工程信號處理與設備診斷 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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佟德純，姚寶恒 著，上海交通大學機械與動力工程學院 編

圖書標籤:

• 信號處理
• 工程應用
• 設備診斷
• 故障診斷
• 振動分析
• 數據分析
• 工業自動化
• 預測性維護
• 狀態監測
• 機器學習

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030212771

版次：1

商品編碼：11885538

包裝：平裝

叢書名： 工程信號處理與設備診斷

開本：16開

齣版時間：2008-04-01

用紙：膠版紙

頁數：242

字數：297000

正文語種：中文

內容簡介

　　《工程信號處理與設備診斷》主要闡述信號處理的基本理論及其在設備診斷中的應用。內容包括：數學變換（傅裏葉變換、拉普拉斯變換、Z變換以及FFT、Hilbert變換等）；相關與譜分析（相關理論、頻譜分析及幅值統計）；係統動態特性描述與識彆（互譜理論、頻響函數與相乾分析）；倒譜分析、細化技術以及小波理論和時頻分析。
　　《工程信號處理與設備診斷》可作為高等院校丁程類專業的本科生、研究生及工程碩士班的教材或教學參考書，也可作為機械、冶金、石化、航天、航空、艦船、土木、橋梁、汽車等專業的工程技術人員和科研人員的參考書。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 數學變換
1．1 傅裏葉變換
1．1．1 傅裏葉級數
1．1．2 傅裏葉積分
1．1．3 傅裏葉變換的性質和傅裏葉變換錶
1．2 拉普拉斯變換
1．2．1 拉普拉斯變換的概念
1．2．2 拉普拉斯變換的性質與周期函數的拉普拉斯變換
1．2．3 拉普拉斯變換的應用
1．3 Z變換
1．3．1 離散時間序列與Z變換
1．3．2 Z變換的性質
1．3．3 Z反變換
1．3．4 離散係統特性的描述
1．4 希爾伯特變換
1．4．1 希爾伯特變換的定義
1．4．2 希爾伯特變換的性質
1．4．3 希爾伯特變換錶

第2章 快速傅裏葉變換
2．1 信號的分類與描述
2．2 信號的數字化
2．2．1 采樣與采樣定理
2．2．2 疊混誤差
2．2．3 量化與量化誤差
2．3 離散傅裏葉變換(DFT)
2．3．1 DFT計算錶達式
2．3．2 離散逆傅裏葉變換(IDFT)
2．3．3 DFT的主要性質
2．4 傅裏葉變換與離散傅裏葉變換
2．4．1 連續時間函數與連續頻率函數
2．4．2 連續時間函數和離散頻率函數
2．4．3 離散時間序列與連續頻率函數
2．4．4 離散時間函數與離散頻率函數
2．5 快速傅裏葉變換
2．5．1 DFT運算特點
2．5．2 DFT的快速算法
2．5．3 FFT的基本算法
2．5．4 FFT的實現
2．6 泄漏與加窗
2．6．1 用矩形窗截取
2．6．2 加窗處理
2．7 窗函數

第3章 信號的幅值統計與應用
3．1 載荷信號的特徵參數
3．1．1 載荷信號的峰值和榖值
3．1．2 載荷信號幅值的平均值、方差和標準差
3．1．3 載荷信號的有效值
3．2 載荷信號的分布特性
3．2．1 概率密度函數與概率分布函數
3．2．2 偏態參數與峰態參數
3．2．3 載荷信號的幅值直方圖與纍計頻次圖
3．3 載荷信號幅值的計數法
3．3．1 峰值計數法
3．3．2 振程計數法
3．3．3 雨流計數法
3．4 各種計數法的評價和選用
3．4．1 同一復閤周期波形的4種計數法結果的比較
3．4．2 同一隨機信號的4種計數方法的結果比較
3．4．3 計數法的評價和選用
3．5 幅值直方圖與壽命預估
3．5．1 求概率分布函數
3．5．2 壽命預估

第4章 相關分析及應用
4．1 概述
4．2 相關函數
4．3 互相關分析
4．4 相關函數的計算
4．5 相關測速和定位
4．6 傳遞路徑識彆與“貢獻量”測定
4．6．1 多路非頻變傳遞路徑的識彆
4．6．2 振動噪聲源的測定
4．7相關分析與同頻檢測

第5章 頻譜分析及應用
第6章 互譜理論與聲強測量
第7章 頻響函數與相乾分析
第8章 倒譜分析及應用
第9章 細化技術與邊帶識彆
第10章 非平穩信號處理
參考文獻
附錄 專業名詞術語中英對照與解釋

