西安交通大學研究生創新教育係列教材：機械故障診斷理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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屈梁生 等 著

圖書標籤:

• 機械工程
• 故障診斷
• 振動分析
• 信號處理
• 智能診斷
• 研究生教材
• 西安交通大學
• 創新教育
• 工業自動化
• 可靠性工程

齣版社： 西安交通大學齣版社

ISBN：9787560532455

版次：1

商品編碼：10215289

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-12-01

用紙：膠版紙

頁數：312

字數：371000

正文語種：中文

編輯推薦

　　西安交通大學研究生創新教育係列教材

內容簡介

　　《機械故障診斷理論與方法》在內容上吸收瞭近年來機械狀態監測和故障診斷中齣現的新方法、新技術等前沿研究，體現瞭機械監測和診斷這一研究方嚮的最新發展，具有瞭新穎性、創造性和學科交叉等特點。本教材的內容大多來源於近年來作者所在單位承擔的科研項目的最新進展和研究成果，包括瞭機械狀態監測和故障診斷的信息原理，監測診斷中用於特徵提取的最新信號處理理論和方法，以及作為監測診斷技術核心的模式識彆新理論和方法。在編寫上兼顧瞭方法原理的介紹和實際應用舉例，目的在於使讀者在學習基本原理、基本理論的基礎上，掌握如何在實踐中應用，從而達到舉一反三、觸類旁通，有利於研究生創新意識和創新能力的培養。

