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出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030212771

商品编码：29716080912

包装：平装

出版时间：2008-04-01

图书基本信息
图书名称	工程信号处理与设备诊断
作者	佟德纯,姚宝恒；上海交通大学机械与动力工
定价	98.00元
出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030212771
出版日期	2008-04-01
字数
页码	242
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.381Kg

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。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

前言 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 0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

《工程信号处理与设备诊断》图书简介 前言 在现代工程领域，随着技术日新月异的发展，设备的复杂性和精密度不断提高，对设备运行状态的实时监控、故障诊断以及性能优化提出了更高的要求。信号是设备运行过程中最直接、最丰富的信息载体，而工程信号处理正是揭示这些信息、理解设备本质的关键技术。本书正是基于这一深刻的认识，力求为读者构建一个全面、系统、深入的工程信号处理理论框架，并将其与设备诊断这一实践应用紧密结合，为工程师、研究人员以及相关专业的学生提供一份宝贵的参考。 本书的编写目标是： 1. 构建坚实的理论基础： 深入浅出地介绍信号处理的基本概念、数学工具和核心算法，使读者能够透彻理解信号的本质及其变换。 2. 聚焦工程实际应用： 突出信号处理在各类工程设备诊断中的具体应用，展示如何将理论转化为解决实际工程问题的有效手段。 3. 强调实践操作性： 结合实际案例和常见工程场景，指导读者如何有效地采集、分析和解读工程信号，并据此进行设备诊断。 4. 引领前沿技术： 适时介绍信号处理与设备诊断领域的新发展和趋势，激发读者对该领域深入探索的兴趣。 本书内容涵盖了从基础的信号理论到高级的诊断技术，力求做到条理清晰、逻辑严谨、内容翔实。我们希望通过本书的阅读，读者不仅能够掌握一套强大的工程信号处理工具，更能培养出敏锐的工程洞察力，成为能够应对复杂设备诊断挑战的优秀专业人才。 第一部分：工程信号处理基础 第一章 信号的基本概念与分类 本章将从最基本的层面出发，为读者建立对“信号”这一核心概念的清晰认知。我们将探讨信号的定义、来源以及其在工程领域的广泛存在。 信号的定义与本质： 信号是信息的一种载体，它能够反映物理量随时间、空间或其他独立变量的变化。在工程领域，信号可以是电压、电流、压力、温度、位移、加速度、声学参数、电磁辐射等多种物理量的量化表现。 信号的分类： 按独立变量分类： 时间信号： 最常见的信号类型，如传感器输出的电压随时间变化。 空间信号： 例如图像信号，反映了不同空间位置的特征。 其他变量信号： 某些工程问题中，信号可能与角度、频率等变量相关。 按性质分类： 连续信号与离散信号： 连续信号在时间和取值上都是连续的，而离散信号在时间和取值上是离散的（通常由采样获得）。 确定性信号与随机信号： 确定性信号其未来变化完全可以预测，而随机信号的未来变化具有不确定性。在设备诊断中，许多噪声信号和运行信号都可以视为随机信号。 周期信号与非周期信号： 周期信号在时间上呈现重复的模式，非周期信号则没有这种规律性。 能量信号与功率信号： 区分信号的能量和功率概念，这对于理解信号的平均值和强度至关重要。 