普通高等教育“十五”国家级规划教材：设备故障诊断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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沈庆根，郑水英 著

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出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787502578787

版次：1

商品编码：10090062

包装：平装

开本：16开

出版时间：2006-03-01

用纸：胶版纸

页数：369

字数：517000

内容简介

　　本书以化工、石化、电力、钢铁和航空等部门中使用的各类旋转机器和往复式压缩机为主要对象，比较全面、系统地阐述了机器故障类型、产生机理、表现特征以及故障防治方法。重点介绍了各类高参数旋转机器的故障，以振动故障诊断为主线，细分了各种故障类型，如：不平衡故障、不对中故障、滑动轴承的油膜不稳定故障、转子摩擦故障、浮环密封故障、流体激振故障以及高速转子自激振动故障，从理论和实践经验两方面详述了它们的故障机理和特征。对往复式压缩机的故障振动和管道振动提出了诊断分析方法和防治措施。对齿轮和滚动轴承，详细地分析了它们的故障原理、信号特征和故障检测方法。另外，介绍了振动信号的分析技术；无损检测中的油液分析技术和声发射技术在故障诊断中的应用；现代智能诊断技术中的模糊数学、神经网络和专家系统在故障诊断中的应用。
　　本书取材先进，书中收编了国内外设备故障诊断技术的先进理论、方法和实践资料，其中部分是作者自己的实践经验、教学内容与研究成果。为使读者加深对各种诊断方法的理解，拓宽处理实际问题的思路，书中收集了大量国内外典型故障诊断的实例，供读者参考。
　　本书内容丰富，图文并茂，通俗易懂，实用性强。应用对象是大专院校师生的教学用书，工程技术人员进行继续工程教育的教材。同时对从事设备故障诊断工作的科研人员，设备设计、制造、安装和维护管理的工程技术人员，在处理实际问题时提供有价值的参考用书。