前言/序言

　　物體的運動有各種形式和狀態，自古以來人們就想方設法探討物體的運動規律，但是，由於受到主觀和客觀條件的限製，人們的認識往往隻能達到隻知其一不知其二的粗淺程度，隨著科學技術的發展，當今社會已進入電子計算機的時代，在科學技術的開發和研究工作中，由於先進的快速電子運算技術與振動、衝擊、噪聲學科相結閤，以及快速傅裏葉變換（FFT）和超大規模集成電路（VLSI）的問世，形成瞭一門新興的電子數字運算應用技術——工程信號處理，它的齣現和發展極大地豐富和完善瞭振動、衝擊、噪聲學科的研究內容，提高瞭振動、衝擊、噪聲反映運動物體動態特性和變化過程的能力，因此，工程信號處理技術被廣泛應用於機械、航天、艦船、石化、鋼鐵、建築、地質、環保以及生物、醫學工程等領域，發揮瞭重要作用。
　　機械設備的各種狀態和運轉過程通常以其“二次效應”反映齣來，典型的二次效應有振動、噪聲、溫度、壓力和應變等。通過電測手段可將這些物理量測取記錄下來，此類工程中客觀産生的信號稱為工程信號，簡稱信號。信號中蘊含著反映物理係統狀態與特徵的有用信息，因此，它是人們認識客觀事物內在規律、研究事物之間相互關係以及預報發展趨勢的依據。
　　對於工程的實測信號。雖然可以直接判讀獲得信息，但這往往是有限的，不能滿足需要。因此，有必要對測得的信號進行一定的加工和處理，以達到去僞存真和提取有用信息的目的。信號處理主要包括采集、變換和識彆三個既獨立又相互聯係的過程，如圖0-1所示。

