机械故障诊断技术（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张键 著

图书标签:

• 机械故障诊断
• 故障诊断
• 机械工程
• 振动分析
• 信号处理
• 状态监测
• 预测性维护
• 工业自动化
• 可靠性工程
• 设备维护

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111457886

版次：2

商品编码：11470703

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：231

内容简介

本书分为两大部分，第1部分介绍机械设备故障诊断技术的基础理论和基础知识，内容包括：第1章绪论、第2章机械振动及信号、第3章振动信号测取技术、第4章信号特征提取——信号分析技术、第5章设备状态的判定与趋势分析。第2部分介绍机械故障诊断技术在工程实践中的应用，内容包括：第6章旋转机械故障诊断、第7章滚动轴承故障诊断、第8章齿轮箱故障诊断、第9章电动机故障诊断、第10章设备状态调整、第11章其他故障诊断技术。
本书可作为高等院校机械类专业本科生、专科生的教材，也可供从事机械设备故障诊断工作的工程技术人员参考。

目录

前言
第1章绪论1
1.1设备的寿命及劣化曲线1
1.2故障诊断的内容2
1.3故障诊断的基本方法2
思考题4
第2章机械振动及信号5
2.1机械振动基础5
2.2振动信号的描述10
2.3设备状态信号的物理表现12
思考题13
第3章振动信号测取技术14
3.1加速度传感器14
3.2速度传感器18
3.3电涡流传感器20
3.4结构的激振方法24
3.5传感器的校准与选用27
3.6信号预处理28
3.7传输中的抗干扰技术38
3.7.1噪声干扰的形成38
3.7.2噪声源39
3.7.3噪声的耦合方式40
3.7.4噪声的干扰模式41
3.7.5硬件抗干扰技术42
3.8模拟量转换为数字量45
3.8.1数／模(D／A)转换器45
3.8.2模／数(A／D)转换器47
3.8.3模／数转换器的性能指标49
3.9监测与诊断系统的组成与工作程序51
3.9.1监测与诊断系统的任务51
3.9.2监测与诊断系统的组成52
3.9.3实施故障监测与诊断系统的工作
程序54
思考题59
第4章信号特征提取——信号分析
技术60
4.1信号特征的时域提取方法60
4.1.1平均值60
4.1.2均方值、有效值60
4.1.3峰值、峰值指标61
4.1.4脉冲指标61
4.1.5裕度指标61
4.1.6歪度指标61
4.1.7峭度指标61
4.2信号特征的频域提取方法 62
4.2.1频域分析与时域信号的关系62
4.2.2周期信号与非周期信号的频
谱 63
4.2.3截断、泄露与窗函数65
4.2.4频混和采样定理66
4.2.5量化误差和栅栏效应68
4.3信号特征的图像表示69
4.3.1统计指标的图像表示69
4.3.2频谱的图像表示69
4.3.3时间历程的频谱图像表示——三
维瀑布图71
4.3.4轴心轨迹的图像表示72
4.3.5轴心轨迹的空间图像表示（三维
全息图）73
4.4自相关函数73
4.4.1自相关函数的性质73
4.4.2自相关函数图像的判读74
4.4.3自相关函数图像用于故障诊断的
实例75
思考题77
第5章设备状态的判定与趋势分析78
5.1设备状态诊断标准78
5.1.1振动诊断标准的判定参数78
5.1.2状态判定标准的分类78
