西安交通大学研究生创新教育系列教材：机械故障诊断理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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屈梁生 等 著

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• 机械工程
• 故障诊断
• 振动分析
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• 智能诊断
• 研究生教材
• 西安交通大学
• 创新教育
• 工业自动化
• 可靠性工程

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560532455

版次：1

商品编码：10215289

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-12-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：371000

正文语种：中文

编辑推荐

　　西安交通大学研究生创新教育系列教材

内容简介

　　《机械故障诊断理论与方法》在内容上吸收了近年来机械状态监测和故障诊断中出现的新方法、新技术等前沿研究，体现了机械监测和诊断这一研究方向的最新发展，具有了新颖性、创造性和学科交叉等特点。本教材的内容大多来源于近年来作者所在单位承担的科研项目的最新进展和研究成果，包括了机械状态监测和故障诊断的信息原理，监测诊断中用于特征提取的最新信号处理理论和方法，以及作为监测诊断技术核心的模式识别新理论和方法。在编写上兼顾了方法原理的介绍和实际应用举例，目的在于使读者在学习基本原理、基本理论的基础上，掌握如何在实践中应用，从而达到举一反三、触类旁通，有利于研究生创新意识和创新能力的培养。

内页插图

目录

第1章 机械零部件失效信息
1.1 概述
1.2 机械运行信息的获取
1.2.1 包含零部件失效信息的信号测量
1.2.2 零部件失效信息的提取
1.3 机械运行信息的利用
1.3.1 机械零部件故障的识别
1.3.2 机械设计、制造缺陷的识别
1.4 机械故障诊断的本质
第2章 机械故障诊断动力学基础
2.1 简谐振动
2.2 单自由度系统的自由振动
2.3 单自由度系统的强迫振动
2.3.1 简谐激励下的强迫振动（稳态阶段）
2.3.2 简谐激励下的强迫振动（过渡阶段）
2.4 转子的不平衡响应和临界转速
2.5 机械故障振动频率特征及机理分析
2.5.1 回转机械典型故障特征及机理分析
2.5.2 齿轮故障特征及机理分析
2.5.3 滚动轴承故障特征及机理分析
第3章 信息熵
3.1 信息熵的定义与性质
3.1.1 熵的定义
3.1.2 熵的性质
3.1.3 信息熵的作用
3.2 信息熵的极值
3.3 复合系统、联合熵与条件熵
3.4 最小互熵原理
3.4.1 最小互熵原理
3.4.2 最大熵分布
3.4.3 不确定性重要度测度
3.5 信息量的量度
第4章 信号频域分析基础及应用
4.1 傅里叶级数与离散频谱
4.2 傅里叶变换与连续频谱
4.3 离散傅里叶变换及快速算法
4.4 窗函数与泄漏
4.5 谱校正方法
4.6 信号的频谱分析
4.6.1 确定性信号的傅里叶谱分析
4.6.2 信号的功率谱分析
4.6.3 信号的相干分析
4.7 频谱分析的应用
第5章 信号的时频分析
5.1 时频分析的基本概念
5.1.1 信号的时频表示
5.1.2 相平面、窗口和测不准原理
5.1.3 时频分析方法的分类
5.2 加窗傅里叶变换
5.2.1 加窗傅里叶变换的基本概念
5.2.2 加窗傅里叶变换的特性
5.2.3 加窗傅里叶变换的分析实例
5.3 小波变换
5.3.1 小波变换的基本概念
5.3.2 小波变换的特性
5.3.3 连续小波变换的分析实例
5.4 离散小波变换
5.4.1 二进小波变换
5.4.2 小波函数与尺度函数
5.4.3 离散二进小波变换——Mallat算法
5.4.4 信号重建——二进小波逆变换
5.4.5 二进小波变换的应用
5.5 小波包变换
5.5.1 小波包原理
5.5.2 小波包结构
5.5.3 小波包变换