《工業信號分析與故障預測》 內容概述： 本書係統地闡述瞭工業領域中信號處理與設備狀態監測的核心理論、關鍵技術與實際應用。聚焦於如何從設備運行産生的各種信號中提取有價值的信息，識彆潛在的異常，並最終實現對設備故障的早期預警和預測。全書內容涵蓋瞭信號的采集、預處理、特徵提取、故障診斷模型構建以及預測性維護策略等多個環節，旨在為工程師、技術人員和研究學者提供一套完整且實用的理論框架與實踐指南。 第一章 引言 工業生産的日益復雜化和自動化程度的提高，使得設備的可靠性與維護成為保障生産連續性和經濟效益的關鍵。傳統事後維修的模式已難以滿足現代工業的需求，故障的突發性不僅導緻生産中斷，更可能引發嚴重的經濟損失甚至安全事故。因此，發展先進的設備狀態監測與故障診斷技術，實現從“故障後維修”嚮“預防性維護”乃至“預測性維護”的轉變，具有重要的理論意義和迫切的實際需求。 信號，作為設備運行狀態最直接的載體，蘊含著豐富的設備健康信息。通過對這些信號進行深入的分析，我們可以洞察設備的內在運行規律，發現潛藏的故障跡象。本書正是基於這一理念，係統地梳理和闡述瞭工業信號分析與故障預測的核心內容。 本章將首先介紹工業設備狀態監測與故障診斷的背景、意義和發展現狀。隨後，闡述瞭信號在設備故障診斷中的核心作用，並引齣本書的研究內容和章節安排。 第二章 工業信號基礎 本章旨在為讀者建立堅實的信號處理基礎，理解工業環境中信號的特性及其數學描述。 2.1 信號的分類與描述： 介紹連續時間信號與離散時間信號、周期信號與非周期信號、確定性信號與隨機信號等基本概念。 2.2 信號的基本運算： 闡述信號的加、減、乘、除、時移、尺度變換、翻轉等基本運算，以及捲積、相關等重要概念。 2.3 信號的頻譜分析： 深入講解傅裏葉變換（FT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）的原理與應用。介紹功率譜密度（PSD）和幅度譜的概念，揭示信號在頻域的特性。 2.4 隨機信號的統計特性： 討論均值、方差、自相關函數、概率密度函數等描述隨機信號的重要統計量。 2.5 采樣定理與量化： 解釋奈奎斯特定理，以及離散化過程中量化誤差的影響。 第三章 工業信號的采集與預處理 高質量的信號是後續分析的前提，本章將重點介紹工業信號的采集與預處理技術。 3.1 傳感器技術與信號采集： 3.1.1 常用傳感器類型： 介紹加速度計、速度計、位移傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器、應力傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、聲學傳感器等在工業設備狀態監測中的應用。 3.1.2 信號調理電路： 講解放大、濾波、阻抗匹配、隔離等信號調理技術，以提高信號質量，抑製乾擾。 3.1.3 數據采集係統（DAQ）： 介紹DAQ係統的組成（傳感器、前端調理、模數轉換器ADC、計算機接口等）和關鍵參數（采樣率、分辨率、通道數等）。 3.1.4 信號采集策略： 討論周期性采集、事件觸發采集、連續采集等不同的數據采集方式。 3.2 信號預處理技術： 3.2.1 去噪： 介紹時域濾波（低通、高通、帶通、帶阻濾波器）、頻域濾波、小波去噪等方法，以去除信號中的隨機噪聲和周期性乾擾。 3.2.2 基綫漂移校正： 闡述去除信號直流分量或緩慢變化的趨勢，以突齣信號的動態變化。 3.2.3 信號歸一化與標準化： 討論不同量級信號的可比性處理，以便於特徵提取和模型訓練。 3.2.4 數據缺失處理： 介紹插值、刪除等處理采集過程中可能齣現的空缺數據的方法。 3.2.5 信號重采樣： 討論在不同采樣率信號之間進行匹配或調整采樣頻率的技術。 第四章 信號特徵提取 特徵提取是將原始信號轉化為能夠有效錶徵設備狀態的指標。本章將介紹多種經典的與新興的特徵提取方法。 4.1 時域特徵： 4.1.1 統計特徵： 均值、方差、標準差、RMS（均方根值）、峰值、峭度、偏度、裕度等，用於描述信號的幅值分布和波動性。 4.1.2 能量與熵： 信號能量、近似熵（ApEn）、樣本熵（SampEn）等，用於量化信號的復雜度或隨機性。 4.1.3 波形指標： 峰度因子、脈衝因子、波形因子等，用於描述信號波形的形狀特性。 4.2 頻域特徵： 4.2.1 頻域統計量： 頻帶能量、中心頻率、頻譜帶寬、頻譜矩等。 4.2.2 特定頻率成分分析： 提取特定故障頻率（如軸承的故障頻率、齒輪的嚙閤頻率）的幅值、相位信息。 4.2.3 倒頻譜分析（Cepstrum）： 用於識彆周期性成分的諧波或共振峰，特彆適用於識彆轉子係統的問題。 4.3 時頻域特徵： 4.3.1 短時傅裏葉變換（STFT）： 分析信號的瞬時頻譜，捕捉隨時間變化的頻率成分。 4.3.2 小波變換（WT）： 提供良好的時間和頻率分辨率，能夠有效地分析非平穩信號，捕捉瞬態衝擊和局部特徵。介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。 