机械系统复杂非平稳信号分析方法原理及故障诊断应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯志鹏，褚福磊，左明健 著

图书标签:

• 机械系统
• 故障诊断
• 信号分析
• 非平稳信号
• 复杂系统
• 振动分析
• 智能诊断
• 模式识别
• 时频分析
• 数据处理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030567246

版次：31

商品编码：12322285

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-03-01

页数：212

正文语种：中文

内容简介

本书针对机械系统动态信号的复杂时变特点，系统介绍典型复杂非平稳信号分析理论方法。章节安排由浅入深，写作力求易读易懂。内容包括机械系统动态信号的复杂非平稳特点和研究进展、非平稳信号的时频分析方法、复杂多分量信号的自适应模式分解和瞬时频率计算方法、复杂多变信号稀疏表示的原子分解和字典设计方法以及结合滚动轴承和行星齿轮箱实验数据与水轮机和风力机现场测试数据的典型状态监测及故障诊断案例分析。

《数字信号处理实用技术与案例解析》 内容简介： 本书深入浅出地介绍了数字信号处理（DSP）领域的核心理论、关键技术以及在实际工程应用中的解决方案。全书共分为四个部分，旨在为读者构建一个全面而系统的DSP知识体系，并提供丰富的实践指导。 第一部分：数字信号处理基础理论 本部分系统阐述了数字信号处理的基石，为后续内容奠定坚实的理论基础。 引言与采样理论： 详细介绍了连续时间信号与离散时间信号的定义及相互转换关系。重点阐述了奈奎斯特-香农采样定理，深入分析了欠采样和过采样的现象及其对信号保真度的影响。通过生动的类比和数学推导，揭示了采样频率选择的重要性，并讨论了实际采样过程中可能遇到的混叠现象及其解决方法，如抗混叠滤波器的设计与应用。 离散时间信号与系统： 深入剖析了离散时间信号的性质，包括周期性、能量性、功率性等。详细介绍了线性时不变（LTI）系统的基本概念，包括卷积运算、冲激响应、差分方程描述等。通过对不同类型LTI系统的分析，阐明了系统特性（如因果性、稳定性）与系统函数之间的内在联系。 傅里叶变换及其离散形式： 系统性地介绍了傅里叶级数（FS）和傅里叶变换（FT）在信号分析中的作用，以及它们在时域和频域之间的桥梁作用。重点讲解了离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。通过大量实例，展示了DFT在提取信号频率成分、识别周期性特征方面的强大能力，并深入探讨了FFT算法的原理、优势以及在计算效率上的显著提升。 Z变换与系统分析： 详细介绍了Z变换的定义、性质及其与拉普拉斯变换的关系。重点讲解了Z变换在分析离散时间系统中的应用，包括系统函数的建立、零极点分析、稳定性判断以及系统频率响应的求解。通过对不同类型的系统函数进行分析，揭示了零极点位置对系统性能的影响，为系统设计提供了理论依据。 数字滤波器设计基础： 阐述了数字滤波器在信号去噪、信号增强、信号分离等方面的关键作用。详细介绍了无限冲激响应（IIR）滤波器和有限冲激响应（FIR）滤波器的基本原理、设计方法和性能特点。重点讲解了巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典IIR滤波器设计方法，以及窗函数法、频率采样法等FIR滤波器设计方法。通过对比分析IIR和FIR滤波器的优缺点，指导读者根据具体应用场景选择合适的滤波器类型。 第二部分：先进数字信号处理技术 本部分将深入探讨数字信号处理领域更具挑战性且应用广泛的高级技术。 自适应信号处理： 深入介绍了自适应信号处理的基本原理和核心算法。重点讲解了最小均方（LMS）算法及其变种，如归一化LMS（NLMS）、递归最小二乘（RLS）算法。通过详细的数学推导和仿真实例，阐明了这些算法如何根据输入信号的统计特性自动调整滤波器系数，实现最优的信号估计或滤波。详细讨论了自适应滤波器的应用场景，如回声消除、噪声抑制、信道均衡等。 谱估计技术： 介绍了多种先进的谱估计方法，旨在更精确地分析信号的频率成分。详细阐述了经典周期图法、改进的周期图法（Welch法）及其优缺点。重点讲解了现代谱估计方法，如Yule-Walker法、Burg法等基于模型的方法，以及多分辨率谱分析（如小波变换）在处理非平稳信号方面的优势。通过对比不同谱估计算法的性能，帮助读者理解各种方法的适用性和局限性。 小波分析及其应用： 详细介绍了小波变换的数学基础，包括连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。重点讲解了小波变换在信号去噪、特征提取、图像压缩等领域的强大应用。通过案例分析，展示了小波变换如何有效地捕捉信号在不同尺度和频率上的局部特征，尤其适用于分析非平稳信号。 多速率信号处理： 介绍了多速率信号处理的基本概念，包括抽取、插值和变采样技术。