5.5.4 小波包逆变换
5.5.5 信号的小波包表示
5.5.6 小波包变换的实例
5.6 维格纳分布
5.6.1 维格纳分布的定义与性质
5.6.2 维格纳分布的时频特性
5.6.3 维格纳分布的光滑方法
第6章 希尔伯特-黄变换
6.1 希尔伯特-黄变换中的基本概念
6.1.1 瞬时频率
6.1.2 固有模式函数
6.2 经验模式分解
6.2.1 经验模式分解的基本原理
6.2.2 经验模式分解算法的完备性与正交性
6.3 希尔伯特谱分析
6. 4希尔伯特-黄变换在非平稳、非线性信号处理中的应用举例
6.4.1 单周期正弦波的分析
6.4.2 分时余弦波的分析
6.4.3 一个模拟调频信号的分析
6.4.4 一个实际机械故障信号的分析
6.5 讨论
第7章 全息谱分析技术
7.1 全息谱的构成
7.1.1 全息谱的提出
7.1.2 全息谱对所集成的信号的要求
7.1.3 二维全息谱的构成
7.1.4 全息谱区别故障的能力
7.1.5 三维全息谱的构成
7.1.6 轴心轨迹重构
7.2 全息瀑布图
7.3 全息动平衡技术
7.3.1 转频椭圆
7.3.2 初相点与转子重点
7.3.3 椭圆运动与等速圆周运动的转换
7.3.4 移相椭圆
7.3.5 三维全息谱的分解
第8章 主分量分析与核主分量分析
8.1 主分量分析的基本原理
8.1.1 主分量分析的基本原理
8.1.2 主分量分析应用举例
8.2 主分量分析在噪声压缩中的应用
8.2.1 含噪数据序列的统计特征
8.2.2 噪声压缩评价指标
8.2.3 主分量分析压缩噪声的原理与实例分析
8.3 核主分量分析
8.3.1 “维数灾难”与核函数
8.3.2 核主分量分析的原理
8.3.3 核主分量分析在齿轮故障分类中的应用
第9章 Bootstrap方法的原理及应用
9.1 Bootstrap原理
9.1.1 Bootstrap方法概述
9.1.2 样本均值的估计
9.1.3 重采样次数的选择
9.1.4 样本数量的扩充方法
9.2 Bootstrap在诊断不确定性定量评判上的应用
9.3 Bootstrap在轴承故障诊断中的应用
9.4 Bootstrap方法在自回归模型分析中的应用
9.4.1 基于Bootstrap的自回归模型分析
9.4.2 基于Bootstrap的回归建模和预报
第10章 盲源分离
10.1 独立分量分析原理及算法
10.1.1 基本原理
10.1.2 信号间的独立性度量准则
10.1.3 实现算法
10.1.4 常用独立分量分析方法介绍
10.2 独立分量分析在监测诊断中的应用
10.2.1 仿真信号的分离
10.2.2 滚动轴承噪声信号的分离
10.2.3 语音信号的分离
10.3 独立分量分析在实践中尚需解决的几个问题
第11章 时域平均技术
11.1 时域平均的原理
11.2 时域同步平均
11.2.1 时域同步平均的概念
11.2.2 时域同步平均工作原理
11.2.3 应用实例
11.3 无时标时域平均
11.3.1 周期截断误差对时域平均的影响
11.3.2 确定合理的时域平均段数
11.3.3 时域平均处的改进算法
第12章 支持向量机
12.1 机器学习的基本方法
12.1.1 问题的表示
12.1.2 经验风险最小化原则
12.1.3 复杂性与推广能力
12.2 统计学习理论
12.2.1 VC维
12.2.2 推广性的界
12.2.3 结构风险最小化原则
12.3 支持向量机
12.3.1 SVM的基本思想
12.3.2 最优超平面与支持向量机
12.3.3 线性支持向量机
12.3.4 非线性支持向量机
12.3.5 支持向量机的多类算法
12.3.6 支持向量机用于回归
12.4 支持向量机在机械故障诊断中的应用
12.4.1 支持向量机在滚动轴承故障诊断中的应用
12.4.2 支持向量机在发动机故障诊断中的应用
12.4.3 支持向量机应用总结
第13章 进化计算及其应用
13.1 遗传算法的产生与发展现状
13.2 遗传算法
13.2.1 遗传算法的原理
13.2.2 遗传算法的特点
13.2.3 遗传算法的实现
13.3 遗传编程
13.3.1 遗传编程的原理
13.3.2 遗传编程节点的闭锁性与自满性
13.3.3 遗传编程的主要特点
13.3.4 遗传编程的实现
13.4 遗传算法的应用
13.5 遗传编程的应用

