积；第四部分是四、五、六章，详细说明信号的分类与描述及其时域、频域分析，这部分是信号处理技术的重点内容；第五部分是七章，详细说明信号调理过程中的滤波与调制解调技术；第六部分是第八章，重点说明模拟信号数字化处理的过程，详细讲解频谱分析中混叠、泄漏和栅栏效应产生的机制；第七部分是第九章，详细介绍故障诊断中常用到的一些较实用的方法，这些对帮助工程技术人员应用不同的方法分析与诊断设备故障大有裨益。书中精选了大量典型实例用以说明故障诊断的思路。
　　 《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》内容详尽，通俗易懂，以为企业解决实际问题为根本，主要供现场从事机械设备管理与维护的工程技术人员使用，同时《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》也为高等工科院校相关专业研究生或本科生在深入理解机械设备故障诊断理论体系方面提供了详尽的参考资料。

作者简介

杨国安，教授，博士生导师，机电设备状态监测及故障诊断专家。1985年毕业于石油大学炼油化工机械专业，于东南大学机械制造及自动化专业取得博士学位。承担国家自然科学基金等国家及省部级项目多项，企业项目30余项，发表论文60余篇，独立出版专著1本。在机电设备状态监测和智能诊断系统开发、往复机械及管道减振技术、压力容器安全性评价及寿命评估技术等方面取得了独具特色的技术成果。多次为中国石化、中国石油、天山股份、乌石化、金川集团、哈石化、辽阳石化、齐鲁石化、燕山石化、大唐多伦煤化工、天津石化、武汉钢铁公司、一汽轿车、胜利油田、中原油田和大港油田等几十家国有大型企业开展讲座并进行项目合作。相继开发Y308智能点检管理系统、Y303四通道机械设备状态监测及故障诊断分析仪、Y305双通道智能点检及动平衡仪、Y505多通道声发射系统。

目录

第一章 绪论
一、故障诊断技术的主要环节
二、信号处理的发展
三、故障诊断系统简介

第二章 故障诊断常用传感器
第一节 概述
一、传感器的定义
二、传感器的构成
三、传感器的分类
第二节 电感式传感器
一、自感型传感器
二、互感型传感器
三、电感式传感器的应用
第三节 压电式传感器
一、压电式传感器的原理
二、压电式传感器的应用
第四节 温度传感器
一、温度传感器的种类
二、温度传感器的安装
第五节 传感器的选用原则

第三章 傅里叶变换和卷积
第一节 傅里叶变换的由来和分类
一、傅里叶变换的由来
二、傅里叶变换的分类
第二节 傅里叶级数
一、傅里叶级数的三角形式
二、傅里叶级数的复指数形式
第三节 傅里叶变换
一、傅里叶变换
二、傅里叶变换的主要性质
三、离散傅里叶变换（DIT）
四、总结
第四节 快速傅里叶变换
第五节 卷积
一、卷积的概念
二、卷积的物理意义
三、卷积的计算步骤
四、时域、频域卷积定理

第四章 信号的分类与描述
第一节 概述
一、信号、信息、消息和信息熵
二、确定性信号与随机信号
三、能量信号与功率信号
四、时限与频限信号
五、连续时间信号与离散时间信号
六、物理可实现信号与物理不可实现信号
第二节 信号分析中常用的函数
一、6函数（单位脉冲函数）
二、sinc，函数
三、复指数函数
四、矩形窗函数
五、谐波函数

第五章 信号时域分析
第一节 信号时域特征参数描述
一、信号波形图
二、均值
三、均方值
四、方差
五、偏度
六、峭度
七、无量纲指标
八、小结
第二节 信号幅值域分析
一、概率密度函数和概率分布函数
二、概率密度函数工程应用
第三节 信号时差域分析
一、相关系数
二、相关函数
三、卷积与相关的关系
……
第八章 模拟信号的数字化处理
第九章 故障诊断中的其他常用方法简介
参考文献

