工程信号处理与设备诊断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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佟德纯，姚宝恒 著，上海交通大学机械与动力工程学院 编

图书标签:

• 信号处理
• 工程应用
• 设备诊断
• 故障诊断
• 振动分析
• 数据分析
• 工业自动化
• 预测性维护
• 状态监测
• 机器学习

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030212771

版次：1

商品编码：11885538

包装：平装

丛书名： 工程信号处理与设备诊断

开本：16开

出版时间：2008-04-01

用纸：胶版纸

页数：242

字数：297000

正文语种：中文

内容简介

　　《工程信号处理与设备诊断》主要阐述信号处理的基本理论及其在设备诊断中的应用。内容包括：数学变换（傅里叶变换、拉普拉斯变换、Z变换以及FFT、Hilbert变换等）；相关与谱分析（相关理论、频谱分析及幅值统计）；系统动态特性描述与识别（互谱理论、频响函数与相干分析）；倒谱分析、细化技术以及小波理论和时频分析。
　　《工程信号处理与设备诊断》可作为高等院校丁程类专业的本科生、研究生及工程硕士班的教材或教学参考书，也可作为机械、冶金、石化、航天、航空、舰船、土木、桥梁、汽车等专业的工程技术人员和科研人员的参考书。

内页插图

目录

前言

第1章 数学变换
1．1 傅里叶变换
1．1．1 傅里叶级数
1．1．2 傅里叶积分
1．1．3 傅里叶变换的性质和傅里叶变换表
1．2 拉普拉斯变换
1．2．1 拉普拉斯变换的概念
1．2．2 拉普拉斯变换的性质与周期函数的拉普拉斯变换
1．2．3 拉普拉斯变换的应用
1．3 Z变换
1．3．1 离散时间序列与Z变换
1．3．2 Z变换的性质
1．3．3 Z反变换
1．3．4 离散系统特性的描述
1．4 希尔伯特变换
1．4．1 希尔伯特变换的定义
1．4．2 希尔伯特变换的性质
1．4．3 希尔伯特变换表

第2章 快速傅里叶变换
2．1 信号的分类与描述
2．2 信号的数字化
2．2．1 采样与采样定理
2．2．2 叠混误差
2．2．3 量化与量化误差
2．3 离散傅里叶变换(DFT)
2．3．1 DFT计算表达式
2．3．2 离散逆傅里叶变换(IDFT)
2．3．3 DFT的主要性质
2．4 傅里叶变换与离散傅里叶变换
2．4．1 连续时间函数与连续频率函数
2．4．2 连续时间函数和离散频率函数
2．4．3 离散时间序列与连续频率函数
2．4．4 离散时间函数与离散频率函数
2．5 快速傅里叶变换
2．5．1 DFT运算特点
2．5．2 DFT的快速算法
2．5．3 FFT的基本算法
2．5．4 FFT的实现
2．6 泄漏与加窗
2．6．1 用矩形窗截取
2．6．2 加窗处理
2．7 窗函数

第3章 信号的幅值统计与应用
3．1 载荷信号的特征参数
3．1．1 载荷信号的峰值和谷值
3．1．2 载荷信号幅值的平均值、方差和标准差
3．1．3 载荷信号的有效值
3．2 载荷信号的分布特性
3．2．1 概率密度函数与概率分布函数
3．2．2 偏态参数与峰态参数
3．2．3 载荷信号的幅值直方图与累计频次图
3．3 载荷信号幅值的计数法
3．3．1 峰值计数法
3．3．2 振程计数法
3．3．3 雨流计数法
3．4 各种计数法的评价和选用
3．4．1 同一复合周期波形的4种计数法结果的比较
3．4．2 同一随机信号的4种计数方法的结果比较
3．4．3 计数法的评价和选用
3．5 幅值直方图与寿命预估
3．5．1 求概率分布函数
3．5．2 寿命预估

第4章 相关分析及应用
4．1 概述
4．2 相关函数
4．3 互相关分析
4．4 相关函数的计算
4．5 相关测速和定位
4．6 传递路径识别与“贡献量”测定
4．6．1 多路非频变传递路径的识别
4．6．2 振动噪声源的测定
4．7相关分析与同频检测

