機械工程學科研究生教學用書：機械故障診斷理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何正嘉 等 著

圖書標籤:

• 機械工程
• 故障診斷
• 機械故障
• 研究生教學
• 理論與應用
• 振動分析
• 信號處理
• 狀態監測
• 預測性維護
• 可靠性工程

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040295368

版次：1

商品編碼：10053143

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-06-01

用紙：膠版紙

頁數：407

正文語種：中文

內容簡介

　　《機械故障診斷理論及應用》介紹機械故障診斷的基礎理論和工程應用，闡述機械動態信號數學變換的本質、物理意義和工程背景。內容包括信號的時域分析、頻域分析、時頻域分析，基於小波變換和第二代小波變換、模型以及動力學機理的故障診斷方法，故障微弱信號的隨機共振、循環平穩理論以及盲源分離診斷技術，智能診斷與狀態評估、典型故障診斷係統、遠程監測診斷係統以及故障診斷標準（振動與噪聲）等。列舉瞭所介紹的理論和技術在工礦企業中機械設備動態分析與監測診斷方麵的應用實例。
　　《機械故障診斷理論及應用》取材於清華大學、天津大學、上海交通大學和西安交通大學研究生教學的先進內容，工程實用性強，適閤作為高等院校機械工程、儀器儀錶和能源動力等學科專業的研究生、高年級本科生的教材或參考書，也可供從事機械設備動態分析、狀態監測、故障診斷、設備管理與維修的廣大科技人員使用和參考。

內頁插圖

目錄

總論
0．1 機械故障診斷的意義
0．2 機械故障診斷的國內外研究現狀
0．3 機械故障診斷中的基礎和關鍵科學問題
0．4 促進機械故障診斷科學技術的發展
參考文獻
第l章 信號采集與預處理
1．1 信號的定義與分類
1．2 信號的調理與采集
1．3 信號預處理
思考 題
參考文獻

第2章 信號的時域分析
2．1 時域統計分析
2．2 相關分析
思考題
參考文獻

第3章 信號的頻域分析
3．1 頻譜分析和FFT算法
3．2 相乾分析
3．3 頻譜細化分析
3．4 倒頻譜分析
3．5 信號調製與解調分析
3．6 全息譜理論和方法
思考題
參考文獻

第4章 信號的時頻域分析
4．1 短時傅裏葉變換
4．2 Wigner-Vrne分布
4．3 經驗模式分解
思考題
參考文獻

第5章 基於小波理論的故障診斷方法·
5．1 基於小波變換的非平穩信號故障診斷·
5．2 連續小波變換及工程應用·
5．3 第二代小波變換及工程應用
思考題
參考文獻

第6章 基於模型的故障診斷方法
6．1 基於時間序列模型的故障診斷方法
6．2 基於隱Markov模型的故障診斷方法
6．3 小波有限元模型及裂紋故障診斷方法
思考題
參考文獻

第7章 基於動力學機理的轉子故障診斷方法
7．1 轉子係統常見故障的機理與診斷
7．2 現場動平衡方法
思考題
參考文獻

第8章 故障微弱信號的隨機共振診斷
8．1 隨機共振的發展
8．2 雙穩隨機共振的基本理論
8．3 微弱信號的變尺度隨機共振辨識技術
8．4 微弱信號的級聯雙穩隨機共振辨識技術
8．5 微弱信號的自適應隨機共振辨識技術
8．6 微弱信號隨機共振辨識的工程應用
思考題
參考文獻

第9章 故障特徵提取的新方法
9．1 基於循環平穩理論的微弱故障特徵提取方法
9．2 盲源分離技術用於故障特徵提純
9．3 基於決策樹理論的故障特徵優化方法
思考題
參考文獻

第10章 智能診斷與狀態評估
10．1 專傢係統及其在故障診斷中的應用
10．2 神經網絡及其在故障診斷中的應用
10．3 模糊理論及其在故障診斷中的應用
10．4 故障樹分析方法
10．5 粗糙集理論及其在故障診斷中的應用
10．6 支持嚮量機及其在故障診斷中的應用
10．7 混閤智能故障診斷技術
思考題
參考文獻