5.1.3振动判定标准介绍79
5.2设备状态劣化趋势分析90
5.2.1状态趋势分析在故障监测预警中
的作用90
5.2.2趋势分析应用方法94
5.3设备状态报告的编写96
思考题 97
第6章旋转机械故障诊断98
6.1旋转机械振动的动力学特征及信号
特点98
6.1.1转子特性98
6.1.2转子�仓岢邢低车奈榷ㄐ�99
6.1.3转子的不平衡振动机理99
6.1.4转子与联轴器的不对中振动机
理100
6.1.5转轴弯曲故障的机理101
6.1.6转轴横向裂纹的故障机理101
6.1.7连接松动故障的机理102
6.1.8碰摩故障的机理102
6.1.9喘振的机理103
6.2不平衡分析案例104
6.3轴弯曲分析案例105
6.4不对中分析案例109
6.5热变形分析案例114
6.6支承松动分析案例115
6.7油膜涡动及振荡分析案例118
6.8碰摩分析案例121
6.9喘振分析案例122
思考题 127
第7章滚动轴承故障诊断129
7.1滚动轴承的失效形式129
7.2滚动轴承的振动机理与信号特征 130
7.3滚动轴承信号分析方法 133
7.4滚动轴承故障诊断案例137
思考题 151
第8章齿轮箱故障诊断152
8.1齿轮失效形式152
8.2齿轮的振动机理与信号特征153
8.3齿轮的故障分析方法154
8.4齿轮故障诊断案例 158
思考题163
第9章电动机故障诊断164
9.1电动机的类型特点与测定标准164
9.1.1电动机的主要部件与电动机类
型164
9.1.2电动机振动的测量与判定标准165
9.2电磁耦合系统的振动原理167
9.2.1交流感应电动机的电磁振动167
9.2.2直流及同步电动机的电磁振动170
9.3电动机的故障特征172
9.3.1定子异常产生的电磁振动172
9.3.2气隙不均匀引起的电磁振动174
9.3.3转子绕组异常引起的电磁振
动175
9.4电动机故障诊断案例176
思考题185
第10章设备状态调整187
10.1滑动轴承的间隙与测量调整187
10.1.1滑动轴承工作原理187
10.1.2滑动轴承衬的材料188
10.1.3滑动轴承的装配189
10.1.4间隙的检测与调整191
10.2滚动轴承的间隙与测量调整 193
10.2.1滚动轴承的分类193
10.2.2滚动轴承的精度等级与配合制
度194
10.2.3滚动轴承的装配工艺196
10.2.4滚动轴承的游隙及调整198
10.3齿轮的装配与调整201
10.3.1齿轮传动的精度等级与公差202
10.3.2齿轮传动的装配203
10.4联轴器对中调整207
10.4.1联轴器装配的技术要求208
10.4.2联轴器装配误差的测量和求解
调整量209
10.4.3联轴器激光对中法211
10.5转子现场动平衡技术212
10.5.1静不平衡与动不平衡212
10.5.2刚性转子与柔性转子、静平衡
与动平衡213
10.5.3刚性转子的静平衡方法214
10.5.4刚性转子的动平衡方法215
思考题218
第11章其他故障诊断技术220
11.1断口分析技术220
11.1.1断口分析基础知识220
11.1.2疲劳断口的特征221
11.1.3突发断口的特征222
11.1.4断口分析诊断实例223
11.2材料探伤技术224
11.2.1渗透探伤技术224
11.2.2磁粉探伤技术225
11.2.3超声波探伤技术226
11.2.4射线探伤技术226
11.3油液分析技术227
11.4红外热像技术228
11.5声发射技术229
参考文献231

