機械故障診斷技術（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張鍵 著

圖書標籤:

• 機械故障診斷
• 故障診斷
• 機械工程
• 振動分析
• 信號處理
• 狀態監測
• 預測性維護
• 工業自動化
• 可靠性工程
• 設備維護

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111457886

版次：2

商品編碼：11470703

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：231

內容簡介

本書分為兩大部分，第1部分介紹機械設備故障診斷技術的基礎理論和基礎知識，內容包括：第1章緒論、第2章機械振動及信號、第3章振動信號測取技術、第4章信號特徵提取——信號分析技術、第5章設備狀態的判定與趨勢分析。第2部分介紹機械故障診斷技術在工程實踐中的應用，內容包括：第6章鏇轉機械故障診斷、第7章滾動軸承故障診斷、第8章齒輪箱故障診斷、第9章電動機故障診斷、第10章設備狀態調整、第11章其他故障診斷技術。
本書可作為高等院校機械類專業本科生、專科生的教材，也可供從事機械設備故障診斷工作的工程技術人員參考。

目錄

前言
第1章緒論1
1.1設備的壽命及劣化麯綫1
1.2故障診斷的內容2
1.3故障診斷的基本方法2
思考題4
第2章機械振動及信號5
2.1機械振動基礎5
2.2振動信號的描述10
2.3設備狀態信號的物理錶現12
思考題13
第3章振動信號測取技術14
3.1加速度傳感器14
3.2速度傳感器18
3.3電渦流傳感器20
3.4結構的激振方法24
3.5傳感器的校準與選用27
3.6信號預處理28
3.7傳輸中的抗乾擾技術38
3.7.1噪聲乾擾的形成38
3.7.2噪聲源39
3.7.3噪聲的耦閤方式40
3.7.4噪聲的乾擾模式41
3.7.5硬件抗乾擾技術42
3.8模擬量轉換為數字量45
3.8.1數／模(D／A)轉換器45
3.8.2模／數(A／D)轉換器47
3.8.3模／數轉換器的性能指標49
3.9監測與診斷係統的組成與工作程序51
3.9.1監測與診斷係統的任務51
3.9.2監測與診斷係統的組成52
3.9.3實施故障監測與診斷係統的工作
程序54
思考題59
第4章信號特徵提取——信號分析
技術60
4.1信號特徵的時域提取方法60
4.1.1平均值60
4.1.2均方值、有效值60
4.1.3峰值、峰值指標61
4.1.4脈衝指標61
4.1.5裕度指標61
4.1.6歪度指標61
4.1.7峭度指標61
4.2信號特徵的頻域提取方法 62
4.2.1頻域分析與時域信號的關係62
4.2.2周期信號與非周期信號的頻
譜 63
4.2.3截斷、泄露與窗函數65
4.2.4頻混和采樣定理66
4.2.5量化誤差和柵欄效應68
4.3信號特徵的圖像錶示69
4.3.1統計指標的圖像錶示69
4.3.2頻譜的圖像錶示69
4.3.3時間曆程的頻譜圖像錶示——三
維瀑布圖71
4.3.4軸心軌跡的圖像錶示72
4.3.5軸心軌跡的空間圖像錶示（三維
全息圖）73
4.4自相關函數73
4.4.1自相關函數的性質73
4.4.2自相關函數圖像的判讀74
4.4.3自相關函數圖像用於故障診斷的
實例75
思考題77
第5章設備狀態的判定與趨勢分析78
5.1設備狀態診斷標準78
5.1.1振動診斷標準的判定參數78
5.1.2狀態判定標準的分類78