內頁插圖

目錄

第1章 機械零部件失效信息
1.1 概述
1.2 機械運行信息的獲取
1.2.1 包含零部件失效信息的信號測量
1.2.2 零部件失效信息的提取
1.3 機械運行信息的利用
1.3.1 機械零部件故障的識彆
1.3.2 機械設計、製造缺陷的識彆
1.4 機械故障診斷的本質
第2章 機械故障診斷動力學基礎
2.1 簡諧振動
2.2 單自由度係統的自由振動
2.3 單自由度係統的強迫振動
2.3.1 簡諧激勵下的強迫振動（穩態階段）
2.3.2 簡諧激勵下的強迫振動（過渡階段）
2.4 轉子的不平衡響應和臨界轉速
2.5 機械故障振動頻率特徵及機理分析
2.5.1 迴轉機械典型故障特徵及機理分析
2.5.2 齒輪故障特徵及機理分析
2.5.3 滾動軸承故障特徵及機理分析
第3章 信息熵
3.1 信息熵的定義與性質
3.1.1 熵的定義
3.1.2 熵的性質
3.1.3 信息熵的作用
3.2 信息熵的極值
3.3 復閤係統、聯閤熵與條件熵
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 不確定性重要度測度
3.5 信息量的量度
第4章 信號頻域分析基礎及應用
4.1 傅裏葉級數與離散頻譜
4.2 傅裏葉變換與連續頻譜
4.3 離散傅裏葉變換及快速算法
4.4 窗函數與泄漏
4.5 譜校正方法
4.6 信號的頻譜分析
4.6.1 確定性信號的傅裏葉譜分析
4.6.2 信號的功率譜分析
4.6.3 信號的相乾分析
4.7 頻譜分析的應用
第5章 信號的時頻分析
5.1 時頻分析的基本概念
5.1.1 信號的時頻錶示
5.1.2 相平麵、窗口和測不準原理
5.1.3 時頻分析方法的分類
5.2 加窗傅裏葉變換
5.2.1 加窗傅裏葉變換的基本概念
5.2.2 加窗傅裏葉變換的特性
5.2.3 加窗傅裏葉變換的分析實例
5.3 小波變換
5.3.1 小波變換的基本概念
5.3.2 小波變換的特性
5.3.3 連續小波變換的分析實例
5.4 離散小波變換
5.4.1 二進小波變換
5.4.2 小波函數與尺度函數
5.4.3 離散二進小波變換——Mallat算法
5.4.4 信號重建——二進小波逆變換
5.4.5 二進小波變換的應用
5.5 小波包變換
5.5.1 小波包原理
5.5.2 小波包結構
5.5.3 小波包變換
5.5.4 小波包逆變換
5.5.5 信號的小波包錶示
5.5.6 小波包變換的實例
5.6 維格納分布
5.6.1 維格納分布的定義與性質
5.6.2 維格納分布的時頻特性
5.6.3 維格納分布的光滑方法
第6章 希爾伯特-黃變換
6.1 希爾伯特-黃變換中的基本概念
6.1.1 瞬時頻率
6.1.2 固有模式函數
6.2 經驗模式分解
6.2.1 經驗模式分解的基本原理
6.2.2 經驗模式分解算法的完備性與正交性
6.3 希爾伯特譜分析
6. 4希爾伯特-黃變換在非平穩、非綫性信號處理中的應用舉例
6.4.1 單周期正弦波的分析
6.4.2 分時餘弦波的分析
6.4.3 一個模擬調頻信號的分析
6.4.4 一個實際機械故障信號的分析
6.5 討論
第7章 全息譜分析技術
7.1 全息譜的構成
7.1.1 全息譜的提齣
7.1.2 全息譜對所集成的信號的要求
7.1.3 二維全息譜的構成
7.1.4 全息譜區彆故障的能力
7.1.5 三維全息譜的構成
7.1.6 軸心軌跡重構
7.2 全息瀑布圖
7.3 全息動平衡技術
7.3.1 轉頻橢圓
7.3.2 初相點與轉子重點
7.3.3 橢圓運動與等速圓周運動的轉換
7.3.4 移相橢圓
7.3.5 三維全息譜的分解
第8章 主分量分析與核主分量分析
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 主分量分析應用舉例
8.2 主分量分析在噪聲壓縮中的應用
8.2.1 含噪數據序列的統計特徵
8.2.2 噪聲壓縮評價指標
8.2.3 主分量分析壓縮噪聲的原理與實例分析
8.3 核主分量分析
8.3.1 “維數災難”與核函數
8.3.2 核主分量分析的原理
8.3.3 核主分量分析在齒輪故障分類中的應用
第9章 Bootstrap方法的原理及應用
9.1 Bootstrap原理
9.1.1 Bootstrap方法概述
9.1.2 樣本均值的估計
9.1.3 重采樣次數的選擇
9.1.4 樣本數量的擴充方法
9.2 Bootstrap在診斷不確定性定量評判上的應用
9.3 Bootstrap在軸承故障診斷中的應用
9.4 Bootstrap方法在自迴歸模型分析中的應用
9.4.1 基於Bootstrap的自迴歸模型分析
9.4.2 基於Bootstrap的迴歸建模和預報
第10章 盲源分離
10.1 獨立分量分析原理及算法
10.1.1 基本原理
10.1.2 信號間的獨立性度量準則
10.1.3 實現算法
10.1.4 常用獨立分量分析方法介紹
10.2 獨立分量分析在監測診斷中的應用
10.2.1 仿真信號的分離
10.2.2 滾動軸承噪聲信號的分離
10.2.3 語音信號的分離
10.3 獨立分量分析在實踐中尚需解決的幾個問題
第11章 時域平均技術
11.1 時域平均的原理
11.2 時域同步平均
11.2.1 時域同步平均的概念
11.2.2 時域同步平均工作原理
11.2.3 應用實例
11.3 無時標時域平均
11.3.1 周期截斷誤差對時域平均的影響
11.3.2 確定閤理的時域平均段數
11.3.3 時域平均處的改進算法
第12章 支持嚮量機
12.1 機器學習的基本方法
12.1.1 問題的錶示
12.1.2 經驗風險最小化原則
12.1.3 復雜性與推廣能力
12.2 統計學習理論
12.2.1 VC維
12.2.2 推廣性的界
12.2.3 結構風險最小化原則
12.3 支持嚮量機
12.3.1 SVM的基本思想
12.3.2 最優超平麵與支持嚮量機
12.3.3 綫性支持嚮量機
12.3.4 非綫性支持嚮量機
12.3.5 支持嚮量機的多類算法
12.3.6 支持嚮量機用於迴歸
12.4 支持嚮量機在機械故障診斷中的應用
12.4.1 支持嚮量機在滾動軸承故障診斷中的應用
12.4.2 支持嚮量機在發動機故障診斷中的應用
12.4.3 支持嚮量機應用總結
第13章 進化計算及其應用
13.1 遺傳算法的産生與發展現狀
13.2 遺傳算法
13.2.1 遺傳算法的原理
13.2.2 遺傳算法的特點
13.2.3 遺傳算法的實現
13.3 遺傳編程
13.3.1 遺傳編程的原理
13.3.2 遺傳編程節點的閉鎖性與自滿性
13.3.3 遺傳編程的主要特點
13.3.4 遺傳編程的實現
13.4 遺傳算法的應用
13.5 遺傳編程的應用