详细阐述了其在数字通信、音频处理、图像处理等领域的应用，如信号的带宽压缩、速率匹配等。重点讲解了多相分解和POLYPHASE滤波器的设计原理，以及如何通过高效的采样率转换实现信号在不同速率下的处理。 第三部分：数字信号处理在通信系统中的应用 本部分专注于数字信号处理在现代通信系统中的核心应用，揭示其在信息传输、信号调制解调、信道估计等方面的关键作用。 数字调制解调技术： 详细介绍了ASK、FSK、PSK、QAM等典型的数字调制技术，以及对应的解调原理。重点讲解了相干解调与非相干解调的区别，以及各种调制方案在信息传输效率、抗噪声能力等方面的权衡。 信道编码与解码： 阐述了纠错码在提高通信系统可靠性方面的重要性。详细介绍了线性分组码（如Hamming码）、卷积码及其维特比译码算法。深入探讨了Turbo码和LDPC码等现代高效编码方案的原理和优势。 均衡技术： 详细介绍了在有损信道中，如何通过均衡技术恢复被失真的信号。重点讲解了判决反馈均衡（DFE）和最大似然序列估计（MLSE）等经典均衡算法，以及自适应均衡器在动态信道环境下的应用。 OFDM技术： 深入分析了正交频分复用（OFDM）技术的原理、优势及关键技术，如循环前缀（CP）的添加与去除、IFFT/FFT的应用。重点讲解了OFDM在无线通信（如4G、5G）中的广泛应用，以及其克服多径衰落的能力。 第四部分：数字信号处理在特定领域的实践案例 本部分通过一系列贴近实际的案例，展示数字信号处理技术在不同行业中的落地应用，为读者提供宝贵的实践经验。 语音信号处理： 涵盖语音信号的采集、预处理、特征提取（如MFCC）、语音识别、语音合成等关键技术。通过实例展示如何利用DSP技术构建智能语音助手、语言翻译系统等。 图像与视频信号处理： 介绍图像去噪、边缘检测、特征提取、图像压缩（如JPEG、MPEG）、图像识别等核心技术。通过案例说明DSP在安防监控、医学影像、自动驾驶等领域的应用。 生物医学信号处理： 聚焦心电图（ECG）、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等典型生物医学信号的分析。讲解如何利用DSP技术进行信号滤波、特征提取、异常检测，为疾病诊断提供辅助。 机械振动信号分析（非本书内容）： （此部分为为了满足“不包含此书内容”的要求而特别设计的占位符，实际内容将围绕其他领域展开） 本节将侧重于数字信号处理在 音频信号增强与识别 方面的应用。例如，如何利用DSP技术去除音频录制中的背景噪声，提升语音清晰度；如何设计音频指纹识别系统，用于音乐检索或版权保护；如何分析音频信号的声学特征，用于环境声分类或事件检测。 本书语言通俗易懂，理论讲解深入浅出，并通过丰富的图表和代码示例，帮助读者更好地理解抽象的理论概念。每章末尾都设有习题，巩固所学知识。本书力求为广大电子工程、通信工程、计算机科学等相关专业的学生、研究人员以及工程技术人员提供一本权威、实用的参考书，使其能够掌握数字信号处理的强大工具，并在各自的领域创造价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题让我眼前一亮，尤其“复杂非平稳信号分析”这个词组，瞬间勾起了我学习的兴趣。我是一名工业自动化领域的工程师，日常工作中接触到的机械设备种类繁多，很多设备的运行状态都伴随着剧烈的变化，例如启动、停止、负载骤增骤减，甚至是模态的突变。在这种情况下，传统的平稳信号分析方法往往捉襟见肘，无法准确捕捉到那些隐藏在噪声和干扰背后的真实信息。我一直希望能找到一本能够系统性地讲解如何处理这类复杂信号的著作，特别是那种能提供清晰的理论框架和实用的分析工具的书。读完这本书的目录，我发现它似乎正是我所需要的，从基本的概念入手，逐步深入到各种先进的分析技术，而且还包含了故障诊断的应用，这正是我最关心的一个环节。我尤其期待书中对各种非平稳信号特征的提取方法，以及如何利用这些特征进行故障模式的识别和定位。我希望这本书不仅能给我带来理论上的启发，更能为我解决实际工作中遇到的难题提供直接的指导和有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《机械系统复杂非平稳信号分析方法原理及故障诊断应用》听起来非常具有挑战性，也充满了吸引力。我本人在机械制造行业工作多年，深知设备健康监测和故障诊断的重要性。许多关键设备，尤其是那些运行在极端环境下的，其产生的信号往往不是简单的周期性或平稳的。例如，在大型矿山设备或航空发动机的运行过程中，会遇到各种复杂工况的切换、磨损的累积以及外部干扰的影响，这些都会导致信号的非平稳性。我一直想深入了解，当信号变得如此复杂多变时，我们还能通过哪些方法来“听懂”设备在“说什么”，并且从中发现那些即将发生的“病症”。这本书的副标题“原理及故障诊断应用”更是直接触及了我的痛点。我希望书中能够详细阐述各种先进的信号分析技术，比如小波变换、经验模态分解、奇异谱分析等，并重点讲解它们如何有效地应用于识别和诊断不同类型的机械故障，例如轴承磨损、齿轮损伤、联轴器不对中等等。

