机械故障特征提取的循环平稳理论及方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈进 著

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• 机械故障诊断
• 故障特征提取
• 循环平稳
• 信号处理
• 振动分析
• 智能诊断
• 模式识别
• 机器学习
• 工业应用
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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313096920

商品编码：1177917208

出版时间：2013-12-01

作  者:陈进 著作 定  价:68 出 版 社:上海交通大学出版社 出版日期:2013年12月01日 页  数:230 装  帧:精装 ISBN:9787313096920 ●第1章 概论
●1．1 引言
●1．2 循环统计量理论的发展概况
●1．3 基于循环平稳的故障诊断技术
●1．4 本书主要内容
●第2章 随机信号处理基础
●2．1 随机变量
●2．2 随机信号
●2．3 平稳随机信号
●2．4 平稳随机信号的经典谱估计
●第3章 循环平稳信号处理初步
●3．1 时变矩与时变累积量
●3．2 循环平稳信号的基本定义
●3．3 基于时间平均的循环平稳信号的定义
●3．4 一阶循环统计量理论
●第4章 二阶循环统计量理论及其计算方法
●4．1 循环自相关函数
●4．2 二阶循环平稳的谱相关
●4．3 谱相关密度函数的估计
●第5章 基于循环统计量理论的解调分析
●部分目录

内容简介

上海交大出版基金资助项目。本书基于循环统计量理论，稳特征，创建故障特征提取方法、诊断理论和应用等不同角度，全新演绎了将循环平稳信号处理的基本理论运用于机械设备故障特征提取的循环平稳理论和方法。循环平稳信号是一类特殊的非平稳信号，其统计特征具有随时间呈周期变化的特点。旋转机械由于周期运行方式其振动信号具有循环平稳特性，因此利用循环平稳分析方法能够提取出在平稳假设下所不能得到的隐藏故障特征信息，为有效地分离和识别旋转机械早期微弱故障特征提供可能。本书基于循环统计量理论，首先系统详细给出一阶循环统计量（循环均值）、二阶循环统计量（循环自相关和谱相关密度）以及高阶循环统计量（高阶循环矩、高阶循环累积量以及相应的循环矩谱、循环累计量谱）的理论与方法。在此基础上，以滚动轴承、齿轮及齿轮箱等典型旋转机械设备或零部件为研究对象，分别从建立循环平稳模型，分析循环平稳特征，创建故障特征提取方法、诊断理论和应用等