第11章 典型故障診斷係統
11．1 基於網絡的設備遠程監測和故障診斷係統的基本框架
11．2 典型故障診斷係統
思考題
參考文獻

第12章 其他故障診斷方法
12．1 聲發射檢測技術
12．2 噪聲診斷方法
思考題
參考文獻
附錄故障診斷標準
1．名詞術語
2．機械設備故障診斷技術的主要理論和方法
3．監測與診斷閾值確定方法
參考文獻

精彩書摘

　　鏇轉失速使壓氣機中的流動情況惡化，壓比下降，流量及壓力隨時間波動。在一定轉速下入口流量減少到某一值Qmin時，機組會産生強烈的鏇轉失速。強烈的鏇轉失速會進一步引起整個壓縮機組係統的一種危險性更大的不穩定的氣動現象，即喘振。此外，鏇轉失速時壓縮機葉片受到一種周期性的激振力，如鏇轉失速的頻率與葉片的固有頻率相吻閤，則將引起強烈振動，使葉片疲勞損壞造成事故。
　　鏇轉失速故障的識彆特徵：
　　1）鏇轉失速發生在壓氣機上；
　　2）振動幅值隨齣口壓力的增加而增加；
　　3）振動發生在流量減小時，且隨著流量的減小而增大；
　　4）振動頻率與工頻之比為小於1的常值；
　　5）轉子的軸嚮振動對轉速和流量十分敏感；
　　6）一般排氣端的振動較大；
　　7）排氣壓力有波動現象；
　　8）機組的壓比有所下降，嚴重時壓比突降。
　　3.喘振
　　鏇轉失速嚴重時可以導緻喘振，但兩者並不是一迴事。喘振除瞭與壓縮機內部的氣體流動情況有關之外，還同與之相連的管道網絡係統的工作特性有密切的聯係。
　　壓縮機總是和管網聯閤工作的，為瞭保證一定的流量通過管網，必須維持一定壓力，用來剋服管網的阻力。機組正常工作時的齣口壓力是與管網阻力相平衡的，但當壓縮機的流量減少到某一值Qmin時，齣口壓力會很快下降，然而由於慣性作用，管網中的壓力並不馬上降低，於是，管網中的氣體壓力反而大於壓縮機的齣口壓力，因此，管網中的氣體就倒流迴壓縮機，一直到管網中的壓力下降到低於壓縮機齣口壓力為止。這時，壓縮機又開始嚮管網供氣，壓縮機的流量增大，恢復到正常的工作狀態。但當管網中的壓力又迴到原來的壓力時，壓縮機的流量又減少，係統中的流體又倒流。如此周而復始，産生瞭強烈的低頻脈動現象——喘振。管網的容量越大，則喘振的振幅越大，頻率越低；管網的容量越小，則喘振的振幅越小，頻率越高。

前言/序言

　　隨著中國高等教育持續發展，研究生教育發生瞭很大變化，我國已經迅速跨入瞭世界研究生教育大國的行列。為瞭滿足研究生教育的需求，高等教育齣版社組織瞭若乾套叢書作為研究生教學參考用書。其中，機械工程學科研究生教學用書是在對全國機械工程學科研究生教育及其教學用書進行全麵調研的基礎上，由“機械工程學科研究生教學資源建設委員會”組織編寫的。組織、編寫、齣版這套研究生教學用書是一件既有教學價值，又有學術價值的工作。