前言/序言

机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础 概述 在当今高度机械化和自动化的工业环境中，设备的可靠性和稳定性是保障生产连续性和经济效益的关键。而随着机械设备日趋复杂和精密，传统的依赖经验的故障诊断方法已难以满足需求。先进的信号处理技术，作为现代机械设备故障诊断的核心理论与实践支撑，正变得日益重要。 《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》旨在系统性地梳理和介绍与机械设备故障诊断紧密相关的信号处理理论、方法及其在实际应用中的策略。本书并非简单罗列枯燥的数学公式，而是力求将抽象的信号处理概念与具体的机械设备故障现象建立起清晰的联系，帮助读者理解信号在设备运行过程中如何反映其健康状态，以及如何通过对这些信号的深入分析来捕捉、识别并最终诊断出潜在的故障。 本书内容围绕信号处理在故障诊断中的核心环节展开，从信号的产生、采集，到预处理、特征提取，再到模型构建和诊断判别，层层递进，力求构建一个完整的信号处理应用于故障诊断的知识体系。我们注重理论与实践的结合，在阐述基本原理的同时，会穿插丰富的实例和应用场景，使读者能够更直观地理解技术细节，并将其融会贯通于实际工作中。 本书核心内容模块 第一部分：信号基础与机械振动 机械设备运行信号的本质： 本章将深入探讨机械设备在不同工况下产生的各种信号。重点将放在机械振动信号，因为它是反映设备机械状态最直接、最丰富的信号载体。我们将从物理学角度解释振动产生的机理，例如不平衡、不对中、齿轮啮合、轴承运转等引起的振动特性。此外，也会简要介绍其他重要的信号类型，如声发射信号、温度信号、电流信号、压力信号等，并阐述它们与机械故障之间的潜在关联。 信号的数学描述与基本性质： 在理解信号的物理意义后，本章将引入信号的数学表示方法，包括连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号等。我们将详细介绍信号的基本数学性质，如幅度、频率、相位、能量、功率等，并解释这些性质在故障诊断中的意义。例如，特定的频率成分往往对应于特定的转速或结构的固有频率，而幅度变化则可能指示故障的严重程度。 机械振动信号的特点与采集： 深入分析机械振动信号在故障诊断中的独特性。讨论其时域、频域和时频域的特征。介绍振动传感器的类型（如加速度计、速度计、位移传感器），它们的选型原则、安装方式以及对信号质量的影响。重点讲解信号采集系统的组成（传感器、调理电路、数据采集卡、上位机软件），以及采样率、量化精度、数据长度等关键参数对诊断结果的影响。 第二部分：时域信号处理技术 时域信号的分析与表征： 在不进行频率转换的情况下，直接在时间域对信号进行分析。介绍时域常用的统计量，如均值、方差、均方根值（RMS）、峰值、峰度、峭度等。解释这些统计量如何反映信号的幅值、能量分布以及概率密度特性，并举例说明它们在判断设备运行状态（如磨损、松动、冲击）中的应用。 信号的滤波与平滑： 介绍时域滤波技术，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波。解释滤波器的基本原理和类型（如Butterworth、Chebyshev、Bessel）。重点讲解滤波在去除噪声、提取有用信号成分、突出故障特征中的作用。同时，介绍常用的时域平滑技术（如移动平均、Savitzky-Golay滤波）及其在减少随机干扰、观察趋势方面的应用。 瞬态信号的捕捉与分析： 重点关注故障早期阶段可能出现的瞬态冲击信号，如齿轮的点蚀、轴承的初始损伤、结构的碰撞等。介绍瞬态信号的特点（短时、高幅值、宽频谱），以及如何通过高采样率、触发采集等技术有效捕捉这些信号。讨论瞬态信号的时域特征分析，如冲击脉冲的波形、幅度、持续时间等。 第三部分：频域信号处理技术 傅里叶变换及其在故障诊断中的应用： 详细介绍傅里叶变换（FT）的基本原理，以及快速傅里叶变换（FFT）如何高效地计算离散信号的频谱。解释频谱图的含义，即信号在不同频率成分上的能量分布。重点分析机械故障在频域产生的特征谱线，如不平衡引起的基频及其谐波、不对中引起的2倍基频、齿轮啮合引起的啮合频率及其边频带、轴承故障引起的特征频率（BPFO, BPFI, BFI, BSF）。 频谱分析与故障特征识别： 讲解如何通过频谱分析来识别和定位故障。包括基频、谐波、边频带的识别方法。介绍共振现象在故障诊断中的重要性，以及如何通过分析频谱中的共振峰来判断故障的发生部位。讨论不同类型故障在频谱图上呈现出的典型特征，以及如何结合设备结构参数（如转速、齿数、轴承型号）来计算和验证故障频率。 功率谱密度（PSD）分析： 介绍功率谱密度（PSD）的概念，它表示信号功率在单位频率上的分布。