前言/序言

《机械故障诊断技术（第2版）》图书简介 一、 核心内容概览 《机械故障诊断技术（第2版）》是一部系统阐述机械设备故障诊断理论、方法与实践的专业著作。本书紧密围绕“故障诊断”这一核心，深入浅出地介绍了各类机械设备在运行过程中可能出现的故障现象、成因分析，以及如何运用先进的技术手段进行准确、高效的诊断。第二版在保留第一版经典内容的基础上，紧跟技术发展潮流，大量更新了最新的诊断技术、设备和应用案例，尤其是在大数据、人工智能、物联网等新兴技术在故障诊断领域的融合应用方面，进行了详实而深入的探讨。本书旨在为机械制造、设备维护、工程技术等领域的专业人士提供一本既具理论深度，又富实践指导意义的权威参考。 二、 理论基石与方法论 本书首先从机械设备故障的基本概念入手，对故障的类型、发生机理、发展规律等进行了系统的梳理。它强调，故障诊断并非孤立的技术，而是建立在对机械系统运行原理、结构特性、材料科学、动力学以及可靠性工程等学科的深刻理解之上。 故障机理分析： 书中详细解析了不同类型机械故障的根本原因，例如疲劳断裂、磨损失效、过载损伤、设计缺陷、制造工艺不当、安装调试错误、操作维护不当以及环境因素影响等。对于每一种机理，都通过理论推导和实例分析，展示了其在宏观和微观层面的表现。 诊断哲学与思维模式： 本书倡导一种科学的故障诊断思维模式，即从“表象”到“本质”的追溯过程。它强调了“信息获取——信号分析——模式识别——原因推理——故障定位——预后评估”的完整诊断流程。并指出，优秀的诊断人员不仅需要掌握技术，更需要具备敏锐的观察力、严谨的逻辑推理能力和丰富的实践经验。 统计与概率方法： 在描述故障发生的随机性和不确定性方面，本书引入了大量的统计学和概率论知识，如故障率、平均无故障时间（MTTF）、平均修复时间（MTTR）、可靠度函数、失效率曲线（浴盆曲线）等。这些工具为量化评估设备可靠性、预测故障发生概率提供了理论支撑。 系统工程视角： 本书将机械设备视为一个复杂的系统，强调了系统整体的可靠性对个体部件性能的影响。它从系统层面的功能失效、性能退化等方面，分析了可能导致整体故障的各种因素，并提出了从系统整体出发进行诊断和维护的思路。 三、 关键诊断技术与方法 本书的核心价值在于其对各种先进诊断技术的全面介绍和深入剖析。这些技术涵盖了从传统的宏观检测到现代的微观分析，从定性判断到定量评估。 基于状态监测（Condition Monitoring）的技术： 振动分析： 详细阐述了振动信号的产生机理，包括不平衡、不对中、齿轮啮合故障、轴承损伤、转子动力学异常等。介绍了时域、频域、时频域分析方法，如FFT、小波分析、经验模态分解（EMO）等，以及各种振动监测仪器（如加速度计、测振仪）的使用。 声学分析： 探讨了故障产生的声发射、噪声等声学信号的特征，以及如何利用声学传感器和信号处理技术进行诊断，例如检测轴承的磨损、气阀的泄漏等。 温度监测： 分析了因摩擦、过载、电气接触不良等原因引起的异常温升，介绍了红外热成像技术、热电偶、热敏电阻等测温方法及其在故障诊断中的应用。 润滑油分析（Tribology）： 深入讲解了润滑油在机械设备中的关键作用，以及通过分析润滑油的物理化学性质（如粘度、酸值、水分、磨损颗粒成分和形态）来判断设备磨损状态、润滑失效、污染物侵入等。 电气信号监测： 针对电机、发电机等电气设备的故障，介绍了电磁信号、电流、电压、功率因数等参数的变化，以及如何通过这些参数诊断绕组故障、绝缘老化、轴承电刷异常等。 无损检测（Non-Destructive Testing, NDT）技术： 超声波检测（UT）： 详细介绍超声波在材料内部传播的原理，及其在检测材料裂纹、夹杂、气孔、壁厚测量等方面的应用。 