机械工程学科研究生教学用书：机械故障诊断理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

何正嘉 等 著

图书标签:

• 机械工程
• 故障诊断
• 机械故障
• 研究生教学
• 理论与应用
• 振动分析
• 信号处理
• 状态监测
• 预测性维护
• 可靠性工程

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040295368

版次：1

商品编码：10053143

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-06-01

用纸：胶版纸

页数：407

正文语种：中文

内容简介

　　《机械故障诊断理论及应用》介绍机械故障诊断的基础理论和工程应用，阐述机械动态信号数学变换的本质、物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、时频域分析，基于小波变换和第二代小波变换、模型以及动力学机理的故障诊断方法，故障微弱信号的随机共振、循环平稳理论以及盲源分离诊断技术，智能诊断与状态评估、典型故障诊断系统、远程监测诊断系统以及故障诊断标准（振动与噪声）等。列举了所介绍的理论和技术在工矿企业中机械设备动态分析与监测诊断方面的应用实例。
　　《机械故障诊断理论及应用》取材于清华大学、天津大学、上海交通大学和西安交通大学研究生教学的先进内容，工程实用性强，适合作为高等院校机械工程、仪器仪表和能源动力等学科专业的研究生、高年级本科生的教材或参考书，也可供从事机械设备动态分析、状态监测、故障诊断、设备管理与维修的广大科技人员使用和参考。

内页插图

目录

总论
0．1 机械故障诊断的意义
0．2 机械故障诊断的国内外研究现状
0．3 机械故障诊断中的基础和关键科学问题
0．4 促进机械故障诊断科学技术的发展
参考文献
第l章 信号采集与预处理
1．1 信号的定义与分类
1．2 信号的调理与采集
1．3 信号预处理
思考 题
参考文献

第2章 信号的时域分析
2．1 时域统计分析
2．2 相关分析
思考题
参考文献

第3章 信号的频域分析
3．1 频谱分析和FFT算法
3．2 相干分析
3．3 频谱细化分析
3．4 倒频谱分析
3．5 信号调制与解调分析
3．6 全息谱理论和方法
思考题
参考文献

第4章 信号的时频域分析
4．1 短时傅里叶变换
4．2 Wigner-Vrne分布
4．3 经验模式分解
思考题
参考文献

第5章 基于小波理论的故障诊断方法·
5．1 基于小波变换的非平稳信号故障诊断·
5．2 连续小波变换及工程应用·
5．3 第二代小波变换及工程应用
思考题
参考文献

第6章 基于模型的故障诊断方法
6．1 基于时间序列模型的故障诊断方法
6．2 基于隐Markov模型的故障诊断方法
6．3 小波有限元模型及裂纹故障诊断方法
思考题
参考文献

第7章 基于动力学机理的转子故障诊断方法
7．1 转子系统常见故障的机理与诊断
7．2 现场动平衡方法
思考题
参考文献

第8章 故障微弱信号的随机共振诊断
8．1 随机共振的发展
8．2 双稳随机共振的基本理论
8．3 微弱信号的变尺度随机共振辨识技术
8．4 微弱信号的级联双稳随机共振辨识技术
8．5 微弱信号的自适应随机共振辨识技术
8．6 微弱信号随机共振辨识的工程应用
思考题
参考文献

第9章 故障特征提取的新方法
9．1 基于循环平稳理论的微弱故障特征提取方法
9．2 盲源分离技术用于故障特征提纯
9．3 基于决策树理论的故障特征优化方法
思考题
参考文献

第10章 智能诊断与状态评估
10．1 专家系统及其在故障诊断中的应用
10．2 神经网络及其在故障诊断中的应用
10．3 模糊理论及其在故障诊断中的应用
10．4 故障树分析方法
10．5 粗糙集理论及其在故障诊断中的应用
10．6 支持向量机及其在故障诊断中的应用
10．7 混合智能故障诊断技术
思考题
参考文献