解释PSD在分析随机信号、评估信号能量集中度以及识别噪声基底中的故障信息方面的优势。讨论PSD在轴承、齿轮等部件的早期故障检测中的应用。 第四部分：时频域信号处理技术 时频分析的必要性与基本概念： 探讨在某些情况下，仅进行时域或频域分析不足以全面反映信号特征。例如，当故障信号的频率随时间变化（如转速变化引起的故障频率漂移），或故障特征仅在特定时刻出现时，就需要时频分析。介绍时频分析的基本思想，即同时揭示信号的频率成分及其随时间的变化。 短时傅里叶变换（STFT）： 详细介绍短时傅里叶变换（STFT）的原理，包括窗函数的选择、窗长和步长的影响。解释STFT在分析非平稳信号（如冲击、调制信号）中的应用，并生成时频谱图。讲解如何通过时频谱图观察信号频率随时间的变化，以及识别瞬态故障事件。 小波变换（Wavelet Transform）： 介绍小波变换（WT）作为一种更先进的时频分析工具。解释连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）的基本原理。重点阐述小波变换在信号去噪、特征提取、故障信号的能量集中分析以及多分辨率分析方面的优势。讲解如何根据故障信号的特点选择合适的小波基函数，并解析小波系数图所揭示的故障信息。 其他时频分析方法（简介）： 简要介绍其他一些常用的时频分析方法，如Wigner-Ville分布、希尔伯特-黄变换（HHT）等，并说明它们在特定故障诊断场景下的潜力和应用。 第五部分：信号处理在故障诊断中的特征提取与模型构建 故障特征的提取策略： 总结前面章节介绍的信号处理技术在特征提取中的作用。详细讲解如何从时域、频域、时频域信号中提取出最具代表性的特征量，作为故障诊断的输入。例如，RMS值、峭度、能量、频率峰值、共振频率、小波系数等。 特征降维与选择： 在实际应用中，提取的特征可能数量众多，信息冗余。本章将介绍特征降维的技术，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，以减少计算量并提高模型的鲁棒性。同时，讲解特征选择的方法，以找出对故障诊断最有效的特征子集。 故障诊断模型构建： 介绍几种常用的故障诊断模型构建方法，这些方法利用提取的特征来识别和分类故障。 基于阈值和规则的方法： 简单直观，适用于已知故障类型且特征明显的情况。 基于模式识别的统计方法： 如支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）、贝叶斯分类器等，通过学习已知故障样本的特征来构建分类器。 基于人工智能的深度学习方法： 介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在直接从原始信号或提取的特征中学习故障模式的应用，展现其在高精度诊断方面的潜力。 模型评估与验证： 讲解如何评估所构建诊断模型的性能，包括准确率、召回率、F1分数等指标。强调模型在独立数据集上的验证以及实际应用中的鲁棒性检验。 第六部分：信号处理在实际故障诊断中的案例分析 典型机械设备故障诊断案例： 选取实际工程中常见的设备（如旋转机械、往复式机械、齿轮箱、轴承、风机、泵等）的故障诊断案例。 案例解析： 详细展示如何运用本书介绍的信号处理技术来分析实际设备故障。例如： 转子不平衡故障： 如何通过频谱分析识别基频和諧波，并根据幅值变化判断严重程度。 轴承损坏诊断： 如何利用轴承故障特征频率（BPFO, BPFI, BFI, BSF）在频谱中的出现来定位故障，以及如何通过时频分析捕捉早期微弱损伤。 齿轮啮合故障： 如何分析啮合频率及其边频带的变化来诊断齿轮的点蚀、磨损或断齿。 结构共振与松动故障： 如何通过分析频谱中的共振峰以及瞬态冲击信号来诊断结构问题。 数据采集、处理与诊断流程： 梳理从数据采集到最终诊断报告的完整流程，强调在实际操作中需要注意的细节和可能遇到的问题。 目标读者 本书适合于机械工程、自动化、仪器仪表、可靠性工程等相关专业的在校学生、研究生，以及在设备制造、运行维护、故障诊断等领域工作的工程师、技术人员和研究人员。 阅读本书，您将收获 扎实的理论基础： 深入理解信号处理在机械故障诊断中的理论支撑。 实用的技术方法： 掌握多种行之有效的时域、频域、时频域信号处理技术。 丰富的应用经验： 通过丰富的案例分析，学会将理论应用于实际故障诊断场景。 解决实际问题的能力： 提升对机械设备运行状态的洞察力，有效预防和诊断设备故障，保障生产安全与效率。 本书作为《机械设备故障诊断实用技术丛书》的重要组成部分，将为您构建一套全面、系统的机械设备故障诊断知识体系打下坚实基础，助力您在复杂的工业环境中成为一名出色的故障诊断专家。