精彩書摘

　　第1章 機械零部件失效信息
　　1.2 機械運行信息的獲取
　　機械運行信息反映瞭機械的工作狀態。獲取這些信息是瞭解機械工作狀態及失效的第一步。機械運行信息的獲取包括瞭以下兩個方麵的內容。一是反映機械失效信息的信號測量；二是測量信號中機械失效信息的提取。
　　1.2.1 包含零部件失效信息的信號測量
　　機械零部件失效信息測量中常用的方法可分為兩大類：靜態測量法和動態測量法。靜態測量方法即對機器零部件失效的靜態信息進行測量。靜態測量方法直接對機械零部件的失效信息進行測量，不需要進行推導計算，有時也稱為直接觀測法。例如直接測量齒輪的嚙閤間隙得到齒輪齒麵磨損情況；直接測量機床導軌錶麵的磨損量得到導軌的磨損情況；還有用著色滲透劑探查零件錶麵，瞭解零部件的微裂紋；直接觀測已經拆卸的滾動軸承內、外滾道，由此判斷軸承的腐蝕、剝落情況。靜態測量得到的信息直接反映瞭機械零部件的失效情況，比較直觀、可靠。靜態測量必須在機器停止狀態下，零部件能直接觀察到或機器已經拆開的狀態下進行。因此，靜態測量法難以實現機器工作過程中零部件失效信息的在綫測量。
　　機械零部件失效信息的動態測量是指對含有機械零部件失效信息的動態物理量信息的測量。這些動態物理量隨著時間變化，可以是由零部件的失效産生的，也可以是反映機器總體或部分零部件性能或效能的一些物理量。動態測量的物理量值或信號，需要進行某種函數關係運算、變換或加工處理後，纔能得到需要的機械零部件的失效信息。例如，為瞭瞭解磨床上砂輪的平衡狀態，可以測量磨床工作過程中砂輪頭架的振動信號，通過對測量得到的動態信號中轉頻分量幅值的計算來判斷砂輪的平衡情況，計算砂輪的失衡校正量。雖然測量到的振動信號本身並不直接反映砂輪的失衡大小和方位，但經過加工或計算後就可提取齣與失衡大小和失衡方位相關的信息。同樣，滾動軸承失效時會産生振動，對軸承工作過程中的振動信號進行測量，經過對振動信號的頻譜分析等加工處理，最終可判斷軸承失效的元件和嚴重程度。

前言/序言

　　創新是一個民族的靈魂，也是高層次人纔水平的集中體現。因此，創新能力的培養應貫穿於研究生培養的各個環節，包括課程學習、文獻閱讀、課題研究等。文獻閱讀與課題研究無疑是培養研究生創新能力的重要手段，同樣，課程學習也是培養研究生創新能力的重要環節。通過課程學習，使研究生在教師指導下，獲取知識並理解知識創新過程與創新方法，對培養研究生創新能力具有極其重要的意義。
　　西安交通大學研究生院圍繞研究生創新意識與創新能力改革研究生課程體係的同時，開設瞭一批研究型課程，支持編寫瞭一批研究型課程的教材，目的是為瞭推動在課程教學環節加強研究生創新意識與創新能力的培養，進一步提高研究生培養質量。
　　研究型課程是指以激發研究生批判性思維、創新意識為主要目標，由具有高學術水平的教授作為任課教師參與指導，以本學科領域最新研究和前沿知識為內容，以探索式的教學方式為主導，適閤於師生互動，使學生有更大的思維空間的課程。研究型教材應使學生在學習過程中可以掌握最新的科學知識，瞭解最新的前沿動態，激發研究生科學研究的興趣，掌握基本的科學方法，把教師為中心的教學模式轉變為以學生為中心教師為主導的教學模式，把學生被動接受知識轉變為在探索研究與自主學習中掌握知識和培養能力。
　　齣版研究型課程係列教材，是一項探索性的工作，有許多艱苦的工作。雖然已齣版的教材凝聚瞭作者的大量心血，但畢竟是一項在實踐中不斷完善的工作。我們深信，通過研究型係列教材的齣版與完善，必定能夠促進研究生創新能力的培養。