5.1.3振動判定標準介紹79
5.2設備狀態劣化趨勢分析90
5.2.1狀態趨勢分析在故障監測預警中
的作用90
5.2.2趨勢分析應用方法94
5.3設備狀態報告的編寫96
思考題 97
第6章鏇轉機械故障診斷98
6.1鏇轉機械振動的動力學特徵及信號
特點98
6.1.1轉子特性98
6.1.2轉子�倉岢邢低車奈榷ㄐ�99
6.1.3轉子的不平衡振動機理99
6.1.4轉子與聯軸器的不對中振動機
理100
6.1.5轉軸彎麯故障的機理101
6.1.6轉軸橫嚮裂紋的故障機理101
6.1.7連接鬆動故障的機理102
6.1.8碰摩故障的機理102
6.1.9喘振的機理103
6.2不平衡分析案例104
6.3軸彎麯分析案例105
6.4不對中分析案例109
6.5熱變形分析案例114
6.6支承鬆動分析案例115
6.7油膜渦動及振蕩分析案例118
6.8碰摩分析案例121
6.9喘振分析案例122
思考題 127
第7章滾動軸承故障診斷129
7.1滾動軸承的失效形式129
7.2滾動軸承的振動機理與信號特徵 130
7.3滾動軸承信號分析方法 133
7.4滾動軸承故障診斷案例137
思考題 151
第8章齒輪箱故障診斷152
8.1齒輪失效形式152
8.2齒輪的振動機理與信號特徵153
8.3齒輪的故障分析方法154
8.4齒輪故障診斷案例 158
思考題163
第9章電動機故障診斷164
9.1電動機的類型特點與測定標準164
9.1.1電動機的主要部件與電動機類
型164
9.1.2電動機振動的測量與判定標準165
9.2電磁耦閤係統的振動原理167
9.2.1交流感應電動機的電磁振動167
9.2.2直流及同步電動機的電磁振動170
9.3電動機的故障特徵172
9.3.1定子異常産生的電磁振動172
9.3.2氣隙不均勻引起的電磁振動174
9.3.3轉子繞組異常引起的電磁振
動175
9.4電動機故障診斷案例176
思考題185
第10章設備狀態調整187
10.1滑動軸承的間隙與測量調整187
10.1.1滑動軸承工作原理187
10.1.2滑動軸承襯的材料188
10.1.3滑動軸承的裝配189
10.1.4間隙的檢測與調整191
10.2滾動軸承的間隙與測量調整 193
10.2.1滾動軸承的分類193
10.2.2滾動軸承的精度等級與配閤製
度194
10.2.3滾動軸承的裝配工藝196
10.2.4滾動軸承的遊隙及調整198
10.3齒輪的裝配與調整201
10.3.1齒輪傳動的精度等級與公差202
10.3.2齒輪傳動的裝配203
10.4聯軸器對中調整207
10.4.1聯軸器裝配的技術要求208
10.4.2聯軸器裝配誤差的測量和求解
調整量209
10.4.3聯軸器激光對中法211
10.5轉子現場動平衡技術212
10.5.1靜不平衡與動不平衡212
10.5.2剛性轉子與柔性轉子、靜平衡
與動平衡213
10.5.3剛性轉子的靜平衡方法214
10.5.4剛性轉子的動平衡方法215
思考題218
第11章其他故障診斷技術220
11.1斷口分析技術220
11.1.1斷口分析基礎知識220
11.1.2疲勞斷口的特徵221
11.1.3突發斷口的特徵222
11.1.4斷口分析診斷實例223
11.2材料探傷技術224
11.2.1滲透探傷技術224
11.2.2磁粉探傷技術225
11.2.3超聲波探傷技術226
11.2.4射綫探傷技術226
11.3油液分析技術227
11.4紅外熱像技術228
11.5聲發射技術229
參考文獻231

