機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊國安 著

圖書標籤:

• 機械設備
• 故障診斷
• 信號處理
• 振動分析
• 數據分析
• 工業應用
• 維修技術
• 預測性維護
• 工程技術
• 故障檢測

齣版社： 中國石化齣版社

ISBN：9787511413314

版次：1

商品編碼：10926041

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：154

字數：226000

正文語種：中文

內容簡介

　　 《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》是第2分冊。本分冊共分七部分：第一部分是第一章，介紹信號處理技術在故障診斷係統中的地位及發展現狀；第二部分是第二章，主要說明信號采集中常用傳感器的工作原理及其安裝和應用；第三部分是第三章，介紹信號處理的數學基礎，重點說明傅裏葉變換和捲積；第四部分是四、五、六章，詳細說明信號的分類與描述及其時域、頻域分析，這部分是信號處理技術的重點內容；第五部分是七章，詳細說明信號調理過程中的濾波與調製解調技術；第六部分是第八章，重點說明模擬信號數字化處理的過程，詳細講解頻譜分析中混疊、泄漏和柵欄效應産生的機製；第七部分是第九章，詳細介紹故障診斷中常用到的一些較實用的方法，這些對幫助工程技術人員應用不同的方法分析與診斷設備故障大有裨益。書中精選瞭大量典型實例用以說明故障診斷的思路。
　　 《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》內容詳盡，通俗易懂，以為企業解決實際問題為根本，主要供現場從事機械設備管理與維護的工程技術人員使用，同時《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》也為高等工科院校相關專業研究生或本科生在深入理解機械設備故障診斷理論體係方麵提供瞭詳盡的參考資料。

作者簡介

楊國安，教授，博士生導師，機電設備狀態監測及故障診斷專傢。1985年畢業於石油大學煉油化工機械專業，於東南大學機械製造及自動化專業取得博士學位。承擔國傢自然科學基金等國傢及省部級項目多項，企業項目30餘項，發錶論文60餘篇，獨立齣版專著1本。在機電設備狀態監測和智能診斷係統開發、往復機械及管道減振技術、壓力容器安全性評價及壽命評估技術等方麵取得瞭獨具特色的技術成果。多次為中國石化、中國石油、天山股份、烏石化、金川集團、哈石化、遼陽石化、齊魯石化、燕山石化、大唐多倫煤化工、天津石化、武漢鋼鐵公司、一汽轎車、勝利油田、中原油田和大港油田等幾十傢國有大型企業開展講座並進行項目閤作。相繼開發Y308智能點檢管理係統、Y303四通道機械設備狀態監測及故障診斷分析儀、Y305雙通道智能點檢及動平衡儀、Y505多通道聲發射係統。

目錄

第一章 緒論
一、故障診斷技術的主要環節
二、信號處理的發展
三、故障診斷係統簡介

第二章 故障診斷常用傳感器
第一節 概述
一、傳感器的定義
二、傳感器的構成
三、傳感器的分類
第二節 電感式傳感器
一、自感型傳感器
二、互感型傳感器
三、電感式傳感器的應用
第三節 壓電式傳感器
一、壓電式傳感器的原理
二、壓電式傳感器的應用
第四節 溫度傳感器
一、溫度傳感器的種類
二、溫度傳感器的安裝
第五節 傳感器的選用原則

第三章 傅裏葉變換和捲積
第一節 傅裏葉變換的由來和分類
一、傅裏葉變換的由來
二、傅裏葉變換的分類
第二節 傅裏葉級數
一、傅裏葉級數的三角形式
二、傅裏葉級數的復指數形式
第三節 傅裏葉變換
一、傅裏葉變換
二、傅裏葉變換的主要性質
三、離散傅裏葉變換（DIT）
四、總結
第四節 快速傅裏葉變換
第五節 捲積
一、捲積的概念
二、捲積的物理意義
三、捲積的計算步驟
四、時域、頻域捲積定理

第四章 信號的分類與描述
第一節 概述
一、信號、信息、消息和信息熵
二、確定性信號與隨機信號
三、能量信號與功率信號
四、時限與頻限信號
五、連續時間信號與離散時間信號
六、物理可實現信號與物理不可實現信號
第二節 信號分析中常用的函數
一、6函數（單位脈衝函數）
二、sinc，函數
三、復指數函數
四、矩形窗函數
五、諧波函數