信号的表示方法： 时域表示： 最直观的表示方式，描述信号随时间（或其他独立变量）的变化。 频域表示： 通过傅里叶分析等方法将信号分解成不同频率分量的叠加，揭示信号的频率特性。 其他域表示： 如拉普拉斯域、Z域等，在特定分析场景下具有重要意义。 第二章 信号的数学表示与变换 本章将深入介绍描述和分析信号所必需的数学工具，为后续的信号处理奠定坚实的数学基础。 基本信号函数： 单位冲激函数 (Dirac Delta Function)： 重要的理论工具，用于描述瞬时事件或作为信号的“采样器”。 单位阶跃函数 (Heaviside Step Function)： 描述信号的开启或关闭。 指数函数、正弦/余弦函数： 构成许多复杂信号的基础。 线性系统理论： 线性与时不变 (LTI) 系统： 工程中许多系统都可以近似视为LTI系统，其行为可以用卷积运算描述。 卷积运算： LTI系统的核心运算，描述输入信号通过系统后的输出。 系统函数/传递函数： 在频域描述LTI系统的特性。 傅里叶级数与傅里叶变换： 傅里叶级数： 将周期信号分解为一系列正弦和余弦函数的叠加。 傅里叶变换： 将非周期信号分解为无限个不同频率的正弦和余弦函数的叠加，是信号时域到频域分析的关键。 傅里叶变换的性质： 线性性、时移性、频移性、对称性等，在信号处理中应用广泛。 离散傅里叶变换 (DFT) 与快速傅里叶变换 (FFT)： 在计算机中实现傅里叶变换的算法，极大提高了计算效率。 拉普拉斯变换与Z变换： 拉普拉斯变换： 适用于连续时间信号和系统，尤其在分析瞬态响应和系统稳定性方面。 Z变换： 适用于离散时间信号和系统，是数字信号处理的重要工具。 第三章 信号的采样与量化 本章将重点讨论如何将连续的模拟信号转化为数字信号，这是进行数字信号处理的第一步，也是至关重要的一步。 采样定理 (Nyquist-Shannon Sampling Theorem)： 解释了如何无失真地从连续信号中恢复原始信息，即采样频率必须大于信号最高频率的两倍。 采样过程的实现： 理想采样、实际采样、保持器： 了解不同采样方式的原理和优缺点。 采样率的选择： 如何根据信号的特性确定合适的采样率，避免混叠。 量化： 量化误差： 将连续的幅度值映射到离散的数值级别时引入的误差。 量化位数： 决定了量化的精度，位数越多，精度越高，但数据量也越大。 量化器的类型： 均匀量化、非均匀量化等。 模数转换器 (ADC)： 介绍实际中实现采样和量化的硬件设备。 第四章 数字信号处理基础 本章将介绍在数字域对信号进行处理的基本方法和技术，为后续的设备诊断应用打下基础。 离散时间信号 (DTS) 的表示： 序列、差分方程等。 数字滤波器： 滤波器的作用： 抑制噪声、提取特定频率成分、平滑信号等。 无限冲激响应 (IIR) 滤波器与有限冲激响应 (FIR) 滤波器： 两种主要类型的数字滤波器，各有优缺点。 滤波器设计的基本方法： 巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器等。 常用滤波器设计流程： 规格确定、类型选择、参数计算、系数生成。 数字信号的变换： 离散傅里叶变换 (DFT) 和快速傅里叶变换 (FFT) 的应用： 在频域分析、频谱估计等方面。 短时傅里叶变换 (STFT)： 用于分析非平稳信号的频率随时间的变化。 小波变换： 一种更强大的时频分析工具，能够同时提供时间和频率信息，特别适用于分析瞬态信号和非平稳信号。 谱估计： 参数法谱估计： 如AR模型、ARMA模型等。 非参数法谱估计： 如周期图法、Welch法等。 第二部分：工程设备诊断中的信号处理应用 第五章 机械设备故障诊断中的信号处理 本章将聚焦机械设备，详细介绍信号处理技术在识别、定位和评估机械故障中的应用。 典型机械设备故障及其信号特征： 旋转机械故障： 轴承损伤（外圈、内圈、滚珠）、齿轮啮合不良、转子不平衡、不对中、联轴器故障等。 往复式机械故障： 气门密封不良、活塞环磨损、曲轴/连杆磨损等。 振动信号分析： 振动信号的产生机制： 故障引起的冲击、不规则运动等。 