《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》 本书深入探讨了利用循环平稳性原理进行机械故障特征提取的关键理论与实用技术。在当今工业自动化和设备状态监测日益重要的背景下，精准、高效地识别机械设备中的故障迹象，对于保障生产安全、降低维护成本、延长设备寿命具有至关重要的意义。然而，传统的故障诊断方法在处理非平稳、周期性信号时，往往面临信号干扰大、特征提取困难等挑战。 本书的核心在于引入并系统阐述了“循环平稳性”这一重要的信号处理理论。循环平稳信号是指其统计特性（如均值、自相关函数）随时间周期性变化的信号。许多机械设备的运行本身就伴随着周期性的运动，如旋转、往复等，因此，其产生的振动、噪声等信号往往具有丰富的循环平稳特性。这些周期性的统计特性携带着设备运行状态和潜在故障的信息，而传统平稳信号处理方法恰恰忽略了这些宝贵的信息。 本书首先从理论层面系统介绍了循环平稳信号的定义、判别方法以及其在信号分析中的优势。读者将了解到如何判断一个信号是否具有循环平稳性，以及循环平稳性如何体现在信号的频谱、双谱等高阶统计特征中。在此基础上，本书将重点阐述循环平稳理论如何应用于机械故障特征的提取。 在方法论方面，本书详细介绍了几种主流的循环平稳特征提取技术。其中包括： 循环谱分析 (Cyclostationary Spectrum Analysis)：这是应用最广泛的循环平稳特征提取技术之一。本书将深入讲解如何计算和解释循环谱，展示如何通过分析特定循环频率下的谱峰来识别周期性故障特征，例如齿轮啮合不良、轴承滚子损伤等。读者将学习到如何利用循环谱区分不同类型的故障，以及如何从复杂的背景噪声中分离出微弱的故障信号。 循环相关分析 (Cyclostationary Correlation Analysis)：除了循环谱，循环自相关函数也蕴含着丰富的循环平稳信息。本书将介绍如何通过分析信号的循环自相关函数来捕捉信号的周期性结构，并进一步提取故障特征。例如，某些周期性撞击或松动可能在循环自相关函数中留下独特的印记。 循环累积量 (Cyclostationary Cumulants)：对于非高斯信号，循环累积量（如循环三阶累积量）能够捕捉到比循环谱和循环相关函数更精细的统计信息，对于识别一些非线性的故障机理或识别低信噪比下的故障信号具有独特优势。本书将探讨这些方法在故障诊断中的应用潜力。 本书的另一重要组成部分是数据处理与应用实践。理论知识的掌握需要转化为实际的工程应用。因此，本书将提供一系列的案例研究，涵盖不同类型的机械设备，如齿轮箱、风力发电机、泵、发动机等，详细展示如何将循环平稳理论和方法应用于实际故障数据的分析。读者将看到： 数据采集与预处理：如何对原始的传感器数据进行有效的采集和初步处理，以满足循环平稳分析的要求。 特征提取流程：从原始信号到最终故障特征的完整流程，包括信号分解、循环谱计算、特征点选取等关键步骤。 故障诊断与模式识别：如何根据提取的循环平稳特征，结合机器学习或专家经验，对机械故障进行准确的诊断和分类。 实际案例分析：通过对真实工业数据的分析，验证循环平稳方法的有效性和鲁棒性，例如，如何利用循环平稳特征提前预警轴承早期损伤，或者如何区分齿轮磨损与齿面断裂等。 本书的受众群体主要包括： 机械工程领域的科研人员和研究生：对信号处理和故障诊断有深入研究需求的研究者。 设备状态监测与故障诊断工程师：在工业现场从事设备维护、状态监测和故障诊断的专业技术人员。 对周期性信号分析感兴趣的信号处理工程师：希望将循环平稳理论应用于更广泛信号分析领域的专业人士。 本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和一套实用的技术工具，使他们能够更有效地利用机械设备运行产生的信号来识别潜在的故障，从而实现预测性维护和智能制造的目标。通过系统学习本书内容，读者将能够深刻理解循环平稳性在机械故障特征提取中的独特价值，并掌握一套能够应对复杂非平稳信号的先进分析方法。