第五章 信號時域分析
第一節 信號時域特徵參數描述
一、信號波形圖
二、均值
三、均方值
四、方差
五、偏度
六、峭度
七、無量綱指標
八、小結
第二節 信號幅值域分析
一、概率密度函數和概率分布函數
二、概率密度函數工程應用
第三節 信號時差域分析
一、相關係數
二、相關函數
三、捲積與相關的關係
……
第八章 模擬信號的數字化處理
第九章 故障診斷中的其他常用方法簡介
參考文獻

前言/序言

機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎 概述 在當今高度機械化和自動化的工業環境中，設備的可靠性和穩定性是保障生産連續性和經濟效益的關鍵。而隨著機械設備日趨復雜和精密，傳統的依賴經驗的故障診斷方法已難以滿足需求。先進的信號處理技術，作為現代機械設備故障診斷的核心理論與實踐支撐，正變得日益重要。 《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》旨在係統性地梳理和介紹與機械設備故障診斷緊密相關的信號處理理論、方法及其在實際應用中的策略。本書並非簡單羅列枯燥的數學公式，而是力求將抽象的信號處理概念與具體的機械設備故障現象建立起清晰的聯係，幫助讀者理解信號在設備運行過程中如何反映其健康狀態，以及如何通過對這些信號的深入分析來捕捉、識彆並最終診斷齣潛在的故障。 本書內容圍繞信號處理在故障診斷中的核心環節展開，從信號的産生、采集，到預處理、特徵提取，再到模型構建和診斷判彆，層層遞進，力求構建一個完整的信號處理應用於故障診斷的知識體係。我們注重理論與實踐的結閤，在闡述基本原理的同時，會穿插豐富的實例和應用場景，使讀者能夠更直觀地理解技術細節，並將其融會貫通於實際工作中。 本書核心內容模塊 第一部分：信號基礎與機械振動 機械設備運行信號的本質： 本章將深入探討機械設備在不同工況下産生的各種信號。重點將放在機械振動信號，因為它是反映設備機械狀態最直接、最豐富的信號載體。我們將從物理學角度解釋振動産生的機理，例如不平衡、不對中、齒輪嚙閤、軸承運轉等引起的振動特性。此外，也會簡要介紹其他重要的信號類型，如聲發射信號、溫度信號、電流信號、壓力信號等，並闡述它們與機械故障之間的潛在關聯。 信號的數學描述與基本性質： 在理解信號的物理意義後，本章將引入信號的數學錶示方法，包括連續信號與離散信號、周期信號與非周期信號、確定性信號與隨機信號等。我們將詳細介紹信號的基本數學性質，如幅度、頻率、相位、能量、功率等，並解釋這些性質在故障診斷中的意義。例如，特定的頻率成分往往對應於特定的轉速或結構的固有頻率，而幅度變化則可能指示故障的嚴重程度。 機械振動信號的特點與采集： 深入分析機械振動信號在故障診斷中的獨特性。討論其時域、頻域和時頻域的特徵。介紹振動傳感器的類型（如加速度計、速度計、位移傳感器），它們的選型原則、安裝方式以及對信號質量的影響。重點講解信號采集係統的組成（傳感器、調理電路、數據采集卡、上位機軟件），以及采樣率、量化精度、數據長度等關鍵參數對診斷結果的影響。 第二部分：時域信號處理技術 時域信號的分析與錶徵： 在不進行頻率轉換的情況下，直接在時間域對信號進行分析。介紹時域常用的統計量，如均值、方差、均方根值（RMS）、峰值、峰度、峭度等。解釋這些統計量如何反映信號的幅值、能量分布以及概率密度特性，並舉例說明它們在判斷設備運行狀態（如磨損、鬆動、衝擊）中的應用。 信號的濾波與平滑： 介紹時域濾波技術，包括低通濾波、高通濾波、帶通濾波和陷波濾波。解釋濾波器的基本原理和類型（如Butterworth、Chebyshev、Bessel）。重點講解濾波在去除噪聲、提取有用信號成分、突齣故障特徵中的作用。同時，介紹常用的時域平滑技術（如移動平均、Savitzky-Golay濾波）及其在減少隨機乾擾、觀察趨勢方麵的應用。 瞬態信號的捕捉與分析： 重點關注故障早期階段可能齣現的瞬態衝擊信號，如齒輪的點蝕、軸承的初始損傷、結構的碰撞等。介紹瞬態信號的特點（短時、高幅值、寬頻譜），以及如何通過高采樣率、觸發采集等技術有效捕捉這些信號。討論瞬態信號的時域特徵分析，如衝擊脈衝的波形、幅度、持續時間等。 第三部分：頻域信號處理技術 傅裏葉變換及其在故障診斷中的應用： 詳細介紹傅裏葉變換（FT）的基本原理，以及快速傅裏葉變換（FFT）如何高效地計算離散信號的頻譜。解釋頻譜圖的含義，即信號在不同頻率成分上的能量分布。重點分析機械故障在頻域産生的特徵譜綫，如不平衡引起的基頻及其諧波、不對中引起的2倍基頻、齒輪嚙閤引起的嚙閤頻率及其邊頻帶、軸承故障引起的特徵頻率（BPFO, BPFI, BFI, BSF）。 頻譜分析與故障特徵識彆： 講解如何通過頻譜分析來識彆和定位故障。包括基頻、諧波、邊頻帶的識彆方法。介紹共振現象在故障診斷中的重要性，以及如何通過分析頻譜中的共振峰來判斷故障的發生部位。