前言/序言

《機械故障診斷技術（第2版）》圖書簡介 一、 核心內容概覽 《機械故障診斷技術（第2版）》是一部係統闡述機械設備故障診斷理論、方法與實踐的專業著作。本書緊密圍繞“故障診斷”這一核心，深入淺齣地介紹瞭各類機械設備在運行過程中可能齣現的故障現象、成因分析，以及如何運用先進的技術手段進行準確、高效的診斷。第二版在保留第一版經典內容的基礎上，緊跟技術發展潮流，大量更新瞭最新的診斷技術、設備和應用案例，尤其是在大數據、人工智能、物聯網等新興技術在故障診斷領域的融閤應用方麵，進行瞭詳實而深入的探討。本書旨在為機械製造、設備維護、工程技術等領域的專業人士提供一本既具理論深度，又富實踐指導意義的權威參考。 二、 理論基石與方法論 本書首先從機械設備故障的基本概念入手，對故障的類型、發生機理、發展規律等進行瞭係統的梳理。它強調，故障診斷並非孤立的技術，而是建立在對機械係統運行原理、結構特性、材料科學、動力學以及可靠性工程等學科的深刻理解之上。 故障機理分析： 書中詳細解析瞭不同類型機械故障的根本原因，例如疲勞斷裂、磨損失效、過載損傷、設計缺陷、製造工藝不當、安裝調試錯誤、操作維護不當以及環境因素影響等。對於每一種機理，都通過理論推導和實例分析，展示瞭其在宏觀和微觀層麵的錶現。 診斷哲學與思維模式： 本書倡導一種科學的故障診斷思維模式，即從“錶象”到“本質”的追溯過程。它強調瞭“信息獲取——信號分析——模式識彆——原因推理——故障定位——預後評估”的完整診斷流程。並指齣，優秀的診斷人員不僅需要掌握技術，更需要具備敏銳的觀察力、嚴謹的邏輯推理能力和豐富的實踐經驗。 統計與概率方法： 在描述故障發生的隨機性和不確定性方麵，本書引入瞭大量的統計學和概率論知識，如故障率、平均無故障時間（MTTF）、平均修復時間（MTTR）、可靠度函數、失效率麯綫（浴盆麯綫）等。這些工具為量化評估設備可靠性、預測故障發生概率提供瞭理論支撐。 係統工程視角： 本書將機械設備視為一個復雜的係統，強調瞭係統整體的可靠性對個體部件性能的影響。它從係統層麵的功能失效、性能退化等方麵，分析瞭可能導緻整體故障的各種因素，並提齣瞭從係統整體齣發進行診斷和維護的思路。 三、 關鍵診斷技術與方法 本書的核心價值在於其對各種先進診斷技術的全麵介紹和深入剖析。這些技術涵蓋瞭從傳統的宏觀檢測到現代的微觀分析，從定性判斷到定量評估。 基於狀態監測（Condition Monitoring）的技術： 振動分析： 詳細闡述瞭振動信號的産生機理，包括不平衡、不對中、齒輪嚙閤故障、軸承損傷、轉子動力學異常等。介紹瞭時域、頻域、時頻域分析方法，如FFT、小波分析、經驗模態分解（EMO）等，以及各種振動監測儀器（如加速度計、測振儀）的使用。 聲學分析： 探討瞭故障産生的聲發射、噪聲等聲學信號的特徵，以及如何利用聲學傳感器和信號處理技術進行診斷，例如檢測軸承的磨損、氣閥的泄漏等。 溫度監測： 分析瞭因摩擦、過載、電氣接觸不良等原因引起的異常溫升，介紹瞭紅外熱成像技術、熱電偶、熱敏電阻等測溫方法及其在故障診斷中的應用。 潤滑油分析（Tribology）： 深入講解瞭潤滑油在機械設備中的關鍵作用，以及通過分析潤滑油的物理化學性質（如粘度、酸值、水分、磨損顆粒成分和形態）來判斷設備磨損狀態、潤滑失效、汙染物侵入等。 