　　培養研究生應當特彆重視能力的培養。所謂能力，包括自我充實的能力，即獨立從一個領域進入另一個領域的能力，以及解決問題的能力。知識是一個動態的集閤：昨天的新知識，今天就可能變成一般的知識，明天也許就要變為需要加以更新的知識。競爭迫使人們不斷更新自己的知識和進入新的領域。任何人都不可能將他一生中解決問題需要用到的知識都在學校裏裝進大腦，也不可能年輕時學瞭的就可以用一輩子。因此，如何培養自我充實能力是非常重要的教育課題，特彆是在研究生培養階段。
　　自我充實主要有三個途徑：瀏覽、讀書和實踐。在信息技術高度發展的時代，為一個名詞搜集幾萬條信息，往往隻是幾秒鍾的事。因此，需要將瀏覽和讀書作為兩個不同的學習方法區分開來。瀏覽是遍曆廣泛的信息而可以不甚瞭瞭，讀書則不同，讀書是為瞭對所描述的領域進行深入的瞭解。要瞭解一個領域，並且想進入這個領域，最好的辦法就是先找一本這個領域的經典著作，老老實實地讀完。不僅要掌握書中闡述的基本概念，還要弄懂書中介紹的基本理論，學好書中采用的基本方法。如果有計算公式，那麼最好一個一個地推導，如果有作業，最好一個一個做一遍。讀完以後，再依照書和藉助其他工具的引導，去瀏覽可能得到的信息以豐富自己。此時，對於得到的信息，不僅要能夠辨彆信息的可信程度，而且要估計它的重要性並判斷是否需要花時間和需要花多少時間去進一步瞭解。這樣就完成瞭從不瞭解到進入一個領域的第一步。一本好書，還應當起到幫助初學者掌握正確的學習方法和以嚴謹、科學的治學態度潛移默化地感染讀者的作用。
　　進入一個領域的第二步，也是不可缺少的一步，就是實踐。一個人，不論他讀瞭多少書，如果沒有親自做過，他就不可能真正領會很多理論和方法的精髓。當他要用讀到的知識去解決問題時，就會覺得沒有把握。另外，任何書都不可能完美無缺，經過實踐，不僅能夠更深入地理解書中正確的方麵，更可以發現書中論點和方法的不足之處。讀書不是為瞭做書呆子，而是為瞭在前入成功的基礎上找到自己前進的方嚮。
　　從上麵的分析可以看到，一本經典著作，對於引領一個人進入一個領域，是多麼的重要。可惜現在這樣的好書太少瞭，按照這種要求來寫的書太少瞭。另外，能夠這樣讀書的人也太少瞭。很多人往往滿足於在網絡上瀏覽，或者用對待查手冊的態度對待讀書。讀得也不少，但是越讀越理不齣頭緒。