目录

1概论1
1��1设备故障诊断的目的和意义1
1��1��1设备故障诊断的含义和特性1
1��1��2设备故障诊断技术的应用与发展4
1��1��3设备故障诊断技术与维修方式的关系6
1��2设备故障的类型和状态监测技术8
1��2��1设备故障的类型及其可能原因8
1��2��2设备故障诊断的功能和环节12
1��2��3状态监测的技术和方法13
1��3设备故障状态的识别方法17
1��3��1信息比较诊断法17
1��3��2参数变化诊断法18
1��3��3模拟试验诊断法18
1��3��4函数诊断法18
1��3��5故障树分析诊断法19
1��3��6模糊诊断法21
1��3��7神经网络诊断法23
1��3��8结论25
参考文献26
2故障诊断的信号处理方法27
2��1信号处理基础知识27
2��1��1信号的定义和分类27
2��1��2信号的时域分析30
2��1��3信号的频域分析35
2��2旋转机械常用的振动信号处理图形42
2��2��1振动监测的基本参数42
2��2��2轴心轨迹43
2��2��3转子振型45
2��2��4轴颈涡动中心位置45
2��2��5波特图（Bode plots）46
2��2��6极坐标图（奈奎斯特图）47
2��2��7三维坐标图48
2��2��8阶比谱分析49
2��2��9全息谱技术50
2��3信号的时频分析53
2��3��1短时傅里叶变换53
2��3��2小波分析的基本原理55
2��3��3多分辨分析和小波包分析58
2��3��4小波分析的应用59
参考文献61
3旋转机械故障诊断63
3��1转子不平衡故障诊断63
3��1��1转子不平衡概念63
3��1��2临界转速对不平衡振动的影响64
3��1��3转子不平衡振动的故障特征67
3��1��4不平衡振动的故障原因和防治措施68
3��1��5定向振动与不平衡振动故障的鉴别80
3��2转子不对中故障诊断82
3��2��1转子不对中故障的特征83
3��2��2联轴节不对中的振动频率84
3��2��3不对中故障的监测方法90
3��2��4故障诊断实例93
3��3滑动轴承故障诊断95
3��3��1滑动轴承工作原理95
3��3��2滑动轴承常见故障的原因和防治措施97
3��3��3高速滑动轴承不稳定故障的特征和防治措施99
3��3��4结构共振产生的轴承工作不稳定118
3��3��5转子轴承电流故障诊断120
3��4转子摩擦故障诊断125
3��4��1干摩擦故障的机理和特征125
3��4��2转子内摩擦引起失稳的机理133
3��5浮动环密封故障诊断136
3��5��1浮动环密封故障的机理和特征136
3��5��2故障诊断实例138
3��6叶片式机器中流体激振故障诊断141
3��6��1非接触式密封中的流体激振故障141
3��6��2叶片式机器中的气流不稳定故障150
3��6��3流体冲击和声学共振故障161
3��7高速旋转机械不稳定自激振动故障的分析方法169
3��7��1亚异步不稳定振动的特性170
3��7��2诱发亚异步不稳定振动的因素及其分析方法171
3��7��3转子稳定性评判173
3��7��4故障诊断实例174
参考文献180
4往复式压缩机的故障分析和管道振动184
4��1往复式压缩机的故障类型与故障原因184
4��1��1压缩机热力参数异常及其故障原因184
4��1��2压缩机主要零部件的机械故障189
4��1��3压缩机故障振动197
4��2示功图及阀片运动规律的测量与故障分析205
4��2��1压缩机示功图显示的故障205
4��2��2阀片运动规律曲线图207
4��3压缩机的气流压力脉动与管道振动210
4��3��1气流压力脉动引起的故障分析210
4��3��2管道压力脉动的防治措施225
4��3��3管道的机械共振及其防治措施238
参考文献242
5齿轮故障诊断243
5��1齿轮常见故障243
5��1��1齿的断裂243
5��1��2齿的磨损244
5��1��3齿面疲劳（点蚀、剥落）244
5��1��4齿面擦伤和划痕245
5��2齿轮故障振动的诊断246
5��2��1齿轮传动的动态激励246
5��2��2齿轮故障的特征信息249
5��2��3齿轮故障的诊断方法257
5��3齿轮故障噪声的诊断265
参考文献267
6滚动轴承故障诊断269
6��1滚动轴承的故障形式与故障原因269
6��1��1轴承转速n＜1r/min时，轴承的损坏形式269
6��1��2轴承转速n>10r/min时，轴承损伤的主要形式269
6��2滚动轴承故障的检测方法272
6��3滚动轴承故障振动的诊断273
6��3��1引起滚动轴承振动的原因和特征频率273
6��3��2滚动轴承缺陷产生的间隔频率279
6��3��3滚动轴承故障振动的诊断方法282
参考文献299
7无损检测技术在设备诊断中的应用301
7��1油样分析技术在设备诊断中的应用301
7��1��1概述301
7��1��2油样的光谱分析技术301
7��1��3润滑油的铁谱分析技术305
7��1��4应用实例310
7��1��5应用光谱、铁谱分析应注意的问题313
7��2声发射检测技术在设备诊断中的应用314
7��2��1声发射检测的基本原理315
7��2��2声发射信号的表征参数315
7��2��3声发射检测仪器318
7��2��4声发射检测的研究及应用领域319
7��2��5声发射检测实例320
参考文献326
8现代智能诊断技术的应用327
8��1故障诊断专家系统327
8��1��1专家系统概述327
8��1��2诊断知识的表示329
8��1��3诊断推理与控制策略332
8��1��4诊断知识的获取342
8��1��5诊断专家系统应用实例344
8��2模糊数学在故障诊断中的应用349
8��2��1模糊集合的基本概念349
8��2��2隶属函数349
8��2��3模糊诊断矩阵353
8��2��4故障诊断的模糊聚类分析355
8��2��5模糊理论在汽轮发电机故障诊断中的应用358
8��3神经网络在故障诊断中的应用362
8��3��1神经网络的基本组成362
8��3��2前馈神经网络365
8��3��3BP神经网络在旋转机械故障诊断中的应用366
参考文献368