精彩书摘

　　第1章 机械零部件失效信息
　　1.2 机械运行信息的获取
　　机械运行信息反映了机械的工作状态。获取这些信息是了解机械工作状态及失效的第一步。机械运行信息的获取包括了以下两个方面的内容。一是反映机械失效信息的信号测量；二是测量信号中机械失效信息的提取。
　　1.2.1 包含零部件失效信息的信号测量
　　机械零部件失效信息测量中常用的方法可分为两大类：静态测量法和动态测量法。静态测量方法即对机器零部件失效的静态信息进行测量。静态测量方法直接对机械零部件的失效信息进行测量，不需要进行推导计算，有时也称为直接观测法。例如直接测量齿轮的啮合间隙得到齿轮齿面磨损情况；直接测量机床导轨表面的磨损量得到导轨的磨损情况；还有用着色渗透剂探查零件表面，了解零部件的微裂纹；直接观测已经拆卸的滚动轴承内、外滚道，由此判断轴承的腐蚀、剥落情况。静态测量得到的信息直接反映了机械零部件的失效情况，比较直观、可靠。静态测量必须在机器停止状态下，零部件能直接观察到或机器已经拆开的状态下进行。因此，静态测量法难以实现机器工作过程中零部件失效信息的在线测量。
　　机械零部件失效信息的动态测量是指对含有机械零部件失效信息的动态物理量信息的测量。这些动态物理量随着时间变化，可以是由零部件的失效产生的，也可以是反映机器总体或部分零部件性能或效能的一些物理量。动态测量的物理量值或信号，需要进行某种函数关系运算、变换或加工处理后，才能得到需要的机械零部件的失效信息。例如，为了了解磨床上砂轮的平衡状态，可以测量磨床工作过程中砂轮头架的振动信号，通过对测量得到的动态信号中转频分量幅值的计算来判断砂轮的平衡情况，计算砂轮的失衡校正量。虽然测量到的振动信号本身并不直接反映砂轮的失衡大小和方位，但经过加工或计算后就可提取出与失衡大小和失衡方位相关的信息。同样，滚动轴承失效时会产生振动，对轴承工作过程中的振动信号进行测量，经过对振动信号的频谱分析等加工处理，最终可判断轴承失效的元件和严重程度。

前言/序言

　　创新是一个民族的灵魂，也是高层次人才水平的集中体现。因此，创新能力的培养应贯穿于研究生培养的各个环节，包括课程学习、文献阅读、课题研究等。文献阅读与课题研究无疑是培养研究生创新能力的重要手段，同样，课程学习也是培养研究生创新能力的重要环节。通过课程学习，使研究生在教师指导下，获取知识并理解知识创新过程与创新方法，对培养研究生创新能力具有极其重要的意义。
　　西安交通大学研究生院围绕研究生创新意识与创新能力改革研究生课程体系的同时，开设了一批研究型课程，支持编写了一批研究型课程的教材，目的是为了推动在课程教学环节加强研究生创新意识与创新能力的培养，进一步提高研究生培养质量。
　　研究型课程是指以激发研究生批判性思维、创新意识为主要目标，由具有高学术水平的教授作为任课教师参与指导，以本学科领域最新研究和前沿知识为内容，以探索式的教学方式为主导，适合于师生互动，使学生有更大的思维空间的课程。研究型教材应使学生在学习过程中可以掌握最新的科学知识，了解最新的前沿动态，激发研究生科学研究的兴趣，掌握基本的科学方法，把教师为中心的教学模式转变为以学生为中心教师为主导的教学模式，把学生被动接受知识转变为在探索研究与自主学习中掌握知识和培养能力。
　　出版研究型课程系列教材，是一项探索性的工作，有许多艰苦的工作。虽然已出版的教材凝聚了作者的大量心血，但毕竟是一项在实践中不断完善的工作。我们深信，通过研究型系列教材的出版与完善，必定能够促进研究生创新能力的培养。

