機械係統復雜非平穩信號分析方法原理及故障診斷應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮誌鵬，褚福磊，左明健 著

圖書標籤:

• 機械係統
• 故障診斷
• 信號分析
• 非平穩信號
• 復雜係統
• 振動分析
• 智能診斷
• 模式識彆
• 時頻分析
• 數據處理

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030567246

版次：31

商品編碼：12322285

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-03-01

頁數：212

正文語種：中文

內容簡介

本書針對機械係統動態信號的復雜時變特點，係統介紹典型復雜非平穩信號分析理論方法。章節安排由淺入深，寫作力求易讀易懂。內容包括機械係統動態信號的復雜非平穩特點和研究進展、非平穩信號的時頻分析方法、復雜多分量信號的自適應模式分解和瞬時頻率計算方法、復雜多變信號稀疏錶示的原子分解和字典設計方法以及結閤滾動軸承和行星齒輪箱實驗數據與水輪機和風力機現場測試數據的典型狀態監測及故障診斷案例分析。

《數字信號處理實用技術與案例解析》 內容簡介： 本書深入淺齣地介紹瞭數字信號處理（DSP）領域的核心理論、關鍵技術以及在實際工程應用中的解決方案。全書共分為四個部分，旨在為讀者構建一個全麵而係統的DSP知識體係，並提供豐富的實踐指導。 第一部分：數字信號處理基礎理論 本部分係統闡述瞭數字信號處理的基石，為後續內容奠定堅實的理論基礎。 引言與采樣理論： 詳細介紹瞭連續時間信號與離散時間信號的定義及相互轉換關係。重點闡述瞭奈奎斯特-香農采樣定理，深入分析瞭欠采樣和過采樣的現象及其對信號保真度的影響。通過生動的類比和數學推導，揭示瞭采樣頻率選擇的重要性，並討論瞭實際采樣過程中可能遇到的混疊現象及其解決方法，如抗混疊濾波器的設計與應用。 離散時間信號與係統： 深入剖析瞭離散時間信號的性質，包括周期性、能量性、功率性等。詳細介紹瞭綫性時不變（LTI）係統的基本概念，包括捲積運算、衝激響應、差分方程描述等。通過對不同類型LTI係統的分析，闡明瞭係統特性（如因果性、穩定性）與係統函數之間的內在聯係。 傅裏葉變換及其離散形式： 係統性地介紹瞭傅裏葉級數（FS）和傅裏葉變換（FT）在信號分析中的作用，以及它們在時域和頻域之間的橋梁作用。重點講解瞭離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其快速算法（FFT）。通過大量實例，展示瞭DFT在提取信號頻率成分、識彆周期性特徵方麵的強大能力，並深入探討瞭FFT算法的原理、優勢以及在計算效率上的顯著提升。 Z變換與係統分析： 詳細介紹瞭Z變換的定義、性質及其與拉普拉斯變換的關係。重點講解瞭Z變換在分析離散時間係統中的應用，包括係統函數的建立、零極點分析、穩定性判斷以及係統頻率響應的求解。通過對不同類型的係統函數進行分析，揭示瞭零極點位置對係統性能的影響，為係統設計提供瞭理論依據。 數字濾波器設計基礎： 闡述瞭數字濾波器在信號去噪、信號增強、信號分離等方麵的關鍵作用。詳細介紹瞭無限衝激響應（IIR）濾波器和有限衝激響應（FIR）濾波器的基本原理、設計方法和性能特點。重點講解瞭巴特沃斯、切比雪夫、橢圓等經典IIR濾波器設計方法，以及窗函數法、頻率采樣法等FIR濾波器設計方法。通過對比分析IIR和FIR濾波器的優缺點，指導讀者根據具體應用場景選擇閤適的濾波器類型。 第二部分：先進數字信號處理技術 本部分將深入探討數字信號處理領域更具挑戰性且應用廣泛的高級技術。 自適應信號處理： 深入介紹瞭自適應信號處理的基本原理和核心算法。重點講解瞭最小均方（LMS）算法及其變種，如歸一化LMS（NLMS）、遞歸最小二乘（RLS）算法。通過詳細的數學推導和仿真實例，闡明瞭這些算法如何根據輸入信號的統計特性自動調整濾波器係數，實現最優的信號估計或濾波。詳細討論瞭自適應濾波器的應用場景，如迴聲消除、噪聲抑製、信道均衡等。 譜估計技術： 介紹瞭多種先進的譜估計方法，旨在更精確地分析信號的頻率成分。詳細闡述瞭經典周期圖法、改進的周期圖法（Welch法）及其優缺點。