電氣信號監測： 針對電機、發電機等電氣設備的故障，介紹瞭電磁信號、電流、電壓、功率因數等參數的變化，以及如何通過這些參數診斷繞組故障、絕緣老化、軸承電刷異常等。 無損檢測（Non-Destructive Testing, NDT）技術： 超聲波檢測（UT）： 詳細介紹超聲波在材料內部傳播的原理，及其在檢測材料裂紋、夾雜、氣孔、壁厚測量等方麵的應用。 射綫檢測（RT）： 探討X射綫、γ射綫在穿透材料後産生的圖像分析，用於檢測內部缺陷。 磁粉檢測（MT）和滲透檢測（PT）： 介紹這些錶麵檢測技術在發現材料錶麵或近錶麵裂紋的應用。 渦流檢測（ET）： 講解瞭電磁感應原理在檢測導體材料錶麵及近錶麵缺陷、材料分選等方麵的應用。 基於數據驅動的診斷方法： 模式識彆與機器學習： 重點介紹瞭各種機器學習算法在故障診斷中的應用，如支持嚮量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、深度學習（如CNN、RNN）、聚類分析等。通過訓練模型，實現對大量運行數據的模式學習，從而自動識彆故障特徵，進行故障分類和預測。 數據融閤技術： 探討瞭如何將來自不同傳感器、不同類型的數據進行有效融閤，以提高診斷的準確性和魯棒性。 大數據分析平颱： 介紹瞭如何構建和利用大數據分析平颱，對海量的設備運行數據進行存儲、管理、處理和挖掘，發現潛在的故障規律。 新興技術與智能化診斷： 物聯網（IoT）與傳感器網絡： 闡述瞭如何通過部署大量智能傳感器，構建設備互聯互通的網絡，實時采集運行數據，實現遠程監測和診斷。 人工智能（AI）與專傢係統： 討論瞭如何將專傢的知識和經驗編碼到計算機係統中，構建智能診斷專傢係統，輔助工程師進行故障判斷。 數字孿生（Digital Twin）技術： 介紹瞭數字孿生在模擬設備運行、預測故障、優化維護策略等方麵的應用潛力。 四、 典型應用與實踐案例 本書並非停留在理論層麵，而是通過大量詳實的工程實踐案例，將枯燥的理論知識轉化為可操作的技能。 重點行業應用： 針對航空航天、汽車製造、能源動力（如發電機組、風力發電機）、石油化工、冶金、軌道交通、工程機械等關鍵行業，詳細介紹瞭其特有的設備類型、常見的故障及其診斷方法。 案例分析： 精選瞭大量典型的故障案例，從故障現象描述、數據采集、信號分析、原因推理到最終的診斷結論和維修建議，進行層層遞進的分析。這些案例涵蓋瞭從簡單的機械磨損到復雜的係統性失效，為讀者提供瞭寶貴的實戰經驗。 設備全生命周期管理： 本書還將故障診斷技術融入到設備的整個生命周期管理中，包括設計階段的可靠性設計、製造階段的質量控製、運行階段的狀態監測與預警、以及報廢階段的失效分析等。 五、 目標讀者與價值體現 《機械故障診斷技術（第2版）》的讀者群體廣泛，包括但不限於： 高校機械、材料、自動化、航空航天等相關專業的本科生和研究生： 為他們提供紮實的理論基礎和前沿的知識體係。 企業從事設備研發、製造、運行、維護、檢測的工程師和技術人員： 幫助他們提高故障診斷和排除能力，優化設備維護策略，降低運行成本，提高生産效率。 設備管理和決策者： 提供科學的決策依據，支持設備的可靠性管理和資産保值。 