本书旨在 本书深入探讨机械故障诊断领域的核心理论与前沿方法，旨在为从事机械工程、设备管理、故障分析等相关工作的研究人员、工程师以及高年级本科生提供一个系统、全面且实用的学习平台。我们将从机械系统复杂性的角度出发，揭示故障诊断的必然性与挑战，并在此基础上，层层剖析各种诊断技术的理论基础、技术原理、实现途径及实际应用。 核心内容聚焦 本书的研究重点涵盖了机械故障诊断的多个关键方面，既包括经典的、经过实践检验的理论，也融入了近年来快速发展的新兴技术。 一、 机械故障的本质与分类 首先，我们将建立一个清晰的机械故障认知框架。这包括对机械系统结构、工作原理的理解，以及可能导致故障的各种因素（如设计缺陷、制造误差、材料老化、操作不当、环境影响等）进行深入分析。在此基础上，我们将对机械故障进行系统性的分类，例如按照故障类型（磨损失效、断裂、变形、松动、过热、绝缘击穿等）、故障区域（轴承、齿轮、传动带、联轴器、发动机、泵、阀门等）以及故障发展阶段（早期、发展期、突发期）等维度进行细致划分。理解故障的本质与分类，是进行有效诊断的前提。 二、 故障诊断的基本原理与策略 本书将重点阐述故障诊断的通用原理和基本思路。我们将从信息论、信号处理、统计学等角度，解释如何从监测到的运行参数（如振动、温度、压力、电流、声音等）中提取与故障相关的信息。同时，我们将介绍几种主要的诊断策略： 基于模型的诊断： 讲解如何建立机械系统的数学模型（包括物理模型和数据驱动模型），并通过比较实际运行数据与模型预测结果的偏差来判断故障。 基于数据的诊断： 介绍如何利用历史数据和实时监测数据，通过模式识别、机器学习等技术，发现异常模式并与已知故障模式进行匹配。 基于规则的诊断： 探讨如何利用专家知识和经验，构建故障诊断规则库，实现基于逻辑推理的诊断。 混合诊断策略： 讨论如何整合不同诊断方法的优势，构建更鲁棒、更准确的混合诊断系统。 三、 关键故障诊断技术详解 本书将对当前主流的机械故障诊断技术进行详细介绍和深入剖析： 1. 振动分析技术： 基本原理： 深入讲解振动产生的机理，以及不同类型故障（如不平衡、不对中、齿轮啮合故障、轴承故障、转子裂纹等）在振动信号中所表现出的特征频率。 信号采集与预处理： 详细介绍振动传感器的类型、选型、安装以及信号的时域、频域、时频域分析方法，包括滤波、FFT、倒谱分析、包络谱分析等。 典型故障的振动特征： 针对常见的机械设备（如旋转机械、往复机械），列举并分析不同故障模式下的典型振动特征，提供实用的诊断图谱与案例。 2. 状态监测与早期预警技术： 润滑油分析： 讲解润滑油中金属磨损颗粒的成分分析、颗粒形貌分析、粘度变化、酸值等参数对判断设备磨损状况的意义。 热成像技术： 介绍红外热成像仪的工作原理，以及通过温度异常分布识别设备过热、接触不良、摩擦异常等故障。 声学分析（噪声诊断）： 阐述声音信号在故障诊断中的应用，包括超声波检测、高频噪声分析等，用于检测早期微小裂纹、泄漏等。 电气信号分析： 针对电机等电气设备，介绍通过分析电流、电压、功率等电气参数的变化来诊断故障。 温度监测： 详细介绍在关键部位进行温度监测的重要性，以及不同温度异常可能对应的故障原因。 3. 基于信号处理与模式识别的诊断方法： 时频分析技术： 深入介绍短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、经验模态分解（EMD）及其变种（如CEEMDAN、VMD）等，用于分析非平稳信号，提取故障特征。 