前言/序言

设备故障诊断：原理、方法与实践 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的设备故障诊断知识体系，涵盖了故障诊断的基本原理、常用的诊断方法、关键技术以及在实际工程应用中的策略。通过学习本书，读者将能够理解设备故障的产生机理，掌握识别和分析故障的技巧，并能根据具体情况选择和应用恰当的诊断工具和技术，从而有效地预测、定位和排除设备故障，保障生产的稳定运行，提高设备的使用效率和经济效益。 第一章 故障诊断基础 本章将从宏观层面为读者建立对设备故障诊断的整体认识。首先，我们将探讨故障诊断的定义、目的和重要性。在现代工业生产中，设备的可靠性和可用性直接关系到生产效率、产品质量、安全生产以及企业经济效益。因此，对设备进行有效的故障诊断，实现预测性维护和状态监测，是提升企业竞争力的关键环节。 接着，我们将深入剖析设备故障的产生机理。设备故障并非偶然发生，而是由多种因素共同作用的结果。本章将系统介绍常见的故障类型，如磨损、腐蚀、疲劳、断裂、过载、过热、绝缘损坏、接触不良等，并阐述它们在不同类型设备中可能表现出的具体现象。我们将重点分析这些故障的根源，例如材料缺陷、设计不合理、制造工艺不良、安装不当、操作失误、维护不及时、环境因素影响等，使读者从根本上理解故障的发生过程。 此外，本章还将介绍故障诊断的基本流程和方法论。一个完整的故障诊断过程通常包括故障的监测与预警、故障的初步判断、故障的定性分析、故障的定量分析以及故障的排除与验证等几个阶段。我们将探讨如何根据设备的工作状态和运行参数，捕捉潜在的故障信号，并通过一系列逻辑分析和实验验证，最终锁定故障的根源。 最后，本章将简要介绍故障诊断发展历程和发展趋势，让读者对这一领域有一个历史的认识，并对未来发展方向有所了解。从传统的经验判断到现代的智能化诊断，故障诊断技术一直在不断进步，以适应日益复杂和高效的工业生产需求。 第二章 信号采集与处理 信号采集与处理是设备故障诊断的基石。有效的诊断依赖于高质量的信号数据。本章将详细介绍在设备故障诊断过程中，如何获取反映设备运行状态的关键信号。 我们将首先探讨各种常用的传感器技术。针对不同的设备和不同的故障类型，需要选择合适的传感器来监测温度、压力、振动、声发射、电参数、流体参数、应力应变等。本章将介绍各种传感器的基本原理、性能特点、选择原则以及安装注意事项，例如热电偶、热电阻、压阻式传感器、应变片、加速度传感器、麦克风、电流互感器、电压互感器、流量计、油液分析仪等。 在信号采集过程中，信号的噪声和干扰是不可避免的，这些因素会严重影响诊断的准确性。因此，信号预处理技术至关重要。本章将介绍多种信号预处理方法，包括滤波（如低通滤波、高通滤波、带通滤波、陷波滤波）、信号放大、信号归一化、信号去噪（如小波去噪、阈值去噪）等。我们将解释这些方法的数学原理及其在实际应用中的效果，并介绍常用的信号处理软件工具。 数据采集系统的设计和配置也是本章的重要内容。一个高效的数据采集系统需要考虑采样频率、采样位数、通道数量、数据存储等参数。本章将指导读者如何根据实际需求，合理设计和配置数据采集系统，以确保数据的完整性和准确性。 此外，本章还将介绍一些先进的信号处理技术，如傅里叶变换、小波变换、希尔伯特-黄变换等，这些方法能够将信号从时域转换到频域或时频域，揭示隐藏在原始信号中的故障特征。我们将讲解这些变换的原理，并演示它们在故障诊断中的应用，例如通过频谱分析识别旋转机械的特定频率，通过小波分析检测瞬态故障信号。 第三章 状态监测与故障诊断方法 本章将深入介绍各种主流的设备故障诊断方法。我们将从理论层面讲解各种方法的原理，并结合实例分析其应用。 首先，我们将介绍基于信号分析的诊断方法。这包括： 振动分析： 振动是机械设备故障最普遍、最敏感的诊断信号之一。本章将详细介绍振动信号的产生机理、时域分析（如均方根值、峰值、峭度、波形分析）、频域分析（如傅里叶变换、频谱分析、倒频谱分析、阶次分析）以及时频域分析（如短时傅里叶变换、小波分析）等技术，重点讲解如何通过分析振动频谱图来识别轴承故障、齿轮故障、转子不平衡、不对中、联轴器故障等。 声学分析： 声音信号同样能够反映设备的运行状态。本章将介绍声发射技术、超声波检测技术以及声谱分析等，探讨如何通过分析声音的特征来诊断轴承磨损、泄漏、撞击等故障。 热学分析： 温度是设备内部能量转换和损耗的直接体现。本章将介绍红外热成像技术、接触式温度测量以及温度场分析等，讲解如何通过监测设备温度的变化来发现过载、摩擦、接触不良、绝缘老化等故障。 