4.3.3 經驗模態分解（EMD）與希爾伯特-黃變換（HHT）： 適用於分析非綫性、非平穩信號，將信號分解為一係列固有模態函數（IMFs），並進行希爾伯特變換分析。 4.4 非綫性動力學特徵： 4.4.1 李雅普諾夫指數（Lyapunov Exponents）： 度量係統的混沌特性，可用於判斷設備是否進入混沌運行狀態。 4.4.2 相空間重構： 利用延遲嵌入技術重構係統的相空間軌跡，分析係統的動力學行為。 4.4.3 分形維數： 描述信號的復雜性和自相似性。 第五章 故障診斷與模式識彆 本章將介紹如何利用提取的特徵對設備故障進行分類和識彆。 5.1 故障診斷方法概述： 介紹基於規則的專傢係統、基於模型的診斷、基於數據的診斷等不同思路。 5.2 傳統模式識彆方法： 5.2.1 距離判彆方法： K近鄰（KNN）算法。 5.2.2 統計模式識彆： 貝葉斯分類器、最大似然分類器。 5.2.3 決策樹（Decision Trees）： 易於理解和解釋，可用於故障分類。 5.2.4 支持嚮量機（SVM）： 在高維空間中尋找最優分類超平麵，對小樣本、非綫性問題錶現良好。 5.3 神經網絡與深度學習方法： 5.3.1 多層感知機（MLP）： 經典的連接主義模型，用於非綫性映射。 5.3.2 捲積神經網絡（CNN）： 特彆適用於處理圖像和時序數據，能夠自動提取特徵。 5.3.3 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 擅長處理序列數據，能夠捕捉時間序列中的依賴關係，適用於故障的動態預測。 5.3.4 自編碼器（Autoencoders）： 用於無監督特徵學習和降維。 5.4 故障診斷流程： 數據采集 → 信號預處理 → 特徵提取 → 模型訓練 → 故障診斷 → 結果評估。 第六章 故障預測與剩餘壽命（RUL）估計 從識彆故障到預測故障的發生，並評估設備的剩餘使用壽命，是故障預測的關鍵。 6.1 故障預測模型： 6.1.1 基於退化軌跡的模型： 假設設備故障是由於某個或某些狀態參數發生單調退化。 6.1.2 基於狀態轉移的模型： 將設備狀態劃分為多個離散的健康狀態，並建立狀態之間的轉移概率模型（如馬爾可夫鏈）。 6.1.3 時間序列預測模型： 利用ARIMA、SARIMA等模型預測未來信號趨勢。 6.2 剩餘壽命（RUL）估計： 6.2.1 RUL的定義與意義： 評估設備在發生故障前還能正常運行的時間。 6.2.2 RUL估計方法： 基於退化模型的RUL估計。 基於濛特卡洛模擬的RUL估計。 基於機器學習的RUL估計（如使用LSTM預測未來狀態）。 6.3 故障預測與RUL估計的挑戰： 數據稀疏性、故障模式的多樣性、復雜環境影響等。 第七章 預測性維護策略 本章將探討如何將信號分析與故障預測技術轉化為實際的預測性維護決策。 7.1 預測性維護（PdM）的概念與框架： 7.1.1 傳統維護模式的對比： 事後維修、定期維修、基於狀態的維修、預測性維護。 7.1.2 PdM的實施流程： 數據采集與監控 → 信號分析與故障診斷 → 故障預測與RUL評估 → 維護決策與計劃 → 維護執行 → 效果評估與反饋。 7.2 維護決策支持： 7.2.1 風險評估： 結閤故障概率和故障影響，進行風險等級劃分。 7.2.2 維護資源優化： 調度維修人員、備件、設備停機時間等。 7.2.3 成本效益分析： 評估預測性維護帶來的經濟效益。 7.3 工業物聯網（IIoT）與雲平颱在PdM中的應用： 介紹如何利用IIoT實現數據的遠程采集、存儲、分析和共享，構建智能化的預測性維護係統。 第八章 案例研究 本章通過具體的工業應用案例，展示本書所介紹的理論與技術如何解決實際問題。 8.1 鏇轉機械（如風力發電機、齒輪箱）的故障診斷與預測： 8.1.1 軸承故障的信號特徵分析。 8.1.2 齒輪磨損與裂紋的診斷。 8.1.3 轉子不平衡與不對中的識彆。 8.2 往復式機械（如壓縮機、泵）的故障分析： 8.2.1 閥門泄漏與堵塞的檢測。 8.2.2 活塞環磨損的診斷。 8.3 其他工業設備案例： （可根據實際情況選擇，如電氣設備、壓力容器等） 第九章 未來展望 9.1 人工智能與機器學習的深入融閤： 探討更強大的AI模型在復雜故障診斷中的應用。 9.2 異構傳感器數據融閤： 如何整閤來自不同類型傳感器的數據，提高診斷精度。 9.3 邊緣計算與實時診斷： 將計算能力部署到設備邊緣，實現低延遲的故障預警。 9.4 可解釋性AI（XAI）在故障診斷中的應用： 提升診斷模型的可信度和易理解性。 9.5 數字孿生技術在設備健康管理中的作用。 結論 本書係統地介紹瞭工業信號分析與故障預測的理論基礎、關鍵技術和應用方法。通過對工業信號的深入理解，結閤先進的信號處理、特徵提取和機器學習技術，我們可以有效地提升設備的可靠性、可維護性和安全性，從而為工業生産的智能化、綠色化和高效化提供有力支撐。本書希望能夠為相關領域的從業者和研究人員提供有價值的參考，推動工業設備狀態監測與故障診斷技術的進一步發展。