好的，這是一份針對一本名為《機械故障診斷理論及應用》的機械工程學科研究生教學用書的圖書簡介，內容將詳盡且專注於該領域，不包含對原書的直接描述，而是側重於機械故障診斷領域本身的理論和實踐深度。 --- 圖書名稱：[此處填寫您希望的替代書名，例如：先進機械係統狀態監測與預測性維護實踐指南] 圖書簡介 在現代工業體係中，機械設備的可靠性、可用性和安全性已成為衡量生産效率和運營成本的關鍵指標。隨著工業4.0和智能製造浪潮的推進，傳統的基於計劃的維護模式正加速嚮數據驅動的預測性維護（PdM）轉型。這種轉變對工程技術人員提齣瞭更高的要求：不僅要理解機械係統的設計原理，更需要掌握從海量運行數據中提取有效信息、準確判斷設備健康狀態並預測潛在失效模式的前沿技術。 本書旨在係統、深入地探討機械故障診斷領域的核心理論框架、主流技術方法以及在復雜工業場景中的實際應用。全書內容覆蓋瞭從基礎信號處理到高級智能診斷模型的完整技術鏈條，力求為機械工程、自動化、控製工程等相關學科的研究生和高年級本科生提供一份堅實、前沿的學習資源，同時也是一綫工程師進行復雜故障分析和係統升級的參考手冊。 第一部分：機械動力學基礎與故障機理 故障診斷的基石在於對係統動力學行為的深刻理解。本部分首先迴顧瞭經典剛體、柔體動力學、振動理論的基礎知識，重點梳理瞭單自由度和多自由度係統的固有特性分析，包括模態分析（Modal Analysis）的基本原理與計算方法。 隨後，本書深入剖析瞭常見機械部件（如滾動軸承、齒輪箱、聯軸器、結構支撐件）在正常工況和不同故障模式下的動力學響應特徵。詳細闡述瞭疲勞、磨損、裂紋擴展等物理機製如何轉化為可測量的信號特徵（如振動幅值、頻譜能量、相位變化）。特彆關注瞭非綫性因素對診斷結果的影響，包括接觸非綫性、間隙非綫性和載荷依賴性，並介紹瞭如何利用非綫性動力學工具來識彆微弱或早期故障信號。 第二部分：信號采集與特徵提取技術 有效的故障診斷高度依賴於高質量的傳感數據和精確的特徵錶達。本部分詳細介紹瞭用於狀態監測的主流傳感器技術，包括壓電式加速度計、應變片、光電編碼器、渦流傳感器以及新興的無損檢測技術（如超聲波和紅外熱成像）。內容涵蓋瞭傳感器的選型原則、安裝規範、抗乾擾設計以及數據采集係統的同步性與精度保障。 在數據處理方麵，本書將信號處理技術應用於故障特徵的凸顯。重點內容包括： 1. 時域分析： 均方根（RMS）、峭度（Kurtosis）、峰峰值等統計量在衝擊信號檢測中的應用。 2. 頻域分析： 快速傅裏葉變換（FFT）的局限性及變分辨率分析，重點介紹邊頻帶分析（Sideband Analysis）在轉子不平衡、不對中和軸承故障診斷中的精確判讀。 3. 時頻分析： 闡述短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（Wavelet Transform, WT）和希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）在處理非平穩、瞬態信號（如衝擊信號或變工況信號）時的優勢與實施細節。 第三部分：基於傳統方法的故障模式識彆 在特徵提取之後，如何將這些特徵轉化為明確的故障診斷結論，是診斷係統的核心環節。本部分詳細介紹瞭成熟的、基於模型和經驗的模式識彆方法： 1. 閾值與區間判定法： 針對單參數或低維特徵空間的快速預警機製設計。 2. 基於專傢係統的診斷： 知識庫的構建、模糊邏輯推理在處理不確定性信息中的應用，以及如何將工程經驗轉化為可執行的診斷規則集。 3. 經典機器學習算法： 詳細介紹支持嚮量機（SVM）、人工神經網絡（ANN，特彆是多層感知機MLP）在故障分類中的應用。內容涵蓋瞭特徵嚮量的構造、分類器的訓練、交叉驗證以及性能評估指標（如準確率、召迴率和F1分數）的選取。 第四部分：麵嚮工業互聯網的智能診斷與預測 本部分著眼於麵嚮未來智能運維的先進技術，重點關注如何利用深度學習和大數據技術解決復雜、高維、多模態數據下的診斷難題。 1. 深度學習在特徵學習中的應用： 深入探討捲積神經網絡（CNN）如何自動學習數據中的空間和頻率特徵，以及循環神經網絡（RNN/LSTM）在處理時間序列數據和捕捉故障演化趨勢上的能力。 2. 遷移學習與少樣本診斷： 針對工業現場中“標簽稀疏”或“新故障模式”的挑戰，介紹如何利用遷移學習（Transfer Learning）技術，將源領域知識高效遷移至目標診斷任務，實現快速部署。 3. 剩餘使用壽命（RUL）預測： 詳細闡述基於狀態退化模型的預測方法，包括卡爾曼濾波（Kalman Filtering）在狀態估計中的應用，以及利用深度學習構建的直接RUL迴歸模型。內容強調瞭不確定性量化（Uncertainty Quantification）在預測結果發布中的重要性。 第五部分：係統集成與工程實踐案例 理論知識必須落地於工程實踐。本部分通過一係列典型的工業案例，展示瞭從現場數據采集、特徵工程、模型構建到最終係統集成的全流程。案例覆蓋瞭高速列車軸承監測、風力發電機齒輪箱健康評估以及復雜機床主軸係統的遠程診斷等。特彆強調瞭在實際部署中，如何應對數據噪聲、工況變化（Load Variation）以及係統異構性等挑戰，並探討瞭工業物聯網（IIoT）架構下診斷信息的可視化與決策支持係統的構建原則。 本書結構嚴謹，理論與實踐並重，旨在培養學生獨立分析復雜機械係統故障問題的能力，為我國高端裝備的預測性維護和可靠性工程領域輸送具備紮實理論基礎和前沿技術視野的高端人纔。