电参数分析： 对于电气设备，电参数的变化是重要的故障指示。本章将介绍电压、电流、功率、功率因数、谐波等参数的监测与分析，例如如何通过监测电机电流的异常变化来诊断绕组故障、轴承问题或负载变化。 润滑油/冷却液分析： 润滑油和冷却液的性质变化往往是设备内部磨损和劣化发生的早期信号。本章将介绍油液的物理化学指标分析，如粘度、闪点、酸值、金属磨粒含量、水分含量等，讲解如何通过油液分析来诊断轴承、齿轮、液压系统等部件的磨损情况。 其次，我们将介绍一些基于模型和人工智能的诊断方法。 故障模式与影响分析（FMEA）： FMEA是一种系统性的风险评估技术，旨在识别潜在的故障模式，评估其影响，并制定预防措施。本章将介绍FMEA的实施步骤和方法，帮助读者理解如何从设计和使用层面降低故障发生的概率。 故障树分析（FTA）： FTA是一种从顶向下、逻辑演绎的故障分析方法。本章将介绍FTA的构建方法和应用，通过逻辑门组合，分析导致系统失效的各种基本事件。 神经网络与机器学习： 随着人工智能技术的发展，利用神经网络和机器学习算法进行故障诊断已成为重要的研究方向。本章将介绍如何利用这些技术，通过学习大量的历史故障数据，构建故障诊断模型，实现对设备故障的自动识别和预测。例如，支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、深度学习等在故障诊断中的应用。 最后，本章将强调组合诊断的思想，即综合利用多种诊断方法，取长补短，以提高诊断的准确性和可靠性。 第四章 诊断设备与工具 本章将介绍用于设备故障诊断的各类专业设备和辅助工具。掌握这些工具的使用是进行实际诊断操作的关键。 我们将从便携式诊断设备入手。 振动分析仪： 介绍各种型号的便携式振动分析仪，包括数据采集型、在线监测型和智能诊断型。重点讲解它们的功能、操作界面、数据分析软件以及如何利用其进行现场振动测量和谱图分析。 红外热像仪： 介绍红外热像仪的原理、成像方式、分辨率、测温范围等参数。讲解如何利用热像仪对设备进行无损的温度监测，发现异常发热点，判断电气连接问题、绝缘老化、摩擦发热等。 超声波检测仪： 介绍超声波检测仪在检测设备泄漏、电气放电、机械磨损等方面的应用。讲解其工作原理和使用技巧。 声学诊断仪： 介绍专门用于采集和分析设备声音的仪器，包括高灵敏度麦克风、录音设备和声谱分析软件。 油液分析仪： 介绍便携式和实验室用的油液分析仪，包括光谱仪、粘度计、水分检测仪等，以及油液取样和分析的基本流程。 同时，我们还将介绍一些基础的维修和检测工具。 万用表、示波器： 对于电气设备的故障诊断，万用表和示波器是不可或缺的工具。本章将介绍它们的基本功能和在故障排除中的应用。 内窥镜： 对于难以直接观察的设备内部，内窥镜是一种有效的检查工具，可以帮助我们发现内部的磨损、裂纹、腐蚀等。 探伤仪： 如磁粉探伤仪、渗透探伤仪等，用于检测材料表面的裂纹和缺陷。 此外，本章还将介绍常用的故障诊断软件平台和数据库。这些软件能够帮助我们进行数据管理、故障模式库查询、诊断规则推理、报告生成等。 第五章 故障诊断的实践与应用 本章将重点关注设备故障诊断在实际工程中的应用。我们将通过具体的案例研究，展示如何将理论知识应用于解决实际问题。 首先，我们将探讨不同行业设备故障诊断的特点和难点。例如： 电力行业： 变压器、发电机、高压开关等设备的故障诊断，注重电气参数、绝缘性能、局部放电等。 石油化工行业： 泵、压缩机、反应器、管道等设备的故障诊断，关注介质的腐蚀性、高温高压环境下的可靠性。 机械制造行业： 机床、机器人、传动装置等设备的故障诊断，强调振动、噪音、精度等。 交通运输行业： 汽车、飞机、火车等设备的故障诊断，需要考虑动态载荷、复杂环境以及安全性要求。 接着，我们将通过详细的案例分析，演示故障诊断的全过程。每个案例都将包含： 设备概述及工作环境： 介绍设备的类型、主要功能、工作条件。 故障现象描述： 详细记录设备出现的问题，包括异常声音、温度、震动、性能下降等。 诊断方案制定： 根据故障现象，选择合适的诊断方法和工具。 信号采集与数据分析： 描述如何采集相关的信号数据，并进行具体的分析，例如振动谱图分析、红外图像解读等。 故障定位与原因分析： 基于分析结果，给出故障的初步判断和最终原因。 维修建议与验证： 提出维修方案，并在维修后进行验证，确保故障得到彻底解决。 此外，本章还将讨论故障诊断的系统化和智能化发展。我们将探讨如何建立设备故障诊断的知识库，如何实现故障诊断的自动化和远程化，以及如何将故障诊断与设备维修、备件管理等环节进行集成，形成一体化的设备管理体系。 最后，本章将强调持续学习和实践的重要性。