評分☆☆☆☆☆

我對《工程信號處理與設備診斷》這本書的書名感到好奇，因為它觸及瞭我一直以來對“智能”和“自動化”的一些思考。在當今科技飛速發展的時代，我們越來越依賴機器來完成各種任務，而如何讓這些機器更加高效、可靠地運行，並且能夠在齣現問題時自行“覺察”並“報告”，這正是“設備診斷”的核心所在。我特彆希望這本書能夠深入探討人工智能和機器學習在設備診斷中的應用。比如，它是否會介紹如何利用大數據來訓練模型，從而預測設備的潛在故障？是否會講解一些神經網絡、支持嚮量機等算法在異常檢測中的具體實現？我期待這本書能夠展示這些先進技術是如何賦能傳統的工程診斷，使其從被動響應轉變為主動預防，從而實現真正的智能化設備管理。如果書中能夠提供一些關於算法選擇、模型優化以及實際部署的案例，那將是對我極大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，尤其是“信號處理”這四個字，讓我聯想到瞭一些非常抽象但又至關重要的數學概念。我一直對傅裏葉變換、拉普拉斯變換、小波分析這些工具在實際應用中的威力感到驚嘆，它們能夠將復雜多變的時域信號轉化為更容易理解的頻域信息，從而揭示隱藏在數據背後的規律。我希望這本書能夠係統地介紹這些信號處理的基本原理，並且將它們與工程實際緊密結閤起來。例如，它是否會講解如何使用這些數學工具來濾波掉噪聲，提取有用的信息？是否會介紹如何通過分析信號的頻率成分來識彆設備的運行狀態？更進一步，我希望能看到這些理論如何應用於分析傳感器數據，比如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等等，以及如何將這些分析結果轉化為對設備健康狀況的判斷。這本書的“信號處理”部分，如果能提供清晰的數學推導和直觀的圖示，那將是我非常期待的。

評分☆☆☆☆☆

我一直對設備故障的原理和預警機製非常感興趣，尤其是在工業領域。很多時候，設備一旦齣現問題，帶來的損失可能是巨大的。這本書的書名《工程信號處理與設備診斷》聽起來就直擊我的痛點，而且“診斷”這個詞特彆吸引我，意味著它可能會提供一套係統性的方法來找齣問題的根源。我特彆希望這本書能深入淺齣地講解一些常見的設備故障模式，比如機械振動異常、電氣信號乾擾、溫度異常升高等等，並且能夠教會我如何通過分析這些信號來準確判斷故障類型和嚴重程度。理想情況下，它會提供一些實際的案例分析，讓我瞭解在真實場景中，工程師是如何一步步排查和解決問題的。我期待書中能夠介紹一些實用的診斷工具和技術，哪怕是初步的介紹也好，比如頻譜分析、時域分析、模式識彆等等。總而言之，我希望這本書能夠給我提供一套清晰的思路和實用的方法，讓我能夠更有效地應對設備故障，減少不必要的停機時間和經濟損失。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對工程領域充滿好奇的非專業人士，我對“設備診斷”這個概念一直有著一種莫名的嚮往。它聽起來就像是給冰冷的機器賦予瞭生命，能夠聽懂它們的“語言”，並感知它們是否“健康”。我尤其希望這本書能夠用通俗易懂的語言，解釋一些聽起來很高深的設備診斷技術。比如，它是否會講述一些關於“聽診”設備的原理？或者如何通過觀察設備運行時的“錶情”（比如聲音、震動、溫度變化）來判斷其“病情”？我希望這本書能夠避免過於晦澀的專業術語，而是通過生動的比喻和形象的描述，讓我這個門外漢也能大緻理解設備是如何被“診斷”的。如果書中能夠包含一些簡單易行的“自我診斷”小技巧，或者介紹一些在生活中就能接觸到的、與設備診斷相關的原理，那將是錦上添花瞭。總之，我期望這本書能像一位經驗豐富的工程師，在我耳邊娓娓道來，讓我感受到工程診斷的魅力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一場視覺盛宴，封麵設計得太有品味瞭！采用瞭一種深邃的藍色作為基調，上麵點綴著一些抽象的、流動的綫條，仿佛是信號在空間中穿梭的軌跡，又像是復雜的電路圖在腦海中勾勒。最讓我眼前一亮的是，封麵上方的書名《工程信號處理與設備診斷》采用瞭燙金工藝，字體是那種介於襯綫和無襯綫之間，既有科技感又不失經典韻味。書的材質也非常講究，封麵摸起來有種絲絨般的質感，翻開來，紙張厚實且帶有淡淡的油墨香，閱讀體驗絕對是頂級的。拿到手裏沉甸甸的，有一種厚重感，讓人立刻感受到裏麵內容的豐富和紮實。我平時對這類專業書籍的封麵不太在意，但這本書的封麵設計真的讓我眼前一亮，甚至會忍不住想把它擺在書架最顯眼的位置，不僅僅是因為它的內容，更是因為它本身就是一件藝術品。它的裝幀工藝也相當不錯，書脊平整，沒有絲毫的粘連或溢膠，翻閱起來非常順滑，每一頁都感覺像是精心製作的。