评分☆☆☆☆☆

最近我刚入手了一本关于机械设备故障诊断的书，名字是《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》。这本书的封面设计就让我觉得很专业，而且从书名可以看出，它聚焦于信号处理在故障诊断中的应用，这正是目前我工作中急需解决的一个技术难题。我是一名设备工程师，日常工作中经常需要处理各种机械设备的维护和检修工作。但坦白说，我对信号处理这块的知识体系还比较薄弱，很多时候只能依靠经验来判断设备状况，这显然不够科学和系统。我了解到，像振动、噪声、温度等数据，如果能够通过有效的信号处理技术进行分析，就可以提前预警设备的异常，甚至 pinpoint 具体的故障原因。比如，一段设备运行时采集到的振动数据，通过傅里叶变换可以分析出其频率成分，不同频率的异常峰值往往对应着不同的故障类型，像是轴承的滚珠损伤、齿轮的磨损等等。这本书的书名中“信号处理基础”几个字，让我觉得它很有可能为我打开一扇新的大门，帮助我构建起一个扎实的信号处理知识框架，并且能够将这些理论知识转化为实际的故障诊断能力。我非常期待书中能够有详细的算法介绍、 MATLAB 等工具的应用演示，以及一些经典的故障案例分析，这样我就可以边学边练，快速提升自己的技术水平。