评分☆☆☆☆☆

这是一本在我的研究领域中寻找的宝藏！一直以来，在分析那些具有周期性、但又不像完美正弦波那样规律的机械信号时，总是感觉有些力不从心。传统的时域分析方法，虽然直观，但对于复杂的、包含噪声和非线性的信号，往往显得捉襟见肘，难以捕捉到其深层的、隐藏的故障信息。而频域分析虽然能提供频率成分，但对于信号的动态特性和随时间变化的周期性变化，解释起来仍然存在不少障碍。当我偶然翻阅到《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书时，我立刻被它提出的“循环平稳性”这一概念所吸引。这是一种能够描述信号周期性统计特性的数学框架，听起来就非常契合我所面临的实际问题。我迫切地想知道，作者是如何将这一抽象的理论概念，与机械故障诊断这个具体而又复杂的工程问题相结合的。书中是否会详细介绍循环平稳性在识别机械振动、声音、电流等信号中的周期性变化方面的数学推导和应用？例如，对于齿轮箱的齿牙损伤，是否能够通过分析其循环平稳谱来精确地定位和量化损伤的程度？对于轴承的滚动体磨损，其产生的周期性冲击信号，在循环平稳域下又会呈现出怎样的特征？书中会提供不同类型机械故障的案例分析吗？我特别期待能够看到，作者是如何构建用于识别这些复杂信号的循环平稳特征的，比如循环自相关函数、循环功率谱密度等，以及这些特征是如何与具体的故障模式建立联系的。我相信，这本书将为我打开一扇全新的理解和分析机械故障的大门，让我在应对实际工程难题时，拥有更强大的理论武器和更有效的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机械工程领域中的信号处理技术深感好奇的学习者，尤其对如何从看似混乱的噪声中提取出有价值的故障信息充满了探索的欲望。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的标题，立刻勾起了我内心深处的求知欲。我常常在想，很多机械设备在运行过程中，其产生的信号并非完全随机，而是会因为内部组件的磨损、松动、不对称等原因，产生某种规律性的、周期性的扰动。这些扰动在时域上可能并不明显，甚至会被强大的背景噪声所掩盖。而频域分析虽然能揭示主要的频率成分，但对于那些随时间发生微妙变化的周期性特征，其捕捉能力也有限。循环平稳理论，这个我之前接触不多但听起来非常强大的理论，似乎提供了一种全新的视角来理解和分析这类信号。我非常好奇，书中是如何将循环平稳性的数学描述，转化为一套行之有效的机械故障特征提取方法的？例如，当一个轴承的滚子出现轻微损伤时，它产生的周期性冲击信号，是否可以通过循环平稳分析来提前检测出来？又或者，当电机绕组发生局部短路时，电流信号中产生的特定周期性调制，是否能够被循环平稳谱清晰地识别？我期待书中能详细阐述如何计算和解释这些循环平稳特征，并提供不同典型机械故障在这些特征空间中的表现，甚至希望能有相关的算法实现思路或伪代码。这本书的出现，无疑为我理解和掌握先进的机械故障诊断技术提供了宝贵的指引，我非常渴望能够深入学习其中的精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在机械设备维护一线工作的技术人员，我每天都要面对形形色色的机械故障，而故障诊断的准确性和及时性，直接关系到生产效率和设备寿命。我们一直在寻求更先进、更有效的故障诊断方法，来弥补传统方法的不足。比如，对于一些运行在复杂工况下的旋转机械，其振动信号往往叠加了多种周期性成分，有时甚至是多个周期性成分的调制，这使得传统的FFT分析难以准确分辨出真实的故障源。而《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的出现，让我看到了新的希望。循环平稳性，这个概念听起来就充满了科学的严谨性和强大的分析能力，它能够描述信号的“周期性统计特性”，这正是我在实际工作中苦苦寻找的关键。我非常想了解，书中是如何将循环平稳理论应用于机械故障诊断的？书中是否会针对不同的故障类型，如齿轮磨损、轴承损伤、转子不平衡、皮带松弛等，提供基于循环平稳特征的诊断方法？例如，对于齿轮啮合产生的周期性冲击，在循环平稳域下会呈现出怎样的独特“签名”？书中是否会深入讲解如何提取和识别这些“签名”，并通过案例分析来验证其有效性？我尤其期待书中能够提供一些实际操作的指导，例如如何选择合适的循环频率、如何计算循环功率谱密度，以及如何基于这些特征构建故障分类器。这本书如果能为我们提供一套系统性的、基于循环平稳理论的机械故障诊断框架，那将极大地提升我们诊断的精度和效率。