第11章 典型故障诊断系统
11．1 基于网络的设备远程监测和故障诊断系统的基本框架
11．2 典型故障诊断系统
思考题
参考文献

第12章 其他故障诊断方法
12．1 声发射检测技术
12．2 噪声诊断方法
思考题
参考文献
附录故障诊断标准
1．名词术语
2．机械设备故障诊断技术的主要理论和方法
3．监测与诊断阈值确定方法
参考文献

精彩书摘

　　旋转失速使压气机中的流动情况恶化，压比下降，流量及压力随时间波动。在一定转速下入口流量减少到某一值Qmin时，机组会产生强烈的旋转失速。强烈的旋转失速会进一步引起整个压缩机组系统的一种危险性更大的不稳定的气动现象，即喘振。此外，旋转失速时压缩机叶片受到一种周期性的激振力，如旋转失速的频率与叶片的固有频率相吻合，则将引起强烈振动，使叶片疲劳损坏造成事故。
　　旋转失速故障的识别特征：
　　1）旋转失速发生在压气机上；
　　2）振动幅值随出口压力的增加而增加；
　　3）振动发生在流量减小时，且随着流量的减小而增大；
　　4）振动频率与工频之比为小于1的常值；
　　5）转子的轴向振动对转速和流量十分敏感；
　　6）一般排气端的振动较大；
　　7）排气压力有波动现象；
　　8）机组的压比有所下降，严重时压比突降。
　　3.喘振
　　旋转失速严重时可以导致喘振，但两者并不是一回事。喘振除了与压缩机内部的气体流动情况有关之外，还同与之相连的管道网络系统的工作特性有密切的联系。
　　压缩机总是和管网联合工作的，为了保证一定的流量通过管网，必须维持一定压力，用来克服管网的阻力。机组正常工作时的出口压力是与管网阻力相平衡的，但当压缩机的流量减少到某一值Qmin时，出口压力会很快下降，然而由于惯性作用，管网中的压力并不马上降低，于是，管网中的气体压力反而大于压缩机的出口压力，因此，管网中的气体就倒流回压缩机，一直到管网中的压力下降到低于压缩机出口压力为止。这时，压缩机又开始向管网供气，压缩机的流量增大，恢复到正常的工作状态。但当管网中的压力又回到原来的压力时，压缩机的流量又减少，系统中的流体又倒流。如此周而复始，产生了强烈的低频脉动现象——喘振。管网的容量越大，则喘振的振幅越大，频率越低；管网的容量越小，则喘振的振幅越小，频率越高。

前言/序言

　　随着中国高等教育持续发展，研究生教育发生了很大变化，我国已经迅速跨入了世界研究生教育大国的行列。为了满足研究生教育的需求，高等教育出版社组织了若干套丛书作为研究生教学参考用书。其中，机械工程学科研究生教学用书是在对全国机械工程学科研究生教育及其教学用书进行全面调研的基础上，由“机械工程学科研究生教学资源建设委员会”组织编写的。组织、编写、出版这套研究生教学用书是一件既有教学价值，又有学术价值的工作。