第5章 频谱分析及应用
第6章 互谱理论与声强测量
第7章 频响函数与相干分析
第8章 倒谱分析及应用
第9章 细化技术与边带识别
第10章 非平稳信号处理
参考文献
附录 专业名词术语中英对照与解释

前言/序言

　　物体的运动有各种形式和状态，自古以来人们就想方设法探讨物体的运动规律，但是，由于受到主观和客观条件的限制，人们的认识往往只能达到只知其一不知其二的粗浅程度，随着科学技术的发展，当今社会已进入电子计算机的时代，在科学技术的开发和研究工作中，由于先进的快速电子运算技术与振动、冲击、噪声学科相结合，以及快速傅里叶变换（FFT）和超大规模集成电路（VLSI）的问世，形成了一门新兴的电子数字运算应用技术——工程信号处理，它的出现和发展极大地丰富和完善了振动、冲击、噪声学科的研究内容，提高了振动、冲击、噪声反映运动物体动态特性和变化过程的能力，因此，工程信号处理技术被广泛应用于机械、航天、舰船、石化、钢铁、建筑、地质、环保以及生物、医学工程等领域，发挥了重要作用。
　　机械设备的各种状态和运转过程通常以其“二次效应”反映出来，典型的二次效应有振动、噪声、温度、压力和应变等。通过电测手段可将这些物理量测取记录下来，此类工程中客观产生的信号称为工程信号，简称信号。信号中蕴含着反映物理系统状态与特征的有用信息，因此，它是人们认识客观事物内在规律、研究事物之间相互关系以及预报发展趋势的依据。
　　对于工程的实测信号。虽然可以直接判读获得信息，但这往往是有限的，不能满足需要。因此，有必要对测得的信号进行一定的加工和处理，以达到去伪存真和提取有用信息的目的。信号处理主要包括采集、变换和识别三个既独立又相互联系的过程，如图0-1所示。