從事相關領域科研的學者和研究人員： 為其研究提供理論參考和技術指導。 本書的價值在於： 係統性與全麵性： 覆蓋瞭機械故障診斷的理論、方法、技術和應用，形成瞭一個完整的知識體係。 前沿性與時效性： 充分反映瞭近年來在人工智能、大數據、物聯網等領域取得的最新進展，並將其與傳統診斷技術有機結閤。 實踐性與指導性： 大量案例分析和工程應用，使其具有極強的實踐指導意義，能夠幫助讀者解決實際工作中的問題。 權威性與專業性： 由經驗豐富的專傢團隊編寫，內容嚴謹、準確，是該領域的權威參考書。 總之，《機械故障診斷技術（第2版）》是一部集理論深度、技術廣度、實踐厚度於一體的力作，對於提升我國機械設備的可靠性和運行水平，推動工業現代化進程，具有重要的理論意義和現實價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的第二個令人印象深刻的方麵，在於它對於各種診斷方法的詳細介紹。從傳統的、基於經驗的方法，到現代的、基於模型的和基於數據的技術，幾乎涵蓋瞭機械故障診斷的整個光譜。我特彆關注瞭振動分析的部分，作者詳細講解瞭各種頻譜分析技術，如FFT（快速傅裏葉變換）以及時域、頻域、時頻域分析。對於初學者來說，這些概念可能有些抽象，但書中配以大量的圖示和實際案例，將理論與實踐緊密結閤。例如，在分析滾動軸承故障時，書中不僅展示瞭不同類型軸承故障在振動譜上的典型特徵，還解釋瞭如何通過計算故障頻率來精確判斷是外圈、內圈還是滾子齣瞭問題。這讓我受益匪淺，也讓我開始思考，原來我們平時聽到的“咯吱咯吱”、“嗡嗡”的聲音，背後蘊含著如此豐富的信息。 另外，書中對狀態監測技術的發展曆程也進行瞭梳理，從最初的定期檢查，到在綫監測，再到如今的預測性維護，勾勒齣瞭整個技術演進的脈絡。這讓我對這項技術的價值有瞭更宏觀的認識，也更加理解瞭為什麼現代工業越來越重視故障診斷。它不再是事後諸葛亮，而是能夠提前預警，將潛在的損失降到最低。作者在介紹各種方法時，也注意到瞭它們的優缺點和適用範圍，這對於讀者選擇最適閤自己需求的診斷工具非常有幫助。我個人覺得，對於那些希望深入理解機械係統運行狀態，並進行有效維護的工程師來說，這部分內容絕對是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書中關於“案例分析”的部分，是我最喜歡的內容之一。理論固然重要，但脫離實際的理論往往難以應用。作者在書中精心挑選瞭大量的實際案例，涵蓋瞭不同行業、不同類型的機械設備。每一個案例都詳細地描述瞭故障的發生過程、診斷的方法、采取的措施以及最終的結果。我特彆喜歡一些關於復雜故障的案例，比如一個設備齣現瞭多種故障疊加的情況，或者一個看似簡單的故障，背後卻隱藏著更深層次的原因。 這些案例分析，讓我能夠更直觀地理解書中所介紹的各種診斷技術和方法。我可以看到，振動分析是如何幫助工程師定位到軸承的異常；聲發射技術是如何在初期就探測到材料裂紋的；而神經網絡模型是如何在海量數據中識彆齣罕見的故障模式。這些案例不僅僅是知識的展示，更是經驗的傳承。它們教會我如何運用所學的知識去分析和解決實際問題，如何從數據中發現問題，並如何采取有效的措施來排除故障。這讓我覺得，這本書的實用性非常強，不僅僅適閤理論學習，更適閤在實際工作中參考和應用。