評分☆☆☆☆☆

初翻閱這本專著時，我最大的感受是其理論體係構建的嚴謹性與邏輯的流暢性。作者並沒有急於拋齣復雜的數學模型，而是從一個宏觀的工程實踐痛點入手，逐步深入到微觀的信號處理和特徵提取層麵。例如，在介紹經典振動信號分析方法時，書中對傅裏葉變換在實際應用中的局限性進行瞭非常坦誠的剖析，隨後自然地過渡到更先進的經驗模態分解（EMD）及其改進算法，這種循序漸進的論述方式，極大地降低瞭初學者理解深層原理的門檻。我特彆欣賞它在案例引用上的剋製與精準，沒有堆砌大量晦澀的工業數據，而是選取瞭幾個典型工況下的“教科書式”案例進行深入剖析，使得理論推導與工程實際的銜接點非常清晰。這種“潤物細無聲”的教學設計，遠勝於那些動輒堆砌公式卻缺乏內在邏輯串聯的教材。

評分☆☆☆☆☆

我必須贊揚作者在習題設計上展現齣的高超的教學智慧。與市麵上許多隻提供計算題的教材不同，這本書的課後練習真正做到瞭理論與實踐的結閤。例如，有一組綜閤題要求我們根據給定的軸承尺寸和轉速，自行設計一個基於模態分析的診斷方案，這要求讀者不僅要理解理論，還要具備初步的係統設計能力。更巧妙的是，部分習題的答案和詳細解題步驟被放置在書的附錄中，並且采用瞭不同於正文的字體和版式，這避免瞭讀者在閱讀理論時被答案乾擾，卻又能在需要時快速找到參考。這種對學習路徑的精妙引導，體現瞭作者深厚的教學經驗，它不是在“考”你，而是在“引”著你主動構建知識體係，真正達到瞭“教學用書”的最高標準。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用價值，從我第一次將其帶到實驗室開始就得到瞭驗證。我當時正在調試一套新安裝的滾動軸承狀態監測係統，遇到瞭一個睏擾我多時的頻率混疊問題。抱著試試看的心態，我查閱瞭書中關於時頻分析章節中關於“Wigner-Ville 分布在非平穩信號分離中的應用”那節。書中提供的不僅僅是公式，更重要的是，作者用非常直白的語言解釋瞭如何根據實際係統的采樣頻率和預期故障頻率範圍，閤理地選擇窗口函數和分析參數。我根據書中的建議調整瞭濾波器的截止頻率和短時傅裏葉變換的窗長，問題迎刃而解。這種“即學即用”的指導性，是很多純理論書籍所缺乏的。它更像是一位經驗豐富的前輩工程師，手把手地教你如何排除那些最讓人抓狂的現場疑難雜癥。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和設計實在讓人眼前一亮。硬殼封麵摸上去質感十足，那種沉穩的墨綠色調配上燙金的書名，放在書架上絕對是視覺焦點。內頁紙張的選擇也相當考究，用的是略帶米黃的銅版紙，紙張厚實，即使用熒光筆勾畫重點也不會透墨。排版上，作者顯然花瞭不少心思，字體大小適中，行間距留得恰到好處，使得即便是涉及大量公式和圖錶的章節，閱讀起來也絲毫沒有壓迫感。尤其是那些復雜的原理圖和流程圖，綫條清晰銳利，即使用放大鏡仔細觀察關鍵節點，信息傳遞的效率也非常高。不過，我個人覺得，如果能在扉頁增加一個作者的簡介或者簡短的緻謝，會顯得更加有人情味，讓讀者對編寫者多一份親近感。整體來說，這本書在物理呈現上，無疑是一流的學術精品，看得齣齣版社在細節處理上的匠心獨運。

評分☆☆☆☆☆

然而，在深度研讀到高級內容時，我發現教材在某些前沿交叉領域的覆蓋略顯保守。比如，在人工智能和深度學習在故障診斷中的最新進展方麵，雖然書中有提及，但內容大多停留在對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的基本結構介紹，缺乏針對機械故障數據的特異性優化策略的深入討論。當前，很多國際頂尖研究已經開始探索自監督學習和遷移學習在少量標簽數據下的診斷效率提升，但本書在這方麵的論述顯得有些滯後，更側重於成熟的經典方法。這對於追求最新技術動態的研究生來說，可能需要額外補充大量的文獻閱讀。希望未來修訂版能及時跟進這些爆炸性增長的新興技術，以保持其在教學領域的領先地位。

評分☆☆☆☆☆

絕對正版，價格低廉，物超所值。

評分☆☆☆☆☆

機械故障診斷的好書，內容充實！

評分☆☆☆☆☆

質量很好，價格也實惠，還會再來

評分☆☆☆☆☆

比同價位另一部華中科大的好多瞭。。

評分☆☆☆☆☆

比同價位另一部華中科大的好多瞭。。

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，內容也還可以！

評分☆☆☆☆☆

正品，下次期望有更多這種活動

評分☆☆☆☆☆

驚聞作者仙逝，不免悵然，先生大作，永存於世！

評分☆☆☆☆☆

幫彆人買的，京東送貨很快。