《工业信号分析与故障预测》 内容概述： 本书系统地阐述了工业领域中信号处理与设备状态监测的核心理论、关键技术与实际应用。聚焦于如何从设备运行产生的各种信号中提取有价值的信息，识别潜在的异常，并最终实现对设备故障的早期预警和预测。全书内容涵盖了信号的采集、预处理、特征提取、故障诊断模型构建以及预测性维护策略等多个环节，旨在为工程师、技术人员和研究学者提供一套完整且实用的理论框架与实践指南。 第一章 引言 工业生产的日益复杂化和自动化程度的提高，使得设备的可靠性与维护成为保障生产连续性和经济效益的关键。传统事后维修的模式已难以满足现代工业的需求，故障的突发性不仅导致生产中断，更可能引发严重的经济损失甚至安全事故。因此，发展先进的设备状态监测与故障诊断技术，实现从“故障后维修”向“预防性维护”乃至“预测性维护”的转变，具有重要的理论意义和迫切的实际需求。 信号，作为设备运行状态最直接的载体，蕴含着丰富的设备健康信息。通过对这些信号进行深入的分析，我们可以洞察设备的内在运行规律，发现潜藏的故障迹象。本书正是基于这一理念，系统地梳理和阐述了工业信号分析与故障预测的核心内容。 本章将首先介绍工业设备状态监测与故障诊断的背景、意义和发展现状。随后，阐述了信号在设备故障诊断中的核心作用，并引出本书的研究内容和章节安排。 第二章 工业信号基础 本章旨在为读者建立坚实的信号处理基础，理解工业环境中信号的特性及其数学描述。 2.1 信号的分类与描述： 介绍连续时间信号与离散时间信号、周期信号与非周期信号、确定性信号与随机信号等基本概念。 2.2 信号的基本运算： 阐述信号的加、减、乘、除、时移、尺度变换、翻转等基本运算，以及卷积、相关等重要概念。 2.3 信号的频谱分析： 深入讲解傅里叶变换（FT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）的原理与应用。介绍功率谱密度（PSD）和幅度谱的概念，揭示信号在频域的特性。 2.4 随机信号的统计特性： 讨论均值、方差、自相关函数、概率密度函数等描述随机信号的重要统计量。 2.5 采样定理与量化： 解释奈奎斯特定理，以及离散化过程中量化误差的影响。 第三章 工业信号的采集与预处理 高质量的信号是后续分析的前提，本章将重点介绍工业信号的采集与预处理技术。 3.1 传感器技术与信号采集： 3.1.1 常用传感器类型： 介绍加速度计、速度计、位移传感器、压力传感器、温度传感器、应力传感器、电流传感器、电压传感器、声学传感器等在工业设备状态监测中的应用。 3.1.2 信号调理电路： 讲解放大、滤波、阻抗匹配、隔离等信号调理技术，以提高信号质量，抑制干扰。 3.1.3 数据采集系统（DAQ）： 介绍DAQ系统的组成（传感器、前端调理、模数转换器ADC、计算机接口等）和关键参数（采样率、分辨率、通道数等）。 3.1.4 信号采集策略： 讨论周期性采集、事件触发采集、连续采集等不同的数据采集方式。 3.2 信号预处理技术： 3.2.1 去噪： 介绍时域滤波（低通、高通、带通、带阻滤波器）、频域滤波、小波去噪等方法，以去除信号中的随机噪声和周期性干扰。 3.2.2 基线漂移校正： 阐述去除信号直流分量或缓慢变化的趋势，以突出信号的动态变化。 3.2.3 信号归一化与标准化： 讨论不同量级信号的可比性处理，以便于特征提取和模型训练。 3.2.4 数据缺失处理： 介绍插值、删除等处理采集过程中可能出现的空缺数据的方法。 3.2.5 信号重采样： 讨论在不同采样率信号之间进行匹配或调整采样频率的技术。 第四章 信号特征提取 特征提取是将原始信号转化为能够有效表征设备状态的指标。本章将介绍多种经典的与新兴的特征提取方法。 4.1 时域特征： 4.1.1 统计特征： 均值、方差、标准差、RMS（均方根值）、峰值、峭度、偏度、裕度等，用于描述信号的幅值分布和波动性。 4.1.2 能量与熵： 信号能量、近似熵（ApEn）、样本熵（SampEn）等，用于量化信号的复杂度或随机性。 4.1.3 波形指标： 峰度因子、脉冲因子、波形因子等，用于描述信号波形的形状特性。 4.2 频域特征： 4.2.1 频域统计量： 频带能量、中心频率、频谱带宽、频谱矩等。 4.2.2 特定频率成分分析： 提取特定故障频率（如轴承的故障频率、齿轮的啮合频率）的幅值、相位信息。 4.2.3 倒频谱分析（Cepstrum）： 用于识别周期性成分的谐波或共振峰，特别适用于识别转子系统的问题。 4.3 时频域特征： 4.3.1 短时傅里叶变换（STFT）： 分析信号的瞬时频谱，捕捉随时间变化的频率成分。 4.3.2 小波变换（WT）： 提供良好的时间和频率分辨率，能够有效地分析非平稳信号，捕捉瞬态冲击和局部特征。介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。 4.3.3 经验模态分解（EMD）与希尔伯特-黄变换（HHT）： 适用于分析非线性、非平稳信号，将信号分解为一系列固有模态函数（IMFs），并进行希尔伯特变换分析。 