　　培养研究生应当特别重视能力的培养。所谓能力，包括自我充实的能力，即独立从一个领域进入另一个领域的能力，以及解决问题的能力。知识是一个动态的集合：昨天的新知识，今天就可能变成一般的知识，明天也许就要变为需要加以更新的知识。竞争迫使人们不断更新自己的知识和进入新的领域。任何人都不可能将他一生中解决问题需要用到的知识都在学校里装进大脑，也不可能年轻时学了的就可以用一辈子。因此，如何培养自我充实能力是非常重要的教育课题，特别是在研究生培养阶段。
　　自我充实主要有三个途径：浏览、读书和实践。在信息技术高度发展的时代，为一个名词搜集几万条信息，往往只是几秒钟的事。因此，需要将浏览和读书作为两个不同的学习方法区分开来。浏览是遍历广泛的信息而可以不甚了了，读书则不同，读书是为了对所描述的领域进行深入的了解。要了解一个领域，并且想进入这个领域，最好的办法就是先找一本这个领域的经典著作，老老实实地读完。不仅要掌握书中阐述的基本概念，还要弄懂书中介绍的基本理论，学好书中采用的基本方法。如果有计算公式，那么最好一个一个地推导，如果有作业，最好一个一个做一遍。读完以后，再依照书和借助其他工具的引导，去浏览可能得到的信息以丰富自己。此时，对于得到的信息，不仅要能够辨别信息的可信程度，而且要估计它的重要性并判断是否需要花时间和需要花多少时间去进一步了解。这样就完成了从不了解到进入一个领域的第一步。一本好书，还应当起到帮助初学者掌握正确的学习方法和以严谨、科学的治学态度潜移默化地感染读者的作用。
　　进入一个领域的第二步，也是不可缺少的一步，就是实践。一个人，不论他读了多少书，如果没有亲自做过，他就不可能真正领会很多理论和方法的精髓。当他要用读到的知识去解决问题时，就会觉得没有把握。另外，任何书都不可能完美无缺，经过实践，不仅能够更深入地理解书中正确的方面，更可以发现书中论点和方法的不足之处。读书不是为了做书呆子，而是为了在前入成功的基础上找到自己前进的方向。
　　从上面的分析可以看到，一本经典著作，对于引领一个人进入一个领域，是多么的重要。可惜现在这样的好书太少了，按照这种要求来写的书太少了。另外，能够这样读书的人也太少了。很多人往往满足于在网络上浏览，或者用对待查手册的态度对待读书。读得也不少，但是越读越理不出头绪。