时域分析： 峰值、均方根值 (RMS)、峭度、峰度等指标的计算与分析，用于检测异常振动。 频域分析 (FFT)： 识别故障产生的特征频率，如故障外圈频率、内圈频率、齿轮啮合频率等。 倒频谱分析： 用于识别周期性冲击信号中的谐波，对包络解调进行补充。 包络谱分析 (Envelope Spectrum Analysis)： 针对冲击性故障（如轴承滚子与滚道的碰撞），通过解调技术提取微弱的高频冲击信号，识别故障特征。 声学信号分析： 噪声信号的来源： 摩擦、撞击、气流等。 噪声特征提取： 频谱分析、声压级等。 声学成像技术： 用于定位声源。 应力/应变信号分析： 应力应变信号的监测： 用于评估结构的健康状况和潜在的疲劳风险。 时域和频域分析： 识别应力集中的区域或周期性载荷引起的响应。 其他信号类型： 如温度信号、流量信号等，在辅助诊断中的应用。 第六章 电气设备故障诊断中的信号处理 本章将探讨信号处理技术在电气设备（如电机、变压器、发电机等）故障诊断中的应用。 典型电气设备故障及其信号特征： 电机故障： 定子绕组短路、转子绕组故障、轴承磨损、绝缘老化等。 变压器故障： 绕组短路、铁芯松动、绝缘击穿、分接开关故障等。 发电机故障： 类似电机故障，以及励磁系统故障等。 电磁信号分析： 定子电流信号分析： 傅里叶变换： 分析主磁通产生的基波和故障引起的谐波分量，如转子故障引起的负序分量。 短时傅里叶变换 (STFT) / 小波变换： 分析电流信号的时频特性，检测暂态故障。 电磁振动信号分析： 分析电机运行时产生的电磁振动，其频谱成分与电机故障密切相关。 局部放电 (PD) 信号分析： 局部放电的产生机理： 绝缘缺陷引起的电晕放电、表面放电、内部放电等。 PD信号的采集： 通过耦合电容、天线等。 PD信号的波形特征： 幅度、持续时间、重复频率等。 PD信号的相角分析 (Phase Resolved Partial Discharge Analysis, PRPDA)： 分析PD脉冲在交流周期内的分布，识别放电类型。 PD信号的频谱分析： 识别不同放电模式产生的频谱特征。 温度信号分析： 温度传感器： 热电偶、热电阻、红外测温仪等。 温度异常的诊断： 散热不良、过载、局部过热等。 第七章 结构健康监测 (SHM) 中的信号处理 本章将介绍信号处理技术在监测大型结构（如桥梁、建筑、飞机机翼等）健康状况，评估其安全性和寿命方面的应用。 SHM系统的组成： 传感器网络、数据采集系统、信号处理与分析平台。 常用传感器类型： 加速度计、应变片、位移传感器、声发射传感器等。 振动响应分析： 模态分析： 确定结构的固有频率、振型和阻尼比，这些参数对结构的损伤非常敏感。 损伤引起的模态参数变化： 裂纹、材料退化等会导致固有频率降低，模态振型改变。 声发射 (AE) 信号分析： 声发射的产生： 材料在应力作用下发生微裂纹扩展、塑性变形等过程时产生的瞬时弹性波。 AE信号特征提取： 幅度、能量、持续时间、上升时间、计数等。 AE信号定位： 利用传感器到达时间差 (TDOA) 或到达时间差 (TOD) 技术，确定声发射源的位置，从而指示损伤区域。 AE信号的模式识别： 区分不同失效机制产生的AE信号。 应力/应变监测： 长期监测： 评估结构在服役过程中的应力状态和疲劳累积。 应力集中的识别： 发现结构中的薄弱环节。 其他信号在SHM中的应用： 如嵌入式光纤传感器、导电聚合物传感器等。 第八章 状态监测与预测性维护 本章将综合前面章节的内容，探讨如何利用信号处理技术构建完整的状态监测与预测性维护体系，从而实现设备的“可知、可控、可预测”。 状态监测 (Condition Monitoring)： 实时数据采集与处理： 建立连续的数据流。 异常检测： 基于阈值、统计模型、机器学习算法等，识别偏离正常运行状态的信号。 故障分类与诊断： 根据信号特征，将异常状态归类到具体的故障类型。 预测性维护 (Predictive Maintenance)： 故障发展趋势分析： 利用历史数据和信号变化趋势，预测故障的发生时间和严重程度。 