设备故障诊断是一个不断发展的领域，工程师需要不断更新知识，掌握新技术，才能应对日益复杂的诊断挑战。 第六章 预防性维护与可靠性工程 本章将从更宏观的视角，探讨故障诊断在设备全生命周期管理中的作用，特别是在预防性维护和可靠性工程方面的应用。 我们将首先阐述预防性维护（Preventive Maintenance, PM）的理念和策略。与事后维修（Breakdown Maintenance）和定期维修（Scheduled Maintenance）不同，预防性维护的核心在于“防患于未然”。本章将详细介绍几种主要的预防性维护策略： 基于时间的预防性维护： 按照预定的时间间隔进行检查、润滑、更换易损件等。 基于使用量的预防性维护： 根据设备的运行小时数、生产件数等来安排维护活动。 基于状态的预防性维护（Condition-Based Maintenance, CBM）： 这是故障诊断技术最直接的应用场景。本章将重点讲解如何利用故障诊断技术监测设备的运行状态，当监测到设备性能下降或出现异常迹象时，再安排维护活动。这种策略能够最大限度地避免不必要的维护，同时防止小故障演变成大问题。 接着，我们将深入探讨预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）。预测性维护是状态监测和故障诊断技术的深化和升华，其目标是预测故障何时会发生，从而提前安排维修，避免非计划停机。本章将详细介绍预测性维护的实施流程，包括： 建立基线数据： 采集设备在正常运行状态下的各种信号参数，作为后续比较的基准。 建立预测模型： 利用历史数据和统计模型，建立设备剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）的预测模型。 实时监测与预警： 持续监测设备运行参数，与预测模型进行比对，当出现偏离正常范围的迹象时，及时发出预警。 制定维护计划： 根据预测结果，提前安排维修和零部件更换。 可靠性工程（Reliability Engineering）是另一重要主题。本章将介绍可靠性工程的基本概念，包括可靠性指标（如平均无故障时间MTTF、平均故障间隔时间MTBF、故障率λ、可用度A等）的定义和计算方法。我们将探讨如何通过设计优化、材料选择、制造工艺控制、以及科学的维护策略来提高设备的固有可靠性。故障诊断技术在可靠性工程中扮演着双重角色：一方面，诊断结果可以反馈给设计和制造部门，用于改进产品设计和制造过程，提高产品的可靠性；另一方面，诊断技术本身也是提高设备可靠性的一种有效手段。 最后，本章还将讨论可靠性增长（Reliability Growth）的概念，以及故障诊断在新产品开发和改进中的作用。通过对早期样机和产品进行大量的故障诊断和分析，可以及时发现潜在的设计缺陷和制造问题，并通过改进设计和工艺来提高产品的可靠性。 通过本书的学习，读者将能够深刻理解设备故障诊断的理论基础、掌握多样化的诊断方法和工具，并能将其有效应用于实际工程实践中，从而为保障设备安全稳定运行，提高生产效率，降低运营成本做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本教材，我对其厚重感和专业性印象深刻。我是一名刚刚入职的设备管理新人，对于如何系统地学习和掌握设备故障诊断的知识感到有些茫然。我希望这本书能够为我打下坚实的基础，让我能够快速上手。从目录上看，它涵盖了设备故障诊断的方方面面，这让我感到非常兴奋。我最关心的是书中对于不同类型设备故障的分类和诊断方法。比如，对于旋转设备，如电机、风机、泵等，它们的常见故障有哪些，例如轴承损坏、叶轮磨损、皮带松弛等，以及如何通过听声音、摸温度、看振动等方式进行初步判断。对于静止设备，如管道、阀门、容器等，它们的故障诊断又有哪些侧重点。我希望书中能提供一些简单易懂的图表和流程图，帮助我理解复杂的诊断过程。此外，我也希望书中能介绍一些常用的诊断工具的使用方法，比如万用表、测温仪、听诊器等，以及一些更专业的设备，如振动分析仪、红外热像仪等，它们的工作原理和应用场景。总而言之，我希望这本书能够成为我学习设备故障诊断的“宝典”，让我在实际工作中能够更加自信和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当大气，采用了经典的蓝白配色，给人一种严谨、专业的感觉。书名“普通高等教育‘十五’国家级规划教材：设备故障诊断”虽然字数较多，但清晰地表明了其学术地位和内容方向。我是一名即将毕业的机械工程专业的学生，在学习过程中，设备故障诊断一直是让我头疼的科目。