討論不同類型故障在頻譜圖上呈現齣的典型特徵，以及如何結閤設備結構參數（如轉速、齒數、軸承型號）來計算和驗證故障頻率。 功率譜密度（PSD）分析： 介紹功率譜密度（PSD）的概念，它錶示信號功率在單位頻率上的分布。解釋PSD在分析隨機信號、評估信號能量集中度以及識彆噪聲基底中的故障信息方麵的優勢。討論PSD在軸承、齒輪等部件的早期故障檢測中的應用。 第四部分：時頻域信號處理技術 時頻分析的必要性與基本概念： 探討在某些情況下，僅進行時域或頻域分析不足以全麵反映信號特徵。例如，當故障信號的頻率隨時間變化（如轉速變化引起的故障頻率漂移），或故障特徵僅在特定時刻齣現時，就需要時頻分析。介紹時頻分析的基本思想，即同時揭示信號的頻率成分及其隨時間的變化。 短時傅裏葉變換（STFT）： 詳細介紹短時傅裏葉變換（STFT）的原理，包括窗函數的選擇、窗長和步長的影響。解釋STFT在分析非平穩信號（如衝擊、調製信號）中的應用，並生成時頻譜圖。講解如何通過時頻譜圖觀察信號頻率隨時間的變化，以及識彆瞬態故障事件。 小波變換（Wavelet Transform）： 介紹小波變換（WT）作為一種更先進的時頻分析工具。解釋連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）的基本原理。重點闡述小波變換在信號去噪、特徵提取、故障信號的能量集中分析以及多分辨率分析方麵的優勢。講解如何根據故障信號的特點選擇閤適的小波基函數，並解析小波係數圖所揭示的故障信息。 其他時頻分析方法（簡介）： 簡要介紹其他一些常用的時頻分析方法，如Wigner-Ville分布、希爾伯特-黃變換（HHT）等，並說明它們在特定故障診斷場景下的潛力和應用。 第五部分：信號處理在故障診斷中的特徵提取與模型構建 故障特徵的提取策略： 總結前麵章節介紹的信號處理技術在特徵提取中的作用。詳細講解如何從時域、頻域、時頻域信號中提取齣最具代錶性的特徵量，作為故障診斷的輸入。例如，RMS值、峭度、能量、頻率峰值、共振頻率、小波係數等。 特徵降維與選擇： 在實際應用中，提取的特徵可能數量眾多，信息冗餘。本章將介紹特徵降維的技術，如主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）等，以減少計算量並提高模型的魯棒性。同時，講解特徵選擇的方法，以找齣對故障診斷最有效的特徵子集。 故障診斷模型構建： 介紹幾種常用的故障診斷模型構建方法，這些方法利用提取的特徵來識彆和分類故障。 基於閾值和規則的方法： 簡單直觀，適用於已知故障類型且特徵明顯的情況。 基於模式識彆的統計方法： 如支持嚮量機（SVM）、k近鄰（KNN）、貝葉斯分類器等，通過學習已知故障樣本的特徵來構建分類器。 基於人工智能的深度學習方法： 介紹捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在直接從原始信號或提取的特徵中學習故障模式的應用，展現其在高精度診斷方麵的潛力。 模型評估與驗證： 講解如何評估所構建診斷模型的性能，包括準確率、召迴率、F1分數等指標。強調模型在獨立數據集上的驗證以及實際應用中的魯棒性檢驗。 第六部分：信號處理在實際故障診斷中的案例分析 典型機械設備故障診斷案例： 選取實際工程中常見的設備（如鏇轉機械、往復式機械、齒輪箱、軸承、風機、泵等）的故障診斷案例。 案例解析： 詳細展示如何運用本書介紹的信號處理技術來分析實際設備故障。例如： 轉子不平衡故障： 如何通過頻譜分析識彆基頻和諧波，並根據幅值變化判斷嚴重程度。 軸承損壞診斷： 如何利用軸承故障特徵頻率（BPFO, BPFI, BFI, BSF）在頻譜中的齣現來定位故障，以及如何通過時頻分析捕捉早期微弱損傷。 齒輪嚙閤故障： 如何分析嚙閤頻率及其邊頻帶的變化來診斷齒輪的點蝕、磨損或斷齒。 結構共振與鬆動故障： 如何通過分析頻譜中的共振峰以及瞬態衝擊信號來診斷結構問題。 數據采集、處理與診斷流程： 梳理從數據采集到最終診斷報告的完整流程，強調在實際操作中需要注意的細節和可能遇到的問題。 目標讀者 本書適閤於機械工程、自動化、儀器儀錶、可靠性工程等相關專業的在校學生、研究生，以及在設備製造、運行維護、故障診斷等領域工作的工程師、技術人員和研究人員。 閱讀本書，您將收獲 紮實的理論基礎： 深入理解信號處理在機械故障診斷中的理論支撐。 實用的技術方法： 掌握多種行之有效的時域、頻域、時頻域信號處理技術。 豐富的應用經驗： 通過豐富的案例分析，學會將理論應用於實際故障診斷場景。 解決實際問題的能力： 提升對機械設備運行狀態的洞察力，有效預防和診斷設備故障，保障生産安全與效率。 本書作為《機械設備故障診斷實用技術叢書》的重要組成部分，將為您構建一套全麵、係統的機械設備故障診斷知識體係打下堅實基礎，助力您在復雜的工業環境中成為一名齣色的故障診斷專傢。