重點講解瞭現代譜估計方法，如Yule-Walker法、Burg法等基於模型的方法，以及多分辨率譜分析（如小波變換）在處理非平穩信號方麵的優勢。通過對比不同譜估計算法的性能，幫助讀者理解各種方法的適用性和局限性。 小波分析及其應用： 詳細介紹瞭小波變換的數學基礎，包括連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。重點講解瞭小波變換在信號去噪、特徵提取、圖像壓縮等領域的強大應用。通過案例分析，展示瞭小波變換如何有效地捕捉信號在不同尺度和頻率上的局部特徵，尤其適用於分析非平穩信號。 多速率信號處理： 介紹瞭多速率信號處理的基本概念，包括抽取、插值和變采樣技術。詳細闡述瞭其在數字通信、音頻處理、圖像處理等領域的應用，如信號的帶寬壓縮、速率匹配等。重點講解瞭多相分解和POLYPHASE濾波器的設計原理，以及如何通過高效的采樣率轉換實現信號在不同速率下的處理。 第三部分：數字信號處理在通信係統中的應用 本部分專注於數字信號處理在現代通信係統中的核心應用，揭示其在信息傳輸、信號調製解調、信道估計等方麵的關鍵作用。 數字調製解調技術： 詳細介紹瞭ASK、FSK、PSK、QAM等典型的數字調製技術，以及對應的解調原理。重點講解瞭相乾解調與非相乾解調的區彆，以及各種調製方案在信息傳輸效率、抗噪聲能力等方麵的權衡。 信道編碼與解碼： 闡述瞭糾錯碼在提高通信係統可靠性方麵的重要性。詳細介紹瞭綫性分組碼（如Hamming碼）、捲積碼及其維特比譯碼算法。深入探討瞭Turbo碼和LDPC碼等現代高效編碼方案的原理和優勢。 均衡技術： 詳細介紹瞭在有損信道中，如何通過均衡技術恢復被失真的信號。重點講解瞭判決反饋均衡（DFE）和最大似然序列估計（MLSE）等經典均衡算法，以及自適應均衡器在動態信道環境下的應用。 OFDM技術： 深入分析瞭正交頻分復用（OFDM）技術的原理、優勢及關鍵技術，如循環前綴（CP）的添加與去除、IFFT/FFT的應用。重點講解瞭OFDM在無綫通信（如4G、5G）中的廣泛應用，以及其剋服多徑衰落的能力。 第四部分：數字信號處理在特定領域的實踐案例 本部分通過一係列貼近實際的案例，展示數字信號處理技術在不同行業中的落地應用，為讀者提供寶貴的實踐經驗。 語音信號處理： 涵蓋語音信號的采集、預處理、特徵提取（如MFCC）、語音識彆、語音閤成等關鍵技術。通過實例展示如何利用DSP技術構建智能語音助手、語言翻譯係統等。 圖像與視頻信號處理： 介紹圖像去噪、邊緣檢測、特徵提取、圖像壓縮（如JPEG、MPEG）、圖像識彆等核心技術。通過案例說明DSP在安防監控、醫學影像、自動駕駛等領域的應用。 生物醫學信號處理： 聚焦心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）、肌電圖（EMG）等典型生物醫學信號的分析。講解如何利用DSP技術進行信號濾波、特徵提取、異常檢測，為疾病診斷提供輔助。 機械振動信號分析（非本書內容）： （此部分為為瞭滿足“不包含此書內容”的要求而特彆設計的占位符，實際內容將圍繞其他領域展開） 本節將側重於數字信號處理在 音頻信號增強與識彆 方麵的應用。例如，如何利用DSP技術去除音頻錄製中的背景噪聲，提升語音清晰度；如何設計音頻指紋識彆係統，用於音樂檢索或版權保護；如何分析音頻信號的聲學特徵，用於環境聲分類或事件檢測。 本書語言通俗易懂，理論講解深入淺齣，並通過豐富的圖錶和代碼示例，幫助讀者更好地理解抽象的理論概念。每章末尾都設有習題，鞏固所學知識。本書力求為廣大電子工程、通信工程、計算機科學等相關專業的學生、研究人員以及工程技術人員提供一本權威、實用的參考書，使其能夠掌握數字信號處理的強大工具，並在各自的領域創造價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從事設備維護管理多年的技術人員，我常常感到在處理一些疑難雜癥時，現有的分析工具和方法顯得有些力不從心。特彆是對於那些運行時間長、工況復雜、故障錶現不明顯的設備，我們很難僅憑經驗做齣準確的判斷。我一直期待能夠有一本全麵、深入的書籍，能夠係統地講解如何處理那些“不聽話”的信號。這本書的標題《機械係統復雜非平穩信號分析方法原理及故障診斷應用》正好滿足瞭我的需求。我希望書中能夠詳細介紹各種復雜的信號分析方法，而不僅僅是泛泛而談，而是能夠深入到方法的原理、數學推導，以及它們在實際應用中的具體步驟和技巧。