4.4 非线性动力学特征： 4.4.1 李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponents）： 度量系统的混沌特性，可用于判断设备是否进入混沌运行状态。 4.4.2 相空间重构： 利用延迟嵌入技术重构系统的相空间轨迹，分析系统的动力学行为。 4.4.3 分形维数： 描述信号的复杂性和自相似性。 第五章 故障诊断与模式识别 本章将介绍如何利用提取的特征对设备故障进行分类和识别。 5.1 故障诊断方法概述： 介绍基于规则的专家系统、基于模型的诊断、基于数据的诊断等不同思路。 5.2 传统模式识别方法： 5.2.1 距离判别方法： K近邻（KNN）算法。 5.2.2 统计模式识别： 贝叶斯分类器、最大似然分类器。 5.2.3 决策树（Decision Trees）： 易于理解和解释，可用于故障分类。 5.2.4 支持向量机（SVM）： 在高维空间中寻找最优分类超平面，对小样本、非线性问题表现良好。 5.3 神经网络与深度学习方法： 5.3.1 多层感知机（MLP）： 经典的连接主义模型，用于非线性映射。 5.3.2 卷积神经网络（CNN）： 特别适用于处理图像和时序数据，能够自动提取特征。 5.3.3 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 擅长处理序列数据，能够捕捉时间序列中的依赖关系，适用于故障的动态预测。 5.3.4 自编码器（Autoencoders）： 用于无监督特征学习和降维。 5.4 故障诊断流程： 数据采集 → 信号预处理 → 特征提取 → 模型训练 → 故障诊断 → 结果评估。 第六章 故障预测与剩余寿命（RUL）估计 从识别故障到预测故障的发生，并评估设备的剩余使用寿命，是故障预测的关键。 6.1 故障预测模型： 6.1.1 基于退化轨迹的模型： 假设设备故障是由于某个或某些状态参数发生单调退化。 6.1.2 基于状态转移的模型： 将设备状态划分为多个离散的健康状态，并建立状态之间的转移概率模型（如马尔可夫链）。 6.1.3 时间序列预测模型： 利用ARIMA、SARIMA等模型预测未来信号趋势。 6.2 剩余寿命（RUL）估计： 6.2.1 RUL的定义与意义： 评估设备在发生故障前还能正常运行的时间。 6.2.2 RUL估计方法： 基于退化模型的RUL估计。 基于蒙特卡洛模拟的RUL估计。 基于机器学习的RUL估计（如使用LSTM预测未来状态）。 6.3 故障预测与RUL估计的挑战： 数据稀疏性、故障模式的多样性、复杂环境影响等。 第七章 预测性维护策略 本章将探讨如何将信号分析与故障预测技术转化为实际的预测性维护决策。 7.1 预测性维护（PdM）的概念与框架： 7.1.1 传统维护模式的对比： 事后维修、定期维修、基于状态的维修、预测性维护。 7.1.2 PdM的实施流程： 数据采集与监控 → 信号分析与故障诊断 → 故障预测与RUL评估 → 维护决策与计划 → 维护执行 → 效果评估与反馈。 7.2 维护决策支持： 7.2.1 风险评估： 结合故障概率和故障影响，进行风险等级划分。 7.2.2 维护资源优化： 调度维修人员、备件、设备停机时间等。 7.2.3 成本效益分析： 评估预测性维护带来的经济效益。 7.3 工业物联网（IIoT）与云平台在PdM中的应用： 介绍如何利用IIoT实现数据的远程采集、存储、分析和共享，构建智能化的预测性维护系统。 第八章 案例研究 本章通过具体的工业应用案例，展示本书所介绍的理论与技术如何解决实际问题。 8.1 旋转机械（如风力发电机、齿轮箱）的故障诊断与预测： 8.1.1 轴承故障的信号特征分析。 8.1.2 齿轮磨损与裂纹的诊断。 8.1.3 转子不平衡与不对中的识别。 8.2 往复式机械（如压缩机、泵）的故障分析： 8.2.1 阀门泄漏与堵塞的检测。 8.2.2 活塞环磨损的诊断。 8.3 其他工业设备案例： （可根据实际情况选择，如电气设备、压力容器等） 第九章 未来展望 9.1 人工智能与机器学习的深入融合： 探讨更强大的AI模型在复杂故障诊断中的应用。 9.2 异构传感器数据融合： 如何整合来自不同类型传感器的数据，提高诊断精度。 9.3 边缘计算与实时诊断： 将计算能力部署到设备边缘，实现低延迟的故障预警。 9.4 可解释性AI（XAI）在故障诊断中的应用： 提升诊断模型的可信度和易理解性。 9.5 数字孪生技术在设备健康管理中的作用。 结论 本书系统地介绍了工业信号分析与故障预测的理论基础、关键技术和应用方法。通过对工业信号的深入理解，结合先进的信号处理、特征提取和机器学习技术，我们可以有效地提升设备的可靠性、可维护性和安全性，从而为工业生产的智能化、绿色化和高效化提供有力支撑。本书希望能够为相关领域的从业者和研究人员提供有价值的参考，推动工业设备状态监测与故障诊断技术的进一步发展。