评分☆☆☆☆☆

我在工程实践中，经常遇到一种情况：机械设备的运行状态并非一成不变，而是会随着时间产生各种动态的变化，尤其是在存在周期性冲击、调制或载波的情况下。传统的信号分析方法，如傅里叶变换，更多地关注信号的稳态成分，对于那些随时间变化的周期性特征，往往难以捕捉其精髓。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的标题，立刻吸引了我，因为它直接指向了“循环平稳理论”这一我之前有所耳闻但了解不深的前沿概念。我非常好奇，作者是如何将这一强大的数学工具，应用于解决实际的机械故障诊断问题的？书中是否会详细解释循环平稳理论的核心概念，如循环频率、循环自相关函数、循环功率谱密度等，并清晰地阐述它们在描述机械信号中的周期性特征时的优势？我期待书中能提供不同类型机械故障，例如轴承的周期性损伤、齿轮的齿面磨损、转子的不对称性所产生的信号，在循环平稳域下的具体表现形式。此外，书中是否会介绍如何有效地提取和利用这些循环平稳特征来识别和诊断故障？例如，对于一个运行不稳定的转子，其振动信号中是否存在某种循环平稳特征，能够帮助我们判断是转子不平衡还是轴承损坏？我希望这本书能够为我打开一个全新的分析思路，提供一套系统性的方法论，帮助我在复杂多变的机械信号中，精准定位故障的根源。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事机械动力学和故障诊断研究的学生，我一直在关注领域内的前沿理论和最新进展。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的出现，对我来说无疑是一个振奋人心的消息。循环平稳性，这一概念在统计信号处理领域有着举足轻重的地位，其能够描述信号中隐藏的周期性统计结构，而这恰恰是许多机械故障信号所具备的重要特性。我非常希望这本书能够深入浅出地介绍循环平稳理论的数学基础，包括其定义、性质以及与传统统计方法（如平稳性）的区别。更重要的是，我期待书中能够详细阐述如何将循环平稳理论应用于机械故障特征的提取。例如，针对机械设备中常见的故障类型，如齿轮箱的早期损伤、轴承滚动体的微小缺陷、转子的动态不平衡等，作者是如何利用循环平稳分析技术来揭示这些故障产生的独特信号特征的？书中是否会提供具体的算法流程，例如如何设计和计算循环功率谱密度，以及如何基于这些谱来识别故障？我尤其希望能够看到，书中会通过一些具体的数值模拟或实验数据，来展示循环平稳特征在故障诊断中的有效性，并与其他现有方法进行比较。这本书的深度和广度，将直接影响到我未来的研究方向和学术视野，我非常期待它能够为我提供扎实的理论基础和创新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

在处理那些具有复杂周期性动态的机械信号时，我常常感到现有工具的局限性。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的标题，如同一盏明灯，照亮了我探索新方法的路径。我一直觉得，许多机械故障并非是瞬间发生的，而是伴随着设备运行过程中产生的一系列微小但具有周期性的变化。这些变化在时域上可能难以辨别，即便在频域也可能被复杂的频谱所掩盖。而循环平稳理论，似乎是一种能够捕捉这种“隐藏的周期性”的强大工具。我迫切想知道，书中是如何将循环平稳性的数学原理，转化为一套实用的机械故障诊断流程的？书中是否会详细介绍如何对机械振动、声发射、电流等信号进行循环平稳分析，以提取出指示故障发生的特征？例如，当一个轴承开始出现微小的磨损时，它所产生的周期性冲击信号，在循环平稳域下会呈现出怎样的特定“指纹”？书中是否会给出如何识别和量化这些“指纹”的方法？我特别期待书中能够提供一些实际的工程案例，展示如何在真实的机械设备上应用这些循环平稳特征提取技术，并取得显著的诊断效果。这本书的出现，让我对机械故障诊断的未来充满了信心，我相信它将为我提供一套全新的、更具穿透力的分析手段。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对机械信号处理充满热情的工程师，一直在寻找能够提升故障诊断能力的理论和方法。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的出现，让我眼前一亮。机械设备在运行过程中，其产生的信号往往并非简单的随机噪声，而是蕴含着丰富的、与设备状态相关的周期性信息。然而，传统的时域和频域分析方法，在面对复杂的、多重周期性调制的信号时，往往显得力不从心。循环平稳理论，这个在信号处理领域备受关注的概念，似乎为解决这一难题提供了新的契机。我非常想了解，书中是如何将循环平稳性的数学框架，与机械故障诊断这一具体应用相结合的？书中是否会深入讲解如何计算和解释循环自相关函数和循环功率谱密度，以及这些特征如何有效地揭示机械故障的发生？例如，对于一个存在齿轮啮合问题的设备，其振动信号中产生的周期性冲击，在循环平稳谱上是否会形成特定的模式？书中是否会提供不同典型故障的案例分析，展示循环平稳特征在识别和诊断这些故障中的优势？我尤其希望书中能够包含一些关于如何设计和优化循环平稳特征提取算法的指导，从而能够更准确、更鲁棒地诊断机械故障。这本书无疑将为我提供宝贵的理论知识和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