模式识别与分类算法： 详细讲解主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、深度学习（如CNN, RNN）等在故障特征提取、分类和诊断中的应用。 模糊逻辑与专家系统： 探讨如何利用模糊逻辑处理不确定信息，以及构建基于专家知识的诊断系统。 4. 可靠性理论与故障预测： 故障预测模型： 介绍基于历史故障数据和设备寿命的模型，如指数分布、威布尔分布、对数正态分布等，用于预测设备剩余寿命（RUL）。 剩余寿命评估（RUL）： 讲解如何结合监测数据和预测模型，对设备进行剩余寿命的量化评估，为维护决策提供支持。 状态基维护（CBM）与预测性维护（PdM）： 阐述如何将故障诊断与预测技术应用于设备维护策略的制定，从被动维修转向主动维护。 四、 典型机械设备的故障诊断实例 为了帮助读者更好地理解理论知识，本书将结合实际应用，提供一系列典型的机械设备故障诊断案例。这些案例将覆盖： 旋转机械： 如电机、风机、泵、压缩机、汽轮机、齿轮箱等。 往复机械： 如内燃机、活塞泵等。 机床与加工设备： 如主轴、进给系统等。 其他关键机械部件： 如轴承、齿轮、联轴器、液压系统、气动系统等。 每个案例将包含：设备概述、可能发生的典型故障、采用的诊断技术、数据采集过程、信号分析结果、故障诊断结论及相应的维护建议。 五、 故障诊断系统的设计与实现 本书还将探讨如何构建一个完整的机械故障诊断系统。这包括： 监测系统的设计： 传感器选型、布局、数据采集硬件与软件的设计。 诊断算法的集成： 如何将各种诊断技术集成到一个统一的平台中。 人机交互界面（HMI）： 如何设计直观易用的用户界面，便于操作人员理解诊断结果。 诊断系统的优化与验证： 如何对诊断系统的性能进行评估和持续改进。 工业物联网（IIoT）在故障诊断中的应用： 探讨如何利用IIoT技术实现远程监测、数据共享和智能诊断。 学习目标 通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解机械故障的发生机理、分类及其对设备性能和安全的影响。 掌握多种主流的机械故障诊断技术的理论基础和技术原理。 能够熟练运用各种诊断工具和软件对机械设备进行故障分析。 具备根据监测数据识别和诊断常见机械故障的能力。 理解故障预测与设备健康管理（PHM）的基本概念与技术。 能够参与或独立完成机械设备故障诊断与状态监测系统的设计与实施。 为进一步深入研究机械故障诊断领域的最新技术打下坚实基础。 本书内容翔实，理论与实践相结合，旨在为读者提供一套完整、实用的机械故障诊断知识体系，以应对日益复杂的机械系统和日益严苛的运行要求。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的第一个感觉，就是它相当厚实，拿在手里沉甸甸的。我迫不及待地翻开了第一章，被书中开篇的引言深深吸引。作者并没有直接进入枯燥的公式推导，而是从机械系统的重要性、故障的普遍性以及故障诊断的必要性入手，层层递进，将我带入了研究的语境。我尤其欣赏作者在介绍基本概念时所采用的“由浅入深，由表及里”的逻辑。例如，在讲解“故障”这个核心概念时，它不单单是给出定义，而是结合了大量的实际案例，比如飞机发动机的早期预警、精密机床的运行监测、桥梁结构的健康诊断等等，这些生动的例子让我立刻感受到了故障诊断在现实世界中的巨大价值。同时，作者还对不同类型的机械系统（如旋转机械、往复机械、流体机械等）的典型故障类型进行了归纳和梳理，这为我构建了一个初步的故障诊断知识框架。我对后续章节中将要深入探讨的各种具体诊断技术充满了好奇，不知道书中会详细介绍哪些经典和先进的方法。