好的，这是一份针对一本名为《机械故障诊断理论及应用》的机械工程学科研究生教学用书的图书简介，内容将详尽且专注于该领域，不包含对原书的直接描述，而是侧重于机械故障诊断领域本身的理论和实践深度。 --- 图书名称：[此处填写您希望的替代书名，例如：先进机械系统状态监测与预测性维护实践指南] 图书简介 在现代工业体系中，机械设备的可靠性、可用性和安全性已成为衡量生产效率和运营成本的关键指标。随着工业4.0和智能制造浪潮的推进，传统的基于计划的维护模式正加速向数据驱动的预测性维护（PdM）转型。这种转变对工程技术人员提出了更高的要求：不仅要理解机械系统的设计原理，更需要掌握从海量运行数据中提取有效信息、准确判断设备健康状态并预测潜在失效模式的前沿技术。 本书旨在系统、深入地探讨机械故障诊断领域的核心理论框架、主流技术方法以及在复杂工业场景中的实际应用。全书内容覆盖了从基础信号处理到高级智能诊断模型的完整技术链条，力求为机械工程、自动化、控制工程等相关学科的研究生和高年级本科生提供一份坚实、前沿的学习资源，同时也是一线工程师进行复杂故障分析和系统升级的参考手册。 第一部分：机械动力学基础与故障机理 故障诊断的基石在于对系统动力学行为的深刻理解。本部分首先回顾了经典刚体、柔体动力学、振动理论的基础知识，重点梳理了单自由度和多自由度系统的固有特性分析，包括模态分析（Modal Analysis）的基本原理与计算方法。 随后，本书深入剖析了常见机械部件（如滚动轴承、齿轮箱、联轴器、结构支撑件）在正常工况和不同故障模式下的动力学响应特征。详细阐述了疲劳、磨损、裂纹扩展等物理机制如何转化为可测量的信号特征（如振动幅值、频谱能量、相位变化）。特别关注了非线性因素对诊断结果的影响，包括接触非线性、间隙非线性和载荷依赖性，并介绍了如何利用非线性动力学工具来识别微弱或早期故障信号。 第二部分：信号采集与特征提取技术 有效的故障诊断高度依赖于高质量的传感数据和精确的特征表达。本部分详细介绍了用于状态监测的主流传感器技术，包括压电式加速度计、应变片、光电编码器、涡流传感器以及新兴的无损检测技术（如超声波和红外热成像）。内容涵盖了传感器的选型原则、安装规范、抗干扰设计以及数据采集系统的同步性与精度保障。 在数据处理方面，本书将信号处理技术应用于故障特征的凸显。重点内容包括： 1. 时域分析： 均方根（RMS）、峭度（Kurtosis）、峰峰值等统计量在冲击信号检测中的应用。 2. 频域分析： 快速傅里叶变换（FFT）的局限性及变分辨率分析，重点介绍边频带分析（Sideband Analysis）在转子不平衡、不对中和轴承故障诊断中的精确判读。 3. 时频分析： 阐述短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform, WT）和希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform, HHT）在处理非平稳、瞬态信号（如冲击信号或变工况信号）时的优势与实施细节。 第三部分：基于传统方法的故障模式识别 在特征提取之后，如何将这些特征转化为明确的故障诊断结论，是诊断系统的核心环节。本部分详细介绍了成熟的、基于模型和经验的模式识别方法： 1. 阈值与区间判定法： 针对单参数或低维特征空间的快速预警机制设计。 2. 基于专家系统的诊断： 知识库的构建、模糊逻辑推理在处理不确定性信息中的应用，以及如何将工程经验转化为可执行的诊断规则集。 3. 经典机器学习算法： 详细介绍支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN，特别是多层感知机MLP）在故障分类中的应用。内容涵盖了特征向量的构造、分类器的训练、交叉验证以及性能评估指标（如准确率、召回率和F1分数）的选取。 第四部分：面向工业互联网的智能诊断与预测 本部分着眼于面向未来智能运维的先进技术，重点关注如何利用深度学习和大数据技术解决复杂、高维、多模态数据下的诊断难题。 1. 深度学习在特征学习中的应用： 深入探讨卷积神经网络（CNN）如何自动学习数据中的空间和频率特征，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在处理时间序列数据和捕捉故障演化趋势上的能力。 2. 迁移学习与少样本诊断： 针对工业现场中“标签稀疏”或“新故障模式”的挑战，介绍如何利用迁移学习（Transfer Learning）技术，将源领域知识高效迁移至目标诊断任务，实现快速部署。 3. 剩余使用寿命（RUL）预测： 详细阐述基于状态退化模型的预测方法，包括卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在状态估计中的应用，以及利用深度学习构建的直接RUL回归模型。内容强调了不确定性量化（Uncertainty Quantification）在预测结果发布中的重要性。 第五部分：系统集成与工程实践案例 理论知识必须落地于工程实践。本部分通过一系列典型的工业案例，展示了从现场数据采集、特征工程、模型构建到最终系统集成的全流程。案例覆盖了高速列车轴承监测、风力发电机齿轮箱健康评估以及复杂机床主轴系统的远程诊断等。特别强调了在实际部署中，如何应对数据噪声、工况变化（Load Variation）以及系统异构性等挑战，并探讨了工业物联网（IIoT）架构下诊断信息的可视化与决策支持系统的构建原则。 本书结构严谨，理论与实践并重，旨在培养学生独立分析复杂机械系统故障问题的能力，为我国高端装备的预测性维护和可靠性工程领域输送具备扎实理论基础和前沿技术视野的高端人才。