学校推荐了很多参考书，但我总觉得有些书讲得太理论化，不够贴近实际，或者例子不够丰富。这本书的出版年份是“十五”时期，这让我觉得它可能包含了很多经过时间检验的经典理论和方法，不会是那种“追新逐异”的书。我希望这本书能够系统地讲解各种常见的设备故障类型，并且能够提供一套完整的诊断流程和方法论。例如，对于一个复杂的机械系统，如何从宏观到微观，一步步缩小故障范围，找到问题的根源。我特别关注书中是否有关于振动分析、红外热成像、超声波检测等方面的详细介绍，这些都是我在实践中经常会遇到的检测手段。同时，我希望书中能够包含大量的案例分析，最好是能结合实际工业场景，比如发电厂的涡轮机、化工厂的泵、汽车的发动机等，这样我才能更好地理解理论知识是如何应用于实际故障排除的。此外，作为一本国家级规划教材，我期待它在内容上能够达到较高的专业水准，覆盖面广，理论扎实，并且能够引领行业的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先吸引我的是它严谨的排版和目录设计。我是一名大学的机械工程专业的教师，负责“设备故障诊断”这门课程的教学工作。在过去的教学中，我一直在寻找一本能够兼顾理论深度和实践应用的优秀教材。这本书作为“普通高等教育‘十五’国家级规划教材”，无疑具备了这样的潜力。我希望这本书能够系统地介绍设备故障诊断的基本原理、理论基础以及各类常用的诊断技术。例如，关于故障的机理分析，包括材料疲劳、磨损、腐蚀、过载等常见的失效模式，以及这些模式如何导致设备性能下降和最终故障。我也期待书中能有关于信号分析技术的详细讲解，比如傅里叶变换、小波分析等，这些在振动诊断和状态监测中扮演着核心角色。当然，一本好的教材不能仅仅停留在理论层面，我更希望书中能够提供丰富的工程案例，涵盖机械、电气、化工等多个领域，并对这些案例进行深入的分析，让学生能够理解理论知识如何指导实际的故障诊断工作。同时，我也希望书中能够介绍一些前沿的故障诊断技术，例如基于人工智能的故障诊断方法，或者大数据在设备状态监测和故障预测方面的应用，从而能够更好地培养学生适应未来工业发展需求的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面上“国家级规划教材”的字样，立刻吸引了我的注意。我是一名正在攻读机械工程博士学位的学生，我的研究方向与设备故障诊断紧密相关。我一直希望能够找到一本权威、系统、且具有前沿性的教材，来帮助我深化对该领域的理解，并为我的科研提供理论指导。这本书的出版年份虽然有些年头，但作为国家级规划教材，它所包含的经典理论和方法论应该是经过了时间检验的，具有很高的学术价值。我尤其希望书中能够深入探讨故障诊断的理论模型和数学方法，例如概率论在故障诊断中的应用，或者状态空间法在复杂系统故障诊断中的建模。我也期待书中能够提供一些关于不同诊断技术优劣势的对比分析，例如，在何种情况下，振动分析比声学分析更有效？红外热成像在检测哪些类型的故障时具有独特优势？此外，作为一名研究者，我非常关注书中是否提及了最新的故障诊断研究进展，例如机器学习在设备故障诊断中的应用，或者基于大数据分析的预测性维护策略。如果书中能够提供一些开放性的问题和研究方向，那将对我目前的博士研究具有极大的启发意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量令人印象深刻，厚实的纸张，清晰的印刷，以及坚固的装订，都体现了作为一本国家级规划教材应有的严谨态度。我是一名在电力设备维护一线工作的工程师，已经从业十年有余。在日常工作中，面对各种各样的电力设备，如何快速准确地诊断出故障原因并及时排除，是保障电力供应稳定性的关键。这本书的副标题“设备故障诊断”正是我的工作所急需的。我特别希望能在这本书中找到关于发电机、变压器、高压开关柜等关键电力设备常见故障的详细阐述，以及与之匹配的诊断技术和维护策略。例如，发电机转子绕组对地故障、定子绕组匝间短路，变压器油击穿、分接开关故障等等，这些都是我经常会遇到的问题。我希望书中能够提供一些实用的判断方法，比如如何通过监测设备的运行参数（如温度、压力、振动、绝缘电阻等）来预判潜在的故障，以及在故障发生后，如何运用各种诊断工具（如局部放电检测仪、红外热像仪、振动分析仪等）来定位故障点。另外，我也非常期待书中能有一些关于故障诊断的标准化流程和规范介绍，这对于规范我们的工作，提高诊断效率和准确性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