评分☆☆☆☆☆

在机械工程的实践中，可靠性分析与故障诊断往往是相辅相成的。本书的标题中包含了“理论与方法”，我很好奇书中是否会涉及一些关于机械系统可靠性评估的内容，以及故障诊断在可靠性工程中的地位和作用。例如，通过对故障数据的分析，能否反推出系统的寿命分布，从而进行更准确的可靠性预测？或者说，如何利用故障诊断的结果来指导产品的设计改进，提升其可靠性？我一直认为，故障诊断的最终目的不仅仅是找出问题，更是要通过解决问题，来不断提升机械系统的整体性能和可靠性。如果书中能够在这方面有所阐述，那将是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书的作者来自西安交通大学，这是一所在机械工程领域享有盛誉的高校。这让我对书中内容的学术严谨性和前沿性充满信心。我非常好奇书中是否会介绍一些西安交大在机械故障诊断领域最新的研究成果，或者是一些在国内乃至国际上具有领先地位的理论和方法。例如，在非线性动力学、智能诊断、多源信息融合等前沿方向上，书中是否会有深入的探讨？我期待着这本书能够帮助我了解本领域最新的发展动态，为我的科研选题提供一些启发和方向。毕竟，作为研究生，我们不仅要学习已有的知识，更要尝试去探索未知，为学科发展做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有着几年工作经验的机械工程师，我在实际工作中常常会遇到设备突然发生故障，影响生产效率和安全的情况。之前，我更多地依赖经验和一些基础的判断方法。这次拿到这本《机械故障诊断理论与方法》，我希望能系统地学习更科学、更精准的故障诊断理论，提升自己的专业技能。书中关于“信号分析”的章节，让我印象深刻。它详细地介绍了各种信号（如振动信号、声信号、温度信号、压力信号等）的采集、处理和分析技术，并且给出了具体的数学模型和算法。我特别关注了书中对傅里叶变换、小波变换等时频分析方法的讲解，这些工具在实际故障诊断中非常重要。我一直在思考如何更有效地利用这些工具来识别故障特征，书中提供的详细步骤和理论解释，对于我来说是宝贵的财富。我期待能够通过学习，将书中的理论知识转化为解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，我第一眼看到就觉得十分有分量，黑白为主色调，辅以简洁的校徽和书名，透着一股严谨和学术的气息。封底的介绍文字，寥寥数语，却勾勒出了机械故障诊断这个领域的宏大与复杂。我是一名在读的机械工程专业研究生，一直以来都对机械故障诊断抱有浓厚的兴趣，总觉得这是连接理论与实践的桥梁，是解决工程实际问题最直接也最关键的一环。在搜寻相关教材的过程中，这本书无疑是最吸引我眼球的。它隶属于“西安交通大学研究生创新教育系列教材”，这本身就意味着其内容的深度和前沿性，是经过名校学者们精心打磨的学术成果。我期待着它能为我打开一扇新的大门，让我系统地了解机械故障诊断的理论基础，掌握各种诊断方法，并且能够将这些知识融会贯通，应用到我未来的科研和工程实践中去。特别是“创新教育系列”这个定位，让我对书中可能包含的最新研究成果和前沿技术充满了期待，希望它不仅仅是知识的罗列，更能启发我独立思考和创新。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读这本书的过程中，最大的收获之一是对“特征提取”有了更深入的理解。机械故障的发生往往会导致系统运行状态发生微妙的变化，而这些变化会反映在各种监测信号中。如何从海量的原始信号中提取出能够有效指示故障的特征，是故障诊断的关键步骤。书中对各种特征提取技术进行了系统的介绍，包括统计特征（如均值、方差、偏度、峭度等）、时域特征（如包络谱、峭度图等）、频域特征（如频谱、功率谱密度等）以及时频域特征（如小波系数、S变换谱等）。作者还结合具体的机械设备故障案例，演示了如何运用这些特征来区分正常状态和不同类型的故障。