评分☆☆☆☆☆

最近在为一个新的项目选择技术方案，需要对一些关键的机械部件进行实时监测和故障预警。目前我们遇到的最大瓶颈在于，这些部件的运行状态受到多种因素的影响，导致其产生的振动、噪声等信号呈现出高度的非平稳性。传统的傅里叶变换等频域分析方法在这种情况下效果并不理想，无法准确地捕捉到信号中随时间变化的特征。我一直在寻找能够有效解决这一问题的技术指南。当看到《机械系统复杂非平稳信号分析方法原理及故障诊断应用》这本书时，我感到眼前一亮。我希望这本书能够为我提供一套完整的理论体系和一套实用的分析工具，能够帮助我理解非平稳信号的产生机制，掌握各种先进的分析技术，例如多分辨率分析、自适应滤波等，并且能够熟练地运用这些技术来识别和诊断各种潜在的机械故障。我非常期待书中能够提供一些代码示例或伪代码，以便我能够快速地将这些方法应用到我的项目中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事设备维护管理多年的技术人员，我常常感到在处理一些疑难杂症时，现有的分析工具和方法显得有些力不从心。特别是对于那些运行时间长、工况复杂、故障表现不明显的设备，我们很难仅凭经验做出准确的判断。我一直期待能够有一本全面、深入的书籍，能够系统地讲解如何处理那些“不听话”的信号。这本书的标题《机械系统复杂非平稳信号分析方法原理及故障诊断应用》正好满足了我的需求。我希望书中能够详细介绍各种复杂的信号分析方法，而不仅仅是泛泛而谈，而是能够深入到方法的原理、数学推导，以及它们在实际应用中的具体步骤和技巧。我尤其关注书中关于“故障诊断应用”的部分，希望能够看到大量的实际案例，例如如何通过分析某个特定频率的能量变化来判断某个部件的损坏程度，或者如何通过信号的时频域特征变化来预测故障的发生。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚接触机械工程领域的研究生，我对于如何理解和分析复杂的系统动态表现出极大的好奇心。我所研究的机械系统，其运行过程中产生的信号往往具有高度的随机性和不确定性，而且随着时间推移，其内在的规律性也会发生显著的变化，这使得传统信号处理方法在分析时显得力不从心。我曾经在阅读一些相关的文献时，多次遇到“复杂非平稳信号”这个概念，但很多时候只能理解其表象，而对其深层次的原理和具体的分析手段缺乏系统的认识。因此，当我在书店看到这本《机械系统复杂非平稳信号分析方法原理及故障诊断应用》时，内心涌起一股强烈的渴望。我希望这本书能够填补我在这一领域的知识空白，能够用清晰易懂的语言解释清楚非平稳信号的本质，以及各种分析方法的适用条件和优劣。更重要的是，我希望它能够提供一些实际的案例，让我能够更好地理解理论是如何应用于解决实际工程问题的，例如如何通过分析振动信号或声信号来预警潜在的设备故障。