射线检测（RT）： 探讨X射线、γ射线在穿透材料后产生的图像分析，用于检测内部缺陷。 磁粉检测（MT）和渗透检测（PT）： 介绍这些表面检测技术在发现材料表面或近表面裂纹的应用。 涡流检测（ET）： 讲解了电磁感应原理在检测导体材料表面及近表面缺陷、材料分选等方面的应用。 基于数据驱动的诊断方法： 模式识别与机器学习： 重点介绍了各种机器学习算法在故障诊断中的应用，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、深度学习（如CNN、RNN）、聚类分析等。通过训练模型，实现对大量运行数据的模式学习，从而自动识别故障特征，进行故障分类和预测。 数据融合技术： 探讨了如何将来自不同传感器、不同类型的数据进行有效融合，以提高诊断的准确性和鲁棒性。 大数据分析平台： 介绍了如何构建和利用大数据分析平台，对海量的设备运行数据进行存储、管理、处理和挖掘，发现潜在的故障规律。 新兴技术与智能化诊断： 物联网（IoT）与传感器网络： 阐述了如何通过部署大量智能传感器，构建设备互联互通的网络，实时采集运行数据，实现远程监测和诊断。 人工智能（AI）与专家系统： 讨论了如何将专家的知识和经验编码到计算机系统中，构建智能诊断专家系统，辅助工程师进行故障判断。 数字孪生（Digital Twin）技术： 介绍了数字孪生在模拟设备运行、预测故障、优化维护策略等方面的应用潜力。 四、 典型应用与实践案例 本书并非停留在理论层面，而是通过大量详实的工程实践案例，将枯燥的理论知识转化为可操作的技能。 重点行业应用： 针对航空航天、汽车制造、能源动力（如发电机组、风力发电机）、石油化工、冶金、轨道交通、工程机械等关键行业，详细介绍了其特有的设备类型、常见的故障及其诊断方法。 案例分析： 精选了大量典型的故障案例，从故障现象描述、数据采集、信号分析、原因推理到最终的诊断结论和维修建议，进行层层递进的分析。这些案例涵盖了从简单的机械磨损到复杂的系统性失效，为读者提供了宝贵的实战经验。 设备全生命周期管理： 本书还将故障诊断技术融入到设备的整个生命周期管理中，包括设计阶段的可靠性设计、制造阶段的质量控制、运行阶段的状态监测与预警、以及报废阶段的失效分析等。 五、 目标读者与价值体现 《机械故障诊断技术（第2版）》的读者群体广泛，包括但不限于： 高校机械、材料、自动化、航空航天等相关专业的本科生和研究生： 为他们提供扎实的理论基础和前沿的知识体系。 企业从事设备研发、制造、运行、维护、检测的工程师和技术人员： 帮助他们提高故障诊断和排除能力，优化设备维护策略，降低运行成本，提高生产效率。 设备管理和决策者： 提供科学的决策依据，支持设备的可靠性管理和资产保值。 从事相关领域科研的学者和研究人员： 为其研究提供理论参考和技术指导。 本书的价值在于： 系统性与全面性： 覆盖了机械故障诊断的理论、方法、技术和应用，形成了一个完整的知识体系。 前沿性与时效性： 充分反映了近年来在人工智能、大数据、物联网等领域取得的最新进展，并将其与传统诊断技术有机结合。 实践性与指导性： 大量案例分析和工程应用，使其具有极强的实践指导意义，能够帮助读者解决实际工作中的问题。 权威性与专业性： 由经验丰富的专家团队编写，内容严谨、准确，是该领域的权威参考书。 总之，《机械故障诊断技术（第2版）》是一部集理论深度、技术广度、实践厚度于一体的力作，对于提升我国机械设备的可靠性和运行水平，推动工业现代化进程，具有重要的理论意义和现实价值。