剩余寿命预测： 基于损伤累积模型和信号衰减规律，评估设备剩余可用寿命。 维护决策支持： 为设备维护计划提供科学依据，优化维护策略，降低停机成本。 数据融合技术： 多源异构数据的整合： 将来自不同类型传感器（振动、温度、声学、电气等）的信号进行融合，提高诊断的准确性和可靠性。 融合方法的选择： 基于特征的融合、基于模型的融合。 人工智能与机器学习在设备诊断中的应用： 监督学习： 如支持向量机 (SVM)、神经网络 (NN) 用于故障分类。 无监督学习： 如聚类、异常检测用于识别未知故障。 深度学习： 如卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 在复杂信号模式识别中的潜力。 迁移学习： 将在某一设备上训练的模型应用于相似但未标记数据的设备。 第三部分：工程实践与未来展望 第九章 信号采集与处理的工程实践 本章将聚焦实际工程应用中的关键问题，为读者提供具体的指导和建议。 传感器选型与安装： 传感器性能指标： 灵敏度、带宽、精度、稳定性、环境适应性等。 安装位置与方式： 直接影响信号的质量和诊断的有效性。 接地与屏蔽： 降低外部电磁干扰。 数据采集系统设计： 采样率、采样位数、存储容量的配置。 同步采集与多通道采集。 前端信号调理： 放大、滤波、隔离等。 数据预处理技术： 去噪： 移动平均、小波去噪、滤波器等。 基线漂移校正。 信号归一化。 故障诊断的实施流程： 数据采集 -> 数据预处理 -> 特征提取 -> 模型构建 -> 故障诊断 -> 决策支持。 典型工程案例分析： 风力发电机齿轮箱故障诊断。 大型水泵轴承损伤监测。 航空发动机叶片疲劳损伤检测。 变压器油中溶解气体分析辅助诊断。 第十章 工程信号处理与设备诊断的未来发展 本章将展望该领域未来的发展趋势，激发读者对前沿技术的思考。 智能化与自主化： 基于AI的自适应诊断系统： 能够自动学习、自我优化，无需人工干预。 “数字孪生”技术： 结合物理模型和实时数据，构建设备的虚拟模型，进行模拟和预测。 多物理场融合分析： 整合更多类型的信号（如电磁、声学、光学、化学等），实现更全面的设备状态评估。 嵌入式与边缘计算： 将信号处理和诊断算法部署在设备端，实现实时、高效的诊断，降低对云端计算的依赖。 物联网 (IoT) 与大数据： 构建海量设备数据平台，利用大数据分析技术发现潜在的故障模式和优化策略。 新型传感技术： 柔性传感器、微型传感器、无损检测技术在设备诊断中的应用。 人机协作的诊断模式： AI辅助专家进行诊断，提高效率和准确性。 结语 工程信号处理与设备诊断是理解和维护现代工程系统的基石。本书希望为广大读者提供一条清晰的学习路径，从理论基础到实践应用，再到未来展望。我们相信，掌握了工程信号处理的强大工具，并将其创造性地应用于设备诊断领域，将能够显著提升工程系统的可靠性、安全性和经济效益。技术的进步永无止境，我们期待读者能够站在本书的基础上，不断探索，为工程技术的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我给这本书的评价是：这是一部需要静下心来“啃”的硬核著作。它的叙事逻辑极其严密，仿佛一位经验丰富的老教授在为你构建一个完整的知识体系。它不会轻易放过任何一个可以深入挖掘的细节，比如在讲述功率谱密度估计时，对周期图法和Welch法的偏差、方差特性进行了详尽的数学论证，让我深刻理解了为什么要选择某一种估计方法而不是另一种。这种对细节的执着，使得我对信号处理这门学科的认识从“会用工具”提升到了“理解原理”的层面。这种提升是潜移默化的，需要时间的沉淀。我个人认为，这本书更适合作为研究生阶段的教材或者资深工程师的案头参考书。对于纯粹的初学者，直接阅读可能会感到挫败，因为它缺少“入门引导”的亲切感。但对于想在信号处理领域深耕的人来说，它无疑是一笔宝贵的财富，它提供的理论框架是稳定且经得起时间考验的。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的书拿到手里，沉甸甸的，光是封面那硬挺的质感就让人觉得有料。