評分☆☆☆☆☆

讓我感到驚喜的是，這本書對於“預測性維護”的理念和實踐進行瞭詳盡的闡述。在當前工業界，“預測性維護”已經成為提高設備可靠性和降低運營成本的重要手段。這本書不僅解釋瞭預測性維護的定義和優勢，還詳細介紹瞭如何將故障診斷技術應用於預測性維護的各個環節。例如，書中講解瞭如何利用傳感器數據和故障診斷模型來預測設備剩餘使用壽命（RUL），以及如何根據預測結果來安排維護計劃。 我尤其對書中關於“風險評估”和“決策支持”的部分印象深刻。它不僅僅是告訴我們“設備可能在多久之後會發生故障”，而是進一步指導我們如何根據預測到的故障概率和維修成本，做齣最優的維護決策。書中還介紹瞭一些常見的預測性維護策略，如基於時間、基於狀態和基於事件的維護，並分析瞭它們的適用場景。這讓我明白，預測性維護並非一個簡單的技術問題，而是一個綜閤瞭技術、管理和經濟效益的係統工程。讀完這部分，我感覺自己對如何構建一個真正有效的預測性維護係統有瞭更清晰的思路。

評分☆☆☆☆☆

最後一類讓我印象深刻的內容，是書中對於“國際標準與行業規範”的提及。雖然這本書的重點在於技術本身，但作者也清晰地認識到，在實際的工業應用中，遵循國際標準和行業規範是至關重要的。書中提到瞭相關的ISO、IEC標準，以及一些行業內的通用做法。這讓我意識到，機械故障診斷不僅僅是一個技術問題，它也需要有統一的語言和規範來指導。 例如，在進行故障診斷報告的編寫時，遵循一定的格式和內容要求，能夠確保信息的清晰傳達和有效溝通。在進行設備狀態評估時，參照行業內的基準和評價體係，能夠更客觀地判斷設備的健康狀況。作者在書中將這些“軟性”但至關重要的信息包含在內，體現瞭其對機械故障診斷技術應用全景的深刻理解。這讓我覺得，這本書不僅僅是一本技術參考書，更是一個引導讀者走嚮專業化、規範化應用的指南。它讓我明白，要成為一名優秀的故障診斷工程師，不僅要掌握技術，更要瞭解行業規則，纔能真正發揮技術的價值。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的另外一個特彆的關注點，在於其對“人工智能”在故障診斷中應用的介紹。我一直對機器學習和深度學習在工程領域的應用感到好奇，而這本書恰好滿足瞭我的需求。作者並沒有簡單地羅列一些算法名稱，而是花瞭大量的篇幅來解釋這些算法是如何被應用於故障診斷的。例如，在講到支持嚮量機（SVM）時，書中詳細講解瞭如何利用SVM來區分正常狀態和不同類型的故障狀態，並且通過一個簡單的示例，展示瞭如何構建一個用於故障分類的模型。 更讓我驚喜的是，書中還介紹瞭神經網絡，特彆是捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆和時序數據分析中的應用。雖然我不是AI領域的專傢，但作者用通俗易懂的語言，結閤機械故障診斷的實際場景，解釋瞭CNN如何從原始的傳感器數據（比如振動信號的波形圖）中自動學習到有效的特徵，從而進行更準確的故障識彆。這讓我看到瞭未來機械維護的巨大潛力，即通過智能化、自動化的手段，大大提高診斷的效率和準確性。書中還提及瞭遺傳算法在參數優化中的應用，以及一些集成學習方法，這些都為讀者打開瞭新的思路。對於那些希望將最新的技術引入到實際工作中，提升設備可靠性和運行效率的工程師來說，這部分內容絕對是點睛之筆。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“模型構建與評估”這部分內容上，給我留下瞭深刻的印象，尤其是對於那些希望將故障診斷技術落地到實際應用中的工程師來說，這部分內容提供瞭寶貴的指導。作者並沒有僅僅介紹各種模型，而是著重強調瞭如何“構建”一個有效的診斷模型，以及如何“評估”模型的性能。在模型構建方麵，書中詳細介紹瞭從數據準備、特徵選擇、模型訓練到模型優化的整個流程。例如，在介紹神經網絡模型時，作者不僅講解瞭不同層數的網絡結構，還對激活函數、損失函數、優化器等關鍵參數進行瞭詳細的解釋，並給齣瞭如何根據實際數據調整這些參數的建議。 更重要的是，書中對模型的“評估”給予瞭足夠的重視。它講解瞭如何使用準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等指標來評估模型的性能，並分析瞭不同指標在不同場景下的意義。作者還特彆強調瞭“過擬閤”和“欠擬閤”的問題，並提供瞭多種避免這些問題的策略，比如正則化、交叉驗證等。這讓我意識到，一個看起來很復雜的模型，如果評估不當，可能比一個簡單的模型還要糟糕。書中對模型生命周期管理的提及，讓我對如何持續優化和更新模型有瞭更清晰的認識。這不僅僅是一次性的模型訓練，而是一個持續改進的過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到的時候，感覺就像是打開瞭一個通往精密世界的大門。封麵設計就帶著一種專業感，硬殼裝幀，拿在手裏沉甸甸的，預示著內容的紮實。我原本對機械故障診斷的理解，還停留在一些零散的常識層麵，比如聽到異響就認為是某個部件鬆瞭，或者看到漏油就想到密封圈老化。但翻開這本書，我纔意識到，原來這是一個多麼龐大而係統化的學科。它不僅僅是“聽聲辨病”，更涉及到大量的理論基礎、先進的傳感器技術、數據采集與分析方法，以及各種模型和算法的應用。 第一部分關於故障診斷的基本原理，就給我留下瞭深刻的印象。作者沒有直接拋齣復雜的公式和圖錶，而是從最基礎的“為什麼會發生故障”開始講起，比如材料疲勞、磨損、設計缺陷、操作失誤等等，這些都是機械係統生命周期中不可避免的挑戰。然後，循序漸進地引入瞭故障診斷的目標和流程，包括信息采集、特徵提取、模式識彆和決策判斷。這個過程被清晰地描繪齣來，讓我理解瞭故障診斷不是一件“碰運氣”的事情，而是有著嚴謹的邏輯和科學依據的。特彆是關於“故障特徵”的闡述，作者列舉瞭大量實例，從振動信號的幅值、頻率變化，到溫度、壓力、聲音等方麵的異常，都一一進行瞭深入淺齣的解釋。我之前以為振動分析是很玄乎的東西，看完這部分，纔明白它其實是將機械的“語言”——那些細微的振動變化，翻譯成我們能理解的故障信息。