评分☆☆☆☆☆

最后一类让我印象深刻的内容，是书中对于“国际标准与行业规范”的提及。虽然这本书的重点在于技术本身，但作者也清晰地认识到，在实际的工业应用中，遵循国际标准和行业规范是至关重要的。书中提到了相关的ISO、IEC标准，以及一些行业内的通用做法。这让我意识到，机械故障诊断不仅仅是一个技术问题，它也需要有统一的语言和规范来指导。 例如，在进行故障诊断报告的编写时，遵循一定的格式和内容要求，能够确保信息的清晰传达和有效沟通。在进行设备状态评估时，参照行业内的基准和评价体系，能够更客观地判断设备的健康状况。作者在书中将这些“软性”但至关重要的信息包含在内，体现了其对机械故障诊断技术应用全景的深刻理解。这让我觉得，这本书不仅仅是一本技术参考书，更是一个引导读者走向专业化、规范化应用的指南。它让我明白，要成为一名优秀的故障诊断工程师，不仅要掌握技术，更要了解行业规则，才能真正发挥技术的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书中关于“案例分析”的部分，是我最喜欢的内容之一。理论固然重要，但脱离实际的理论往往难以应用。作者在书中精心挑选了大量的实际案例，涵盖了不同行业、不同类型的机械设备。每一个案例都详细地描述了故障的发生过程、诊断的方法、采取的措施以及最终的结果。我特别喜欢一些关于复杂故障的案例，比如一个设备出现了多种故障叠加的情况，或者一个看似简单的故障，背后却隐藏着更深层次的原因。 这些案例分析，让我能够更直观地理解书中所介绍的各种诊断技术和方法。我可以看到，振动分析是如何帮助工程师定位到轴承的异常；声发射技术是如何在初期就探测到材料裂纹的；而神经网络模型是如何在海量数据中识别出罕见的故障模式。这些案例不仅仅是知识的展示，更是经验的传承。它们教会我如何运用所学的知识去分析和解决实际问题，如何从数据中发现问题，并如何采取有效的措施来排除故障。这让我觉得，这本书的实用性非常强，不仅仅适合理论学习，更适合在实际工作中参考和应用。

评分☆☆☆☆☆

让我感到受益匪浅的，还有书中对于“传感器技术与信号处理”的深入讲解。在机械故障诊断领域，传感器是信息获取的“眼睛”和“耳朵”。这本书对各种常用的传感器，如加速度计、速度传感器、位移传感器、温度传感器、压力传感器等，都进行了详细的介绍，包括它们的原理、性能参数、选型原则以及在不同场景下的应用。我之前以为传感器就是“测量”的工具，但读了这本书才知道，传感器的质量和选择，直接关系到诊断结果的准确性。 更关键的是，书中对“信号处理”的讲解。传感器采集到的原始信号，往往需要经过一系列的处理才能用于故障诊断。书中详细介绍了时域分析、频域分析和时频域分析等常用方法，并解释了如何利用FFT、小波变换等工具来提取信号中的有用信息。我印象最深刻的是关于“模态分析”的介绍，它能够帮助我们了解机械结构的固有振动特性，从而更容易地识别出由结构性问题引起的故障。这些内容让我对如何从“原始数据”中“提炼”出“故障特征”有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的另外一个特别的关注点，在于其对“人工智能”在故障诊断中应用的介绍。我一直对机器学习和深度学习在工程领域的应用感到好奇，而这本书恰好满足了我的需求。作者并没有简单地罗列一些算法名称，而是花了大量的篇幅来解释这些算法是如何被应用于故障诊断的。例如，在讲到支持向量机（SVM）时，书中详细讲解了如何利用SVM来区分正常状态和不同类型的故障状态，并且通过一个简单的示例，展示了如何构建一个用于故障分类的模型。 更让我惊喜的是，书中还介绍了神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别和时序数据分析中的应用。虽然我不是AI领域的专家，但作者用通俗易懂的语言，结合机械故障诊断的实际场景，解释了CNN如何从原始的传感器数据（比如振动信号的波形图）中自动学习到有效的特征，从而进行更准确的故障识别。这让我看到了未来机械维护的巨大潜力，即通过智能化、自动化的手段，大大提高诊断的效率和准确性。书中还提及了遗传算法在参数优化中的应用，以及一些集成学习方法，这些都为读者打开了新的思路。对于那些希望将最新的技术引入到实际工作中，提升设备可靠性和运行效率的工程师来说，这部分内容绝对是点睛之笔。