[ZZ]写的的书都写得很好，还是朋友推荐我看的，后来就非非常喜欢，他的书了。除了他的书，[NRJJ]非常好的一本书，京东配送也不错!读书是一种提升自我的艺术。“玉不琢不成器，人不学不知道。”读书是一种学习的过程。一本书有一个故事，一个故事叙述一段人生，一段人生折射一个世界。“读万卷书，行万里路”说的正是这个道理。读诗使人高雅，读史使人明智。读每一本书都会有不同的收获。“悬梁刺股”、“萤窗映雪”，自古以来，勤奋读书，提升自我是每一个人的毕生追求。读书是一种最优雅的素质，能塑造人的精神，升华人的思想。 　　读书是一种充实人生的艺术。没有书的人生就像空心的竹子一样，空洞无物。书本是人生最大的财富。犹太人让孩子们亲吻涂有蜂蜜的书本，是为了让他们记住：书本是甜的，要让甜蜜充满人生就要读书。读书是一本人生最难得的存折，一点一滴地积累，你会发现自己是世界上最富有的人。 　 读书是一种感悟人生的艺术。读杜甫的诗使人感悟人生的辛酸，读李白的诗使人领悟官场的腐败，读鲁迅的文章使人认清社会的黑暗，读巴金的文章使人感到未来的希望。每一本书都是一个朋友，教会我们如何去看待人生。读书是人生的一门最不缺少的功课，阅读书籍，感悟人生，助我们走好人生的每一步。 　 书是灯，读书照亮了前面的路；书是桥，读书接通了彼此的岸；书是帆，读书推动了人生的船。读书是一门人生的艺术，因为读书，人生才更精彩！ 读书，是好事；读大量的书，更值得称赞。 读书是一种享受生活的艺术。五柳先生“好读书，不求甚解，每有会意，便欣然忘食”。当你枯燥烦闷，读书能使你心情愉悦；当你迷茫惆怅时，读书能平静你的 心，让你看清前路；当你心情愉快时，读书能让你发现身边更多美好的事物，让你更加享受生活。读书是一种最美丽的享受。“书中自有黄金屋，书中自有颜如 玉。” 　 一位叫亚克敦的英国人，他的书斋里杂乱的堆满了各科各类的图书，而且每本书上都有着手迹。读到这里是不是有一种敬佩之意油然而升。因为“有了书，就象鸟儿有了翅膀”吗！ 　 然而，我们很容易忽略的是：有好书并不一定能读好书。正如这位亚克敦，虽然他零零碎碎地记住了不少知识，可当人家问他时，他总是七拉八扯说不清楚。这里的原因只有一个，那就是他不善长于读书，而只会“依葫芦画瓢”。 朱熹说过：“读书之法，在循序渐进，熟读而精思。” 　 所谓“循序渐进”，就是学习、工作等按照一定的步骤诼渐深入或提高。也就是说我们并不要求书有几千甚至几万，根本的目的在于对自己的书要层层深入，点点掌握，关键还在于把握自己的读书速度。至于“熟读”，顾名思义，就是要把自己看过的书在看，在看，看的滚瓜烂熟，，能活学活用。而“精思”则是“循序渐进”，“熟读”的必然结果，也必然是读书的要决。有了细致、精练的思索才能更高一层的理解书所要讲的道理

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