評分☆☆☆☆☆

我是一名機械工程專業的學生，目前正在進行畢業設計，課題方嚮是基於振動信號的電機故障診斷。在查找相關資料的過程中，我看到瞭《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》這本書。盡管我還沒有機會閱讀這本書，但從書名和它所屬的叢書來看，我對其寄予瞭厚望。我的畢業設計需要用到大量的信號處理技術來分析電機的振動數據，例如如何去除噪聲、如何提取特徵、如何進行分類識彆等等。目前我在學校裏學到的信號處理知識主要集中在理論層麵，對於如何將其有效地應用於實際的工程問題，我還有很多睏惑。我聽說，在機械故障診斷領域，許多先進的診斷方法都離不開強大的信號處理技術，如小波變換在處理非平穩信號方麵錶現齣色，而一些機器學習算法結閤信號處理技術，更是能夠實現高精度的故障診斷。這本書的“信號處理基礎”部分，我猜測會詳細講解各種信號處理的原理和方法，例如時域分析、頻域分析、時頻分析等，並且可能會介紹一些常用的信號處理工具和軟件。如果書中能夠提供一些實際的案例，展示如何利用這些信號處理技術來解決具體的機械故障問題，那就太有幫助瞭。我希望這本書能夠為我提供一個堅實的理論基礎和清晰的實踐指導，助我順利完成畢業設計。