評分☆☆☆☆☆

我對本書在“故障模式與機理”方麵的闡述給予瞭高度評價。它不僅僅停留在“診斷齣是什麼故障”，更深入地探討瞭“為什麼會發生這種故障”。這種對根源的追溯，對於采取有效的預防和修復措施至關重要。書中針對不同類型的機械部件，如軸承、齒輪、聯軸器、葉輪等，詳細列舉瞭其常見的故障模式。例如，對於滾動軸承，書中清晰地描繪瞭外圈點蝕、內圈磨損、滾子斷裂、保持架變形等不同故障形態，並解釋瞭這些故障是如何由疲勞、腐蝕、潤滑不良、安裝不當等原因引起的。 更讓我印象深刻的是，書中將故障模式與信號特徵緊密地聯係起來。比如，針對外圈點蝕的軸承，作者會詳細說明在振動信號中會齣現哪些頻率的成分，以及這些成分的幅值變化規律。這種“見微知著”的分析方法，讓我對機械係統的運行狀態有瞭更深層次的理解。我感覺，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本幫助讀者建立“機械思維”的引導者。它教會我如何從錶象（信號異常）推導齣實質（物理故障），並進一步追溯到根本原因。這種能力，對於工程師來說，是提高診斷效率、減少誤診，並最終實現設備長周期穩定運行的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

讓我感到受益匪淺的，還有書中對於“傳感器技術與信號處理”的深入講解。在機械故障診斷領域，傳感器是信息獲取的“眼睛”和“耳朵”。這本書對各種常用的傳感器，如加速度計、速度傳感器、位移傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，都進行瞭詳細的介紹，包括它們的原理、性能參數、選型原則以及在不同場景下的應用。我之前以為傳感器就是“測量”的工具，但讀瞭這本書纔知道，傳感器的質量和選擇，直接關係到診斷結果的準確性。 更關鍵的是，書中對“信號處理”的講解。傳感器采集到的原始信號，往往需要經過一係列的處理纔能用於故障診斷。書中詳細介紹瞭時域分析、頻域分析和時頻域分析等常用方法，並解釋瞭如何利用FFT、小波變換等工具來提取信號中的有用信息。我印象最深刻的是關於“模態分析”的介紹，它能夠幫助我們瞭解機械結構的固有振動特性，從而更容易地識彆齣由結構性問題引起的故障。這些內容讓我對如何從“原始數據”中“提煉”齣“故障特徵”有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我對書中關於“數據采集與處理”這一章節的詳盡程度感到非常滿意。現代機械故障診斷，很大程度上依賴於準確、可靠的數據。這本書在這方麵提供瞭非常全麵的指導。從傳感器的選擇，到數據采集的頻率和精度，再到數據預處理的必要性，作者都進行瞭深入的探討。我特彆注意到，書中強調瞭“噪聲”問題，並介紹瞭多種濾除噪聲的方法，比如低通濾波、高通濾波、帶通濾波以及一些自適應濾波技術。這對於我來說是至關重要的，因為在實際應用中，傳感器采集到的信號往往混雜著各種乾擾，如果不進行有效的處理，很容易導緻錯誤的診斷結果。 此外，書中還詳細講解瞭數據特徵提取的重要性，並介紹瞭多種特徵提取技術，例如時域特徵（均方根值、峰值、峭值、峭度等）、頻域特徵（能量、功率譜密度等）以及一些更復雜的統計特徵。作者通過圖錶和實例，清晰地展示瞭這些特徵如何反映機械係統的運行狀態。我之前以為隻要把數據存下來就行瞭，但讀瞭這本書纔知道，如何從海量數據中提取齣有意義的“信號”，纔是故障診斷的關鍵。書中對特徵工程的重視，也讓我明白，好的特徵提取方法，往往能事半功倍，甚至比使用更復雜的模型效果更好。

評分☆☆☆☆☆

非常好非常好非常好非常好非常好

評分☆☆☆☆☆

不錯的正版書，不錯的快遞！

評分☆☆☆☆☆

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好書，非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

好東西..............................................

評分☆☆☆☆☆

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可以