评分☆☆☆☆☆

我必须赞扬作者在习题设计上展现出的高超的教学智慧。与市面上许多只提供计算题的教材不同，这本书的课后练习真正做到了理论与实践的结合。例如，有一组综合题要求我们根据给定的轴承尺寸和转速，自行设计一个基于模态分析的诊断方案，这要求读者不仅要理解理论，还要具备初步的系统设计能力。更巧妙的是，部分习题的答案和详细解题步骤被放置在书的附录中，并且采用了不同于正文的字体和版式，这避免了读者在阅读理论时被答案干扰，却又能在需要时快速找到参考。这种对学习路径的精妙引导，体现了作者深厚的教学经验，它不是在“考”你，而是在“引”着你主动构建知识体系，真正达到了“教学用书”的最高标准。

评分☆☆☆☆☆

然而，在深度研读到高级内容时，我发现教材在某些前沿交叉领域的覆盖略显保守。比如，在人工智能和深度学习在故障诊断中的最新进展方面，虽然书中有提及，但内容大多停留在对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的基本结构介绍，缺乏针对机械故障数据的特异性优化策略的深入讨论。当前，很多国际顶尖研究已经开始探索自监督学习和迁移学习在少量标签数据下的诊断效率提升，但本书在这方面的论述显得有些滞后，更侧重于成熟的经典方法。这对于追求最新技术动态的研究生来说，可能需要额外补充大量的文献阅读。希望未来修订版能及时跟进这些爆炸性增长的新兴技术，以保持其在教学领域的领先地位。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅这本专著时，我最大的感受是其理论体系构建的严谨性与逻辑的流畅性。作者并没有急于抛出复杂的数学模型，而是从一个宏观的工程实践痛点入手，逐步深入到微观的信号处理和特征提取层面。例如，在介绍经典振动信号分析方法时，书中对傅里叶变换在实际应用中的局限性进行了非常坦诚的剖析，随后自然地过渡到更先进的经验模态分解（EMD）及其改进算法，这种循序渐进的论述方式，极大地降低了初学者理解深层原理的门槛。我特别欣赏它在案例引用上的克制与精准，没有堆砌大量晦涩的工业数据，而是选取了几个典型工况下的“教科书式”案例进行深入剖析，使得理论推导与工程实际的衔接点非常清晰。这种“润物细无声”的教学设计，远胜于那些动辄堆砌公式却缺乏内在逻辑串联的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计实在让人眼前一亮。硬壳封面摸上去质感十足，那种沉稳的墨绿色调配上烫金的书名，放在书架上绝对是视觉焦点。内页纸张的选择也相当考究，用的是略带米黄的铜版纸，纸张厚实，即使用荧光笔勾画重点也不会透墨。排版上，作者显然花了不少心思，字体大小适中，行间距留得恰到好处，使得即便是涉及大量公式和图表的章节，阅读起来也丝毫没有压迫感。尤其是那些复杂的原理图和流程图，线条清晰锐利，即使用放大镜仔细观察关键节点，信息传递的效率也非常高。不过，我个人觉得，如果能在扉页增加一个作者的简介或者简短的致谢，会显得更加有人情味，让读者对编写者多一份亲近感。整体来说，这本书在物理呈现上，无疑是一流的学术精品，看得出出版社在细节处理上的匠心独运。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值，从我第一次将其带到实验室开始就得到了验证。我当时正在调试一套新安装的滚动轴承状态监测系统，遇到了一个困扰我多时的频率混叠问题。抱着试试看的心态，我查阅了书中关于时频分析章节中关于“Wigner-Ville 分布在非平稳信号分离中的应用”那节。书中提供的不仅仅是公式，更重要的是，作者用非常直白的语言解释了如何根据实际系统的采样频率和预期故障频率范围，合理地选择窗口函数和分析参数。我根据书中的建议调整了滤波器的截止频率和短时傅里叶变换的窗长，问题迎刃而解。这种“即学即用”的指导性，是很多纯理论书籍所缺乏的。它更像是一位经验丰富的前辈工程师，手把手地教你如何排除那些最让人抓狂的现场疑难杂症。

评分☆☆☆☆☆

书很好，一直都对这本书感兴趣。

评分☆☆☆☆☆

理论好，是一本工程人员进阶的好书

评分☆☆☆☆☆

是一本好书，值得一看

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，多为大家合力著作。

评分☆☆☆☆☆

大师所著~~参考文献中经常出现~拜读中

评分☆☆☆☆☆

很很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

纸太软nnn

评分☆☆☆☆☆

晚上订的，第二天中午就到了；还不错正版，比较实惠

评分☆☆☆☆☆

很好的书，《机械故障诊断理论及应用》介绍机械故障诊断的基础理论和工程应用，阐述机械动态信号数学变换的本质、物理意义和工程背景。内容包括信号的时域分析、频域分析、时频域分析，基于小波变换和第二代小波变换、模型以及动力学机理的故障诊断方法，故障微弱信号的随机共振、循环平稳理论以及盲源分离诊断技术，智能诊断与状态评估、典型故障诊断系统、远程监测诊断系统以及故障诊断标准(振动与噪声)等。列举了所介绍的理论和技术在工矿企业中机械设备动态分析与监测诊断方面的应用实例