评分☆☆☆☆☆

这本书的第二个令人印象深刻的方面，在于它对于各种诊断方法的详细介绍。从传统的、基于经验的方法，到现代的、基于模型的和基于数据的技术，几乎涵盖了机械故障诊断的整个光谱。我特别关注了振动分析的部分，作者详细讲解了各种频谱分析技术，如FFT（快速傅里叶变换）以及时域、频域、时频域分析。对于初学者来说，这些概念可能有些抽象，但书中配以大量的图示和实际案例，将理论与实践紧密结合。例如，在分析滚动轴承故障时，书中不仅展示了不同类型轴承故障在振动谱上的典型特征，还解释了如何通过计算故障频率来精确判断是外圈、内圈还是滚子出了问题。这让我受益匪浅，也让我开始思考，原来我们平时听到的“咯吱咯吱”、“嗡嗡”的声音，背后蕴含着如此丰富的信息。 另外，书中对状态监测技术的发展历程也进行了梳理，从最初的定期检查，到在线监测，再到如今的预测性维护，勾勒出了整个技术演进的脉络。这让我对这项技术的价值有了更宏观的认识，也更加理解了为什么现代工业越来越重视故障诊断。它不再是事后诸葛亮，而是能够提前预警，将潜在的损失降到最低。作者在介绍各种方法时，也注意到了它们的优缺点和适用范围，这对于读者选择最适合自己需求的诊断工具非常有帮助。我个人觉得，对于那些希望深入理解机械系统运行状态，并进行有效维护的工程师来说，这部分内容绝对是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“模型构建与评估”这部分内容上，给我留下了深刻的印象，尤其是对于那些希望将故障诊断技术落地到实际应用中的工程师来说，这部分内容提供了宝贵的指导。作者并没有仅仅介绍各种模型，而是着重强调了如何“构建”一个有效的诊断模型，以及如何“评估”模型的性能。在模型构建方面，书中详细介绍了从数据准备、特征选择、模型训练到模型优化的整个流程。例如，在介绍神经网络模型时，作者不仅讲解了不同层数的网络结构，还对激活函数、损失函数、优化器等关键参数进行了详细的解释，并给出了如何根据实际数据调整这些参数的建议。 更重要的是，书中对模型的“评估”给予了足够的重视。它讲解了如何使用准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标来评估模型的性能，并分析了不同指标在不同场景下的意义。作者还特别强调了“过拟合”和“欠拟合”的问题，并提供了多种避免这些问题的策略，比如正则化、交叉验证等。这让我意识到，一个看起来很复杂的模型，如果评估不当，可能比一个简单的模型还要糟糕。书中对模型生命周期管理的提及，让我对如何持续优化和更新模型有了更清晰的认识。这不仅仅是一次性的模型训练，而是一个持续改进的过程。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我对书中关于“数据采集与处理”这一章节的详尽程度感到非常满意。现代机械故障诊断，很大程度上依赖于准确、可靠的数据。这本书在这方面提供了非常全面的指导。从传感器的选择，到数据采集的频率和精度，再到数据预处理的必要性，作者都进行了深入的探讨。我特别注意到，书中强调了“噪声”问题，并介绍了多种滤除噪声的方法，比如低通滤波、高通滤波、带通滤波以及一些自适应滤波技术。这对于我来说是至关重要的，因为在实际应用中，传感器采集到的信号往往混杂着各种干扰，如果不进行有效的处理，很容易导致错误的诊断结果。 此外，书中还详细讲解了数据特征提取的重要性，并介绍了多种特征提取技术，例如时域特征（均方根值、峰值、峭值、峭度等）、频域特征（能量、功率谱密度等）以及一些更复杂的统计特征。作者通过图表和实例，清晰地展示了这些特征如何反映机械系统的运行状态。我之前以为只要把数据存下来就行了，但读了这本书才知道，如何从海量数据中提取出有意义的“信号”，才是故障诊断的关键。书中对特征工程的重视，也让我明白，好的特征提取方法，往往能事半功倍，甚至比使用更复杂的模型效果更好。