評分☆☆☆☆☆

最近我剛入手瞭一本關於機械設備故障診斷的書，名字是《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》。這本書的封麵設計就讓我覺得很專業，而且從書名可以看齣，它聚焦於信號處理在故障診斷中的應用，這正是目前我工作中急需解決的一個技術難題。我是一名設備工程師，日常工作中經常需要處理各種機械設備的維護和檢修工作。但坦白說，我對信號處理這塊的知識體係還比較薄弱，很多時候隻能依靠經驗來判斷設備狀況，這顯然不夠科學和係統。我瞭解到，像振動、噪聲、溫度等數據，如果能夠通過有效的信號處理技術進行分析，就可以提前預警設備的異常，甚至 pinpoint 具體的故障原因。比如，一段設備運行時采集到的振動數據，通過傅裏葉變換可以分析齣其頻率成分，不同頻率的異常峰值往往對應著不同的故障類型，像是軸承的滾珠損傷、齒輪的磨損等等。這本書的書名中“信號處理基礎”幾個字，讓我覺得它很有可能為我打開一扇新的大門，幫助我構建起一個紮實的信號處理知識框架，並且能夠將這些理論知識轉化為實際的故障診斷能力。我非常期待書中能夠有詳細的算法介紹、 MATLAB 等工具的應用演示，以及一些經典的故障案例分析，這樣我就可以邊學邊練，快速提升自己的技術水平。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》，雖然我還沒有讀到這本書，但我最近對機械故障診斷和信號處理産生瞭濃厚的興趣，所以對這本書充滿瞭期待。我之所以關注這本書，是因為我目前正在從事一份與機械設備維護相關的工作，而我所在的工廠經常會遇到各種各樣的設備故障，其中很多故障的發生都與設備運行過程中産生的異常信號有關。我曾多次嘗試通過觀察設備運行的細微徵兆來預判故障，但常常收效甚微，這讓我意識到，缺乏係統性的信號處理知識是我的一個短闆。我知道，在現代的機械故障診斷中，信號處理技術扮演著至關重要的角色，它能夠幫助我們從紛繁復雜的運行數據中提取齣有價值的信息，從而準確地識彆齣潛在的故障模式。例如，振動信號、聲學信號、溫度信號等等，這些都是反映設備健康狀況的重要載體。如果能夠掌握有效的信號處理方法，比如濾波、傅裏葉變換、小波分析等，我就可以更深入地理解這些信號的變化規律，從而在故障萌芽階段就能夠及時發現並采取措施，避免更大的損失。這本書的書名明確指齣瞭“信號處理基礎”，這正是我目前最迫切需要的知識。我非常希望這本書能夠係統地介紹信號處理的基本概念、原理和常用的技術，並且最好能結閤機械設備故障診斷的實際案例進行講解，這樣我纔能將理論知識更好地應用於實踐。

評分☆☆☆☆☆

我對人工智能和數據分析很感興趣，尤其是在工業領域的應用。最近我注意到一本名為《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》的書，雖然我本身不是直接從事機械設備維護工作的，但我一直關注著工業界如何利用先進技術來提升效率和可靠性。我瞭解到，信號處理是實現許多智能診斷和預測性維護的關鍵技術之一。例如，通過對設備運行過程中産生的各種傳感器信號進行采集和分析，可以建立起設備的“健康模型”，一旦檢測到信號齣現偏離，就能夠及時發齣預警。我猜測這本書會深入講解各種信號處理的基礎理論，比如采樣定理、量化、編碼等基本概念，以及如何對信號進行預處理，如濾波、去噪等。更重要的是，我希望書中能夠介紹一些更高級的信號處理技術，比如如何從復雜的混閤信號中提取齣有用的特徵，以及如何利用這些特徵來識彆不同的故障模式。我設想，如果能夠將這些信號處理技術與機器學習、深度學習等AI技術結閤起來，就能夠構建齣非常強大的故障診斷係統。我希望這本書能夠為我提供一個關於信號處理在工業診斷中應用的基礎框架，讓我能夠更好地理解和學習後續更復雜的 AI 算法在工業場景中的應用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的設備維護工程師，在多年的工作中，我積纍瞭不少關於機械設備故障的經驗。但是，隨著技術的不斷發展，我發現傳統的基於經驗的診斷方法越來越難以應對現代復雜設備帶來的挑戰。尤其是在一些精密設備上，微小的異常信號往往預示著嚴重的故障，而這些信號的捕捉和分析則需要專業的信號處理知識。最近，我注意到一本名為《機械設備故障診斷實用技術叢書：信號處理基礎》的書。雖然我還沒有讀過它，但“信號處理基礎”這個副標題立刻引起瞭我的興趣。我知道，像振動、聲發射、電信號等，都是診斷機械設備健康狀況的重要依據，而對這些信號進行有效的分析，離不開諸如傅裏葉變換、小波變換、奇異值分解等一係列信號處理技術。我希望這本書能夠係統地梳理這些技術，並闡述它們在不同類型機械設備故障診斷中的具體應用。比如，針對鏇轉機械的軸承故障，如何通過振動信號的時頻分析來識彆不同類型的損傷？針對泵的汽蝕現象，如何利用聲信號處理來監測其發展趨勢？我期待這本書能夠提供一些實用的方法和技巧，幫助我更新自己的知識體係，提升故障診斷的準確性和效率，甚至能夠讓我掌握一些前沿的診斷技術，為設備的預測性維護提供更強有力的支持。

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