评分☆☆☆☆☆

我一直对设备故障的原理和预警机制非常感兴趣，尤其是在工业领域。很多时候，设备一旦出现问题，带来的损失可能是巨大的。这本书的书名《工程信号处理与设备诊断》听起来就直击我的痛点，而且“诊断”这个词特别吸引我，意味着它可能会提供一套系统性的方法来找出问题的根源。我特别希望这本书能深入浅出地讲解一些常见的设备故障模式，比如机械振动异常、电气信号干扰、温度异常升高等等，并且能够教会我如何通过分析这些信号来准确判断故障类型和严重程度。理想情况下，它会提供一些实际的案例分析，让我了解在真实场景中，工程师是如何一步步排查和解决问题的。我期待书中能够介绍一些实用的诊断工具和技术，哪怕是初步的介绍也好，比如频谱分析、时域分析、模式识别等等。总而言之，我希望这本书能够给我提供一套清晰的思路和实用的方法，让我能够更有效地应对设备故障，减少不必要的停机时间和经济损失。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，尤其是“信号处理”这四个字，让我联想到了一些非常抽象但又至关重要的数学概念。我一直对傅里叶变换、拉普拉斯变换、小波分析这些工具在实际应用中的威力感到惊叹，它们能够将复杂多变的时域信号转化为更容易理解的频域信息，从而揭示隐藏在数据背后的规律。我希望这本书能够系统地介绍这些信号处理的基本原理，并且将它们与工程实际紧密结合起来。例如，它是否会讲解如何使用这些数学工具来滤波掉噪声，提取有用的信息？是否会介绍如何通过分析信号的频率成分来识别设备的运行状态？更进一步，我希望能看到这些理论如何应用于分析传感器数据，比如振动传感器、温度传感器、压力传感器等等，以及如何将这些分析结果转化为对设备健康状况的判断。这本书的“信号处理”部分，如果能提供清晰的数学推导和直观的图示，那将是我非常期待的。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场视觉盛宴，封面设计得太有品味了！采用了一种深邃的蓝色作为基调，上面点缀着一些抽象的、流动的线条，仿佛是信号在空间中穿梭的轨迹，又像是复杂的电路图在脑海中勾勒。最让我眼前一亮的是，封面上方的书名《工程信号处理与设备诊断》采用了烫金工艺，字体是那种介于衬线和无衬线之间，既有科技感又不失经典韵味。书的材质也非常讲究，封面摸起来有种丝绒般的质感，翻开来，纸张厚实且带有淡淡的油墨香，阅读体验绝对是顶级的。拿到手里沉甸甸的，有一种厚重感，让人立刻感受到里面内容的丰富和扎实。我平时对这类专业书籍的封面不太在意，但这本书的封面设计真的让我眼前一亮，甚至会忍不住想把它摆在书架最显眼的位置，不仅仅是因为它的内容，更是因为它本身就是一件艺术品。它的装帧工艺也相当不错，书脊平整，没有丝毫的粘连或溢胶，翻阅起来非常顺滑，每一页都感觉像是精心制作的。

评分☆☆☆☆☆

我对《工程信号处理与设备诊断》这本书的书名感到好奇，因为它触及了我一直以来对“智能”和“自动化”的一些思考。在当今科技飞速发展的时代，我们越来越依赖机器来完成各种任务，而如何让这些机器更加高效、可靠地运行，并且能够在出现问题时自行“觉察”并“报告”，这正是“设备诊断”的核心所在。我特别希望这本书能够深入探讨人工智能和机器学习在设备诊断中的应用。比如，它是否会介绍如何利用大数据来训练模型，从而预测设备的潜在故障？是否会讲解一些神经网络、支持向量机等算法在异常检测中的具体实现？我期待这本书能够展示这些先进技术是如何赋能传统的工程诊断，使其从被动响应转变为主动预防，从而实现真正的智能化设备管理。如果书中能够提供一些关于算法选择、模型优化以及实际部署的案例，那将是对我极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对工程领域充满好奇的非专业人士，我对“设备诊断”这个概念一直有着一种莫名的向往。它听起来就像是给冰冷的机器赋予了生命，能够听懂它们的“语言”，并感知它们是否“健康”。我尤其希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释一些听起来很高深的设备诊断技术。比如，它是否会讲述一些关于“听诊”设备的原理？或者如何通过观察设备运行时的“表情”（比如声音、震动、温度变化）来判断其“病情”？我希望这本书能够避免过于晦涩的专业术语，而是通过生动的比喻和形象的描述，让我这个门外汉也能大致理解设备是如何被“诊断”的。如果书中能够包含一些简单易行的“自我诊断”小技巧，或者介绍一些在生活中就能接触到的、与设备诊断相关的原理，那将是锦上添花了。总之，我期望这本书能像一位经验丰富的工程师，在我耳边娓娓道来，让我感受到工程诊断的魅力。