评分☆☆☆☆☆

我对本书在“故障模式与机理”方面的阐述给予了高度评价。它不仅仅停留在“诊断出是什么故障”，更深入地探讨了“为什么会发生这种故障”。这种对根源的追溯，对于采取有效的预防和修复措施至关重要。书中针对不同类型的机械部件，如轴承、齿轮、联轴器、叶轮等，详细列举了其常见的故障模式。例如，对于滚动轴承，书中清晰地描绘了外圈点蚀、内圈磨损、滚子断裂、保持架变形等不同故障形态，并解释了这些故障是如何由疲劳、腐蚀、润滑不良、安装不当等原因引起的。 更让我印象深刻的是，书中将故障模式与信号特征紧密地联系起来。比如，针对外圈点蚀的轴承，作者会详细说明在振动信号中会出现哪些频率的成分，以及这些成分的幅值变化规律。这种“见微知著”的分析方法，让我对机械系统的运行状态有了更深层次的理解。我感觉，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本帮助读者建立“机械思维”的引导者。它教会我如何从表象（信号异常）推导出实质（物理故障），并进一步追溯到根本原因。这种能力，对于工程师来说，是提高诊断效率、减少误诊，并最终实现设备长周期稳定运行的关键。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到的时候，感觉就像是打开了一个通往精密世界的大门。封面设计就带着一种专业感，硬壳装帧，拿在手里沉甸甸的，预示着内容的扎实。我原本对机械故障诊断的理解，还停留在一些零散的常识层面，比如听到异响就认为是某个部件松了，或者看到漏油就想到密封圈老化。但翻开这本书，我才意识到，原来这是一个多么庞大而系统化的学科。它不仅仅是“听声辨病”，更涉及到大量的理论基础、先进的传感器技术、数据采集与分析方法，以及各种模型和算法的应用。 第一部分关于故障诊断的基本原理，就给我留下了深刻的印象。作者没有直接抛出复杂的公式和图表，而是从最基础的“为什么会发生故障”开始讲起，比如材料疲劳、磨损、设计缺陷、操作失误等等，这些都是机械系统生命周期中不可避免的挑战。然后，循序渐进地引入了故障诊断的目标和流程，包括信息采集、特征提取、模式识别和决策判断。这个过程被清晰地描绘出来，让我理解了故障诊断不是一件“碰运气”的事情，而是有着严谨的逻辑和科学依据的。特别是关于“故障特征”的阐述，作者列举了大量实例，从振动信号的幅值、频率变化，到温度、压力、声音等方面的异常，都一一进行了深入浅出的解释。我之前以为振动分析是很玄乎的东西，看完这部分，才明白它其实是将机械的“语言”——那些细微的振动变化，翻译成我们能理解的故障信息。

评分☆☆☆☆☆

让我感到惊喜的是，这本书对于“预测性维护”的理念和实践进行了详尽的阐述。在当前工业界，“预测性维护”已经成为提高设备可靠性和降低运营成本的重要手段。这本书不仅解释了预测性维护的定义和优势，还详细介绍了如何将故障诊断技术应用于预测性维护的各个环节。例如，书中讲解了如何利用传感器数据和故障诊断模型来预测设备剩余使用寿命（RUL），以及如何根据预测结果来安排维护计划。 我尤其对书中关于“风险评估”和“决策支持”的部分印象深刻。它不仅仅是告诉我们“设备可能在多久之后会发生故障”，而是进一步指导我们如何根据预测到的故障概率和维修成本，做出最优的维护决策。书中还介绍了一些常见的预测性维护策略，如基于时间、基于状态和基于事件的维护，并分析了它们的适用场景。这让我明白，预测性维护并非一个简单的技术问题，而是一个综合了技术、管理和经济效益的系统工程。读完这部分，我感觉自己对如何构建一个真正有效的预测性维护系统有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

好东西..............................................

评分☆☆☆☆☆

好书，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好非常好

评分☆☆☆☆☆

好书，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

非常实用的一本技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好非常好

评分☆☆☆☆☆

非常实用的一本技术书籍。

评分☆☆☆☆☆

还没有来得及看，相信不错吧