我本来是想找本偏向应用层面的手册，结果翻开目录，发现它对基础理论的阐述相当深入，每一个公式的推导都清晰可见，仿佛带着你一步步走进信号处理的底层逻辑。比如关于傅里叶变换在时域和频域之间的转换，作者没有简单地扔出公式，而是结合了大量的物理场景来解释，像是在讲解如何通过声音的频谱来分析机器的健康状况，非常形象。不过，对于我这种更倾向于快速上手项目代码的工程师来说，前几章的理论铺垫略显冗长，虽然对理解原理至关重要，但阅读的节奏感稍微慢了一些。我得承认，它更像是一本严谨的教科书，而不是一本快速参考指南。它要求读者具备一定的数学基础，否则很容易在某些章节迷失方向。我特别喜欢它在讨论随机过程时采用的视角，能够将那些抽象的概念拉回到实际的测量噪声和干扰分析中，让人感觉理论和实践之间架起了一座坚实的桥梁。尽管如此，我还是期待能有更多关于现代机器学习在信号诊断中应用的案例穿插其中，毕竟现在工业界的发展速度很快。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量相当不错，纸张厚实，印刷清晰，即便是长时间阅读也不会让人感到眼睛疲劳，这在工程类书籍中算是加分项了。内容上，它在处理“信号完整性”这一块做得尤为出色。现代电子设备和精密仪器的信号采集环境极其复杂，这本书详细分析了电磁干扰（EMI）和射频干扰（RFI）如何污染原始信号，并提出了针对性的滤波和屏蔽策略。我以前一直苦恼于实验室中某些特定频率的噪声无法有效抑制，读完相关章节后，我明白了问题可能出在硬件的布局而非软件的滤波算法上，这给了我解决实际问题的全新思路。唯一让我感到美中不足的是，关于高维信号处理和深度学习在诊断中的前沿进展，内容更新得稍显滞后，毕竟这个领域发展迅猛。如果能增加一些关于自编码器或LSTM网络在异常检测中的应用实例，那这本书的实用价值将更上一层楼。目前看来，它更像是一部奠定坚实基础的经典之作，而非紧跟潮流的技术手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版设计有点过于传统了，大量密集的文字和公式堆砌在一起，对于习惯了图文并茂的现代读物来说，阅读起来确实需要极大的专注力。我花了很长时间才适应它这种“学术范儿”十足的风格。不过，一旦沉下心去读，你会发现它的价值所在——内容的广度和深度是毋庸置疑的。它对不同类型的传感器信号采集和预处理环节的讨论非常细致，从A/D转换器的噪声模型到滤波器的设计参数选择，几乎涵盖了从信号源到可分析数据链条上的所有关键环节。我尤其关注了其中关于振动信号的模态分析部分，它提供了一种系统性的方法来识别结构共振点，这对进行设备疲劳寿命评估至关重要。作者似乎非常注重理论的严谨性，这一点在处理非线性系统和时变信号的章节中体现得尤为明显，那些深入的数学工具和分析框架，确实不是市面上那些“速成”书籍可以比拟的。缺点嘛，就是对于初学者来说，门槛确实设置得有点高，很多术语需要反复查阅才能完全理解其深层含义。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书主要是冲着“设备诊断”这四个字去的，希望找到一些可以直接应用于工业故障检测的实战技巧。这本书确实没有让我失望，特别是关于特征提取和模式识别的章节，提供了一套完整的分析流程。它不像有些书籍只是罗列算法，而是深入探讨了每种特征（比如峭度、峰度、均方根值等）在特定故障类型下的物理意义和局限性。例如，在讨论轴承故障诊断时，它详细对比了基于时域特征和基于频域特征的优劣，并结合实际的故障波形图进行了解读，这对于我日常的工作极具参考价值。然而，我发现它在软件工具的应用层面略显保守。它更多地聚焦于算法本身的数学实现，对于如MATLAB或Python等主流工程软件的具体函数调用和脚本编写指导相对较少。这使得我需要在阅读理论的同时，同步进行大量的编程实践来“翻译”这些理论知识，效率上稍微打了一些折扣。总而言之，它更偏向于“为什么这样做”，而不是“如何快速地这样做”。