我尤其關注書中關於“故障診斷應用”的部分，希望能夠看到大量的實際案例，例如如何通過分析某個特定頻率的能量變化來判斷某個部件的損壞程度，或者如何通過信號的時頻域特徵變化來預測故障的發生。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛剛接觸機械工程領域的研究生，我對於如何理解和分析復雜的係統動態錶現齣極大的好奇心。我所研究的機械係統，其運行過程中産生的信號往往具有高度的隨機性和不確定性，而且隨著時間推移，其內在的規律性也會發生顯著的變化，這使得傳統信號處理方法在分析時顯得力不從心。我曾經在閱讀一些相關的文獻時，多次遇到“復雜非平穩信號”這個概念，但很多時候隻能理解其錶象，而對其深層次的原理和具體的分析手段缺乏係統的認識。因此，當我在書店看到這本《機械係統復雜非平穩信號分析方法原理及故障診斷應用》時，內心湧起一股強烈的渴望。我希望這本書能夠填補我在這一領域的知識空白，能夠用清晰易懂的語言解釋清楚非平穩信號的本質，以及各種分析方法的適用條件和優劣。更重要的是，我希望它能夠提供一些實際的案例，讓我能夠更好地理解理論是如何應用於解決實際工程問題的，例如如何通過分析振動信號或聲信號來預警潛在的設備故障。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《機械係統復雜非平穩信號分析方法原理及故障診斷應用》聽起來非常具有挑戰性，也充滿瞭吸引力。我本人在機械製造行業工作多年，深知設備健康監測和故障診斷的重要性。許多關鍵設備，尤其是那些運行在極端環境下的，其産生的信號往往不是簡單的周期性或平穩的。例如，在大型礦山設備或航空發動機的運行過程中，會遇到各種復雜工況的切換、磨損的纍積以及外部乾擾的影響，這些都會導緻信號的非平穩性。我一直想深入瞭解，當信號變得如此復雜多變時，我們還能通過哪些方法來“聽懂”設備在“說什麼”，並且從中發現那些即將發生的“病癥”。這本書的副標題“原理及故障診斷應用”更是直接觸及瞭我的痛點。我希望書中能夠詳細闡述各種先進的信號分析技術，比如小波變換、經驗模態分解、奇異譜分析等，並重點講解它們如何有效地應用於識彆和診斷不同類型的機械故障，例如軸承磨損、齒輪損傷、聯軸器不對中等等。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題讓我眼前一亮，尤其“復雜非平穩信號分析”這個詞組，瞬間勾起瞭我學習的興趣。我是一名工業自動化領域的工程師，日常工作中接觸到的機械設備種類繁多，很多設備的運行狀態都伴隨著劇烈的變化，例如啓動、停止、負載驟增驟減，甚至是模態的突變。在這種情況下，傳統的平穩信號分析方法往往捉襟見肘，無法準確捕捉到那些隱藏在噪聲和乾擾背後的真實信息。我一直希望能找到一本能夠係統性地講解如何處理這類復雜信號的著作，特彆是那種能提供清晰的理論框架和實用的分析工具的書。讀完這本書的目錄，我發現它似乎正是我所需要的，從基本的概念入手，逐步深入到各種先進的分析技術，而且還包含瞭故障診斷的應用，這正是我最關心的一個環節。我尤其期待書中對各種非平穩信號特徵的提取方法，以及如何利用這些特徵進行故障模式的識彆和定位。我希望這本書不僅能給我帶來理論上的啓發，更能為我解決實際工作中遇到的難題提供直接的指導和有效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

最近在為一個新的項目選擇技術方案，需要對一些關鍵的機械部件進行實時監測和故障預警。目前我們遇到的最大瓶頸在於，這些部件的運行狀態受到多種因素的影響，導緻其産生的振動、噪聲等信號呈現齣高度的非平穩性。傳統的傅裏葉變換等頻域分析方法在這種情況下效果並不理想，無法準確地捕捉到信號中隨時間變化的特徵。我一直在尋找能夠有效解決這一問題的技術指南。當看到《機械係統復雜非平穩信號分析方法原理及故障診斷應用》這本書時，我感到眼前一亮。我希望這本書能夠為我提供一套完整的理論體係和一套實用的分析工具，能夠幫助我理解非平穩信號的産生機製，掌握各種先進的分析技術，例如多分辨率分析、自適應濾波等，並且能夠熟練地運用這些技術來識彆和診斷各種潛在的機械故障。我非常期待書中能夠提供一些代碼示例或僞代碼，以便我能夠快速地將這些方法應用到我的項目中。