评分☆☆☆☆☆

我是一名机械工程专业的学生，目前正在进行毕业设计，课题方向是基于振动信号的电机故障诊断。在查找相关资料的过程中，我看到了《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》这本书。尽管我还没有机会阅读这本书，但从书名和它所属的丛书来看，我对其寄予了厚望。我的毕业设计需要用到大量的信号处理技术来分析电机的振动数据，例如如何去除噪声、如何提取特征、如何进行分类识别等等。目前我在学校里学到的信号处理知识主要集中在理论层面，对于如何将其有效地应用于实际的工程问题，我还有很多困惑。我听说，在机械故障诊断领域，许多先进的诊断方法都离不开强大的信号处理技术，如小波变换在处理非平稳信号方面表现出色，而一些机器学习算法结合信号处理技术，更是能够实现高精度的故障诊断。这本书的“信号处理基础”部分，我猜测会详细讲解各种信号处理的原理和方法，例如时域分析、频域分析、时频分析等，并且可能会介绍一些常用的信号处理工具和软件。如果书中能够提供一些实际的案例，展示如何利用这些信号处理技术来解决具体的机械故障问题，那就太有帮助了。我希望这本书能够为我提供一个坚实的理论基础和清晰的实践指导，助我顺利完成毕业设计。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》，虽然我还没有读到这本书，但我最近对机械故障诊断和信号处理产生了浓厚的兴趣，所以对这本书充满了期待。我之所以关注这本书，是因为我目前正在从事一份与机械设备维护相关的工作，而我所在的工厂经常会遇到各种各样的设备故障，其中很多故障的发生都与设备运行过程中产生的异常信号有关。我曾多次尝试通过观察设备运行的细微征兆来预判故障，但常常收效甚微，这让我意识到，缺乏系统性的信号处理知识是我的一个短板。我知道，在现代的机械故障诊断中，信号处理技术扮演着至关重要的角色，它能够帮助我们从纷繁复杂的运行数据中提取出有价值的信息，从而准确地识别出潜在的故障模式。例如，振动信号、声学信号、温度信号等等，这些都是反映设备健康状况的重要载体。如果能够掌握有效的信号处理方法，比如滤波、傅里叶变换、小波分析等，我就可以更深入地理解这些信号的变化规律，从而在故障萌芽阶段就能够及时发现并采取措施，避免更大的损失。这本书的书名明确指出了“信号处理基础”，这正是我目前最迫切需要的知识。我非常希望这本书能够系统地介绍信号处理的基本概念、原理和常用的技术，并且最好能结合机械设备故障诊断的实际案例进行讲解，这样我才能将理论知识更好地应用于实践。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的设备维护工程师，在多年的工作中，我积累了不少关于机械设备故障的经验。但是，随着技术的不断发展，我发现传统的基于经验的诊断方法越来越难以应对现代复杂设备带来的挑战。尤其是在一些精密设备上，微小的异常信号往往预示着严重的故障，而这些信号的捕捉和分析则需要专业的信号处理知识。最近，我注意到一本名为《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》的书。虽然我还没有读过它，但“信号处理基础”这个副标题立刻引起了我的兴趣。我知道，像振动、声发射、电信号等，都是诊断机械设备健康状况的重要依据，而对这些信号进行有效的分析，离不开诸如傅里叶变换、小波变换、奇异值分解等一系列信号处理技术。我希望这本书能够系统地梳理这些技术，并阐述它们在不同类型机械设备故障诊断中的具体应用。比如，针对旋转机械的轴承故障，如何通过振动信号的时频分析来识别不同类型的损伤？针对泵的汽蚀现象，如何利用声信号处理来监测其发展趋势？我期待这本书能够提供一些实用的方法和技巧，帮助我更新自己的知识体系，提升故障诊断的准确性和效率，甚至能够让我掌握一些前沿的诊断技术，为设备的预测性维护提供更强有力的支持。

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我对人工智能和数据分析很感兴趣，尤其是在工业领域的应用。最近我注意到一本名为《机械设备故障诊断实用技术丛书：信号处理基础》的书，虽然我本身不是直接从事机械设备维护工作的，但我一直关注着工业界如何利用先进技术来提升效率和可靠性。我了解到，信号处理是实现许多智能诊断和预测性维护的关键技术之一。例如，通过对设备运行过程中产生的各种传感器信号进行采集和分析，可以建立起设备的“健康模型”，一旦检测到信号出现偏离，就能够及时发出预警。我猜测这本书会深入讲解各种信号处理的基础理论，比如采样定理、量化、编码等基本概念，以及如何对信号进行预处理，如滤波、去噪等。更重要的是，我希望书中能够介绍一些更高级的信号处理技术，比如如何从复杂的混合信号中提取出有用的特征，以及如何利用这些特征来识别不同的故障模式。我设想，如果能够将这些信号处理技术与机器学习、深度学习等AI技术结合起来，就能够构建出非常强大的故障诊断系统。我希望这本书能够为我提供一个关于信号处理在工业诊断中应用的基础框架，让我能够更好地理解和学习后续更复杂的 AI 算法在工业场景中的应用。

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