在机械故障诊断的道路上，我们一直在探索更深层次、更精细的分析方法。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书，恰恰触及了我内心深处一直以来对“信号深层周期性”的探究。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的标题，引起了我强烈的兴趣，因为它直接点出了“循环平稳理论”这一前沿概念，而这恰恰是我在处理那些包含复杂周期性调制信号时常常遇到的瓶颈。我深知，许多机械故障，如轴承的微小损伤、齿轮的早期磨损，都会在设备的运行信号中留下周期性的痕迹，然而这些痕迹往往被强大的背景噪声所掩盖，或者与主信号的周期性成分纠缠在一起，使得传统的分析方法难以区分。循环平稳理论，是否能够提供一种“剥离”噪声，揭示隐藏周期性的数学工具？书中是如何将这一抽象的理论，转化为一套行之有效的故障特征提取方法的？我期待书中能够详细介绍循环平稳性的核心概念，例如循环频率、循环周期等，以及它们在描述机械信号周期性变化时的意义。更重要的是，我希望能看到书中如何利用这些概念来构建具体的故障诊断模型，例如，针对特定的故障类型，其循环平稳谱会呈现出怎样的独特“签名”，以及如何通过分析这些“签名”来精确地识别故障。如果书中能够提供一些实际的案例分析，展示如何在真实的机械设备上应用这些方法，那将对我极具启发。

评分☆☆☆☆☆

我对机械故障诊断领域中那些能够揭示信号“内在规律性”的分析方法尤为关注。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的标题，让我看到了新的希望。我常常思考，为何一些看似微小的机械损伤，却能产生如此显著的故障信号？这其中必然涉及到信号的周期性、调制性等深层特征。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书，无疑触及了这些关键点。我非常好奇，书中是如何将循环平稳理论这一统计信号处理中的重要工具，巧妙地应用于机械故障的诊断中的？循环平稳性，是否能够比传统的平稳信号分析更能捕捉到那些随时间发生周期性变化的信号特性？我期待书中能够深入阐述循环平稳理论的数学原理，包括循环自相关函数、循环功率谱密度等关键概念，并清晰地解释它们如何帮助我们识别机械故障所产生的周期性信号成分。例如，对于一个转子部件不平衡所产生的振动，其信号中是否会存在某种循环平稳特征，能够帮助我们区分是由于不平衡还是其他原因引起的？书中是否会提供一些具体的算法实现，以及基于这些算法的故障诊断案例？我希望这本书能够为我提供一套系统性的、基于循环平稳理论的分析框架，帮助我更深入地理解和诊断机械故障。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“看见”隐藏在信号噪声中的微弱周期性信息的方法感兴趣。《机械故障特征提取的循环平稳理论及方法》这本书的出现，正合我意。在复杂的机械系统中，各种运行部件的磨损、损坏、松动，都可能在设备的输出信号中留下周期性的印记。然而，这些印记常常被强大的背景噪声所淹没，或者与其他周期性成分纠缠不清，使得传统的信号分析方法难以准确地捕捉到。循环平稳理论，这个听起来非常强大的概念，是否能够为我们提供一种“拨云见日”的工具？我非常期待书中能够详细介绍循环平稳理论在机械故障诊断中的应用。例如，当一个轴承的滚道出现微小的点蚀时，它所产生的周期性冲击信号，在循环平稳域下会呈现出怎样的独特“面貌”？书中是否会提供如何计算和解释这些循环平稳特征的方法，以及如何将这些特征与具体的故障模式联系起来？我尤其希望能看到书中提供一些实际操作的指导，例如如何选择合适的循环频率、如何进行循环谱分析，以及如何基于这些分析结果来做出诊断决策。这本书的出现，无疑为我在机械故障诊断领域的研究提供了新的方向和强有力的理论支持。