这让我明白了，故障诊断不仅仅是应用算法，更重要的是对机械系统和故障机理的深刻理解，以及如何将这种理解转化为有效的特征。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常清晰，每一章都围绕一个主题展开，逻辑性很强。我尤其欣赏书中对“模型辨识”的介绍。在很多情况下，直接观测故障是困难的，而通过建立机械系统的数学模型，然后通过监测其运行状态来辨识模型的参数变化，从而推断故障，这是一种非常有效的间接诊断方法。书中对各种模型（如物理模型、经验模型、数据驱动模型等）的优缺点进行了比较分析，并且详细阐述了模型辨识的具体算法，如最小二乘法、最大似然估计等。我一直对如何建立准确的模型感到困惑，这本书提供了一个很好的切入点，让我看到了解决这一问题的可能性。我还在思考，在实际应用中，如何选择最适合的模型和辨识方法，以及如何处理模型中的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校研究生，我最看重的是教材的实用性和启发性。这本书作为“研究生创新教育系列教材”，我希望能它不仅仅是一本“教科书”，更能激发我的学习兴趣和科研创新能力。书中是否包含一些开放性的问题、值得思考的案例，或者是一些鼓励学生进行自主研究的引导？我希望通过阅读这本书，能够不仅掌握扎实的理论知识和实用的诊断方法，更能培养我独立分析问题、解决问题的能力，以及对机械故障诊断这个学科保持持续的热情和探索欲。我期待这本书能成为我研究生学习生涯中一本重要的参考书，陪伴我成长。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于“状态监测与故障诊断系统集成”的部分尤为期待。理论知识固然重要，但最终的应用价值体现在能够构建一个完整的、能够实时监测和诊断的系统。书中是否会涉及具体的系统架构设计、传感器选择、数据采集与传输、信息融合、人机交互界面等内容？我希望它能够提供一些指导性的思路，让我了解如何将前面所学的各种诊断方法有机地结合起来，形成一个集成的、高效的故障诊断解决方案。在我的认知中，一个成功的故障诊断系统，不仅仅是技术上的先进，更重要的是要能够为用户提供清晰、准确、及时的诊断信息，并且能够指导维修决策。我非常想知道这本书在这方面的实践指导性有多强。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器学习在机械故障诊断中的应用非常感兴趣，而这本书恰好在这方面的内容非常丰富。书中专门辟出章节介绍如何利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）等，来构建故障诊断模型。作者不仅详细解释了这些算法的基本原理，还结合实际的故障数据集，演示了如何进行模型的训练、验证和测试。我特别关注了书中关于“数据驱动”诊断方法的讨论，这在当今大数据时代显得尤为重要。如何有效地对数据进行预处理、特征选择，以及如何选择合适的模型并优化其参数，是成功应用机器学习的关键。我期待能够通过学习，掌握将这些先进的机器学习技术应用于实际故障诊断问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

书是不错，偏理论，不太适合实际诊断应用。

评分☆☆☆☆☆

还不错的教科书，可以看一下

评分☆☆☆☆☆

机械故障诊断理论与方法内容还好

评分☆☆☆☆☆

方法介绍的比较详细，不错的教材

评分☆☆☆☆☆

书还可以，是我想要的，就是送的慢了点

评分☆☆☆☆☆

比较专业的一本书，值得一读

评分☆☆☆☆☆

还可以~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

还可以~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

非常有用的一本书，很喜欢