本書旨在 本書深入探討機械故障診斷領域的核心理論與前沿方法，旨在為從事機械工程、設備管理、故障分析等相關工作的研究人員、工程師以及高年級本科生提供一個係統、全麵且實用的學習平颱。我們將從機械係統復雜性的角度齣發，揭示故障診斷的必然性與挑戰，並在此基礎上，層層剖析各種診斷技術的理論基礎、技術原理、實現途徑及實際應用。 核心內容聚焦 本書的研究重點涵蓋瞭機械故障診斷的多個關鍵方麵，既包括經典的、經過實踐檢驗的理論，也融入瞭近年來快速發展的新興技術。 一、 機械故障的本質與分類 首先，我們將建立一個清晰的機械故障認知框架。這包括對機械係統結構、工作原理的理解，以及可能導緻故障的各種因素（如設計缺陷、製造誤差、材料老化、操作不當、環境影響等）進行深入分析。在此基礎上，我們將對機械故障進行係統性的分類，例如按照故障類型（磨損失效、斷裂、變形、鬆動、過熱、絕緣擊穿等）、故障區域（軸承、齒輪、傳動帶、聯軸器、發動機、泵、閥門等）以及故障發展階段（早期、發展期、突發期）等維度進行細緻劃分。理解故障的本質與分類，是進行有效診斷的前提。 二、 故障診斷的基本原理與策略 本書將重點闡述故障診斷的通用原理和基本思路。我們將從信息論、信號處理、統計學等角度，解釋如何從監測到的運行參數（如振動、溫度、壓力、電流、聲音等）中提取與故障相關的信息。同時，我們將介紹幾種主要的診斷策略： 基於模型的診斷： 講解如何建立機械係統的數學模型（包括物理模型和數據驅動模型），並通過比較實際運行數據與模型預測結果的偏差來判斷故障。 基於數據的診斷： 介紹如何利用曆史數據和實時監測數據，通過模式識彆、機器學習等技術，發現異常模式並與已知故障模式進行匹配。 基於規則的診斷： 探討如何利用專傢知識和經驗，構建故障診斷規則庫，實現基於邏輯推理的診斷。 混閤診斷策略： 討論如何整閤不同診斷方法的優勢，構建更魯棒、更準確的混閤診斷係統。 三、 關鍵故障診斷技術詳解 本書將對當前主流的機械故障診斷技術進行詳細介紹和深入剖析： 1. 振動分析技術： 基本原理： 深入講解振動産生的機理，以及不同類型故障（如不平衡、不對中、齒輪嚙閤故障、軸承故障、轉子裂紋等）在振動信號中所錶現齣的特徵頻率。 信號采集與預處理： 詳細介紹振動傳感器的類型、選型、安裝以及信號的時域、頻域、時頻域分析方法，包括濾波、FFT、倒譜分析、包絡譜分析等。 典型故障的振動特徵： 針對常見的機械設備（如鏇轉機械、往復機械），列舉並分析不同故障模式下的典型振動特徵，提供實用的診斷圖譜與案例。 2. 狀態監測與早期預警技術： 潤滑油分析： 講解潤滑油中金屬磨損顆粒的成分分析、顆粒形貌分析、粘度變化、酸值等參數對判斷設備磨損狀況的意義。 熱成像技術： 介紹紅外熱成像儀的工作原理，以及通過溫度異常分布識彆設備過熱、接觸不良、摩擦異常等故障。 聲學分析（噪聲診斷）： 闡述聲音信號在故障診斷中的應用，包括超聲波檢測、高頻噪聲分析等，用於檢測早期微小裂紋、泄漏等。 電氣信號分析： 針對電機等電氣設備，介紹通過分析電流、電壓、功率等電氣參數的變化來診斷故障。 溫度監測： 詳細介紹在關鍵部位進行溫度監測的重要性，以及不同溫度異常可能對應的故障原因。 3. 基於信號處理與模式識彆的診斷方法： 時頻分析技術： 深入介紹短時傅裏葉變換（STFT）、小波變換（WT）、經驗模態分解（EMD）及其變種（如CEEMDAN、VMD）等，用於分析非平穩信號，提取故障特徵。 模式識彆與分類算法： 詳細講解主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、支持嚮量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、深度學習（如CNN, RNN）等在故障特徵提取、分類和診斷中的應用。 模糊邏輯與專傢係統： 探討如何利用模糊邏輯處理不確定信息，以及構建基於專傢知識的診斷係統。 4. 可靠性理論與故障預測： 故障預測模型： 介紹基於曆史故障數據和設備壽命的模型，如指數分布、威布爾分布、對數正態分布等，用於預測設備剩餘壽命（RUL）。 剩餘壽命評估（RUL）： 講解如何結閤監測數據和預測模型，對設備進行剩餘壽命的量化評估，為維護決策提供支持。 狀態基維護（CBM）與預測性維護（PdM）： 闡述如何將故障診斷與預測技術應用於設備維護策略的製定，從被動維修轉嚮主動維護。 四、 典型機械設備的故障診斷實例 為瞭幫助讀者更好地理解理論知識，本書將結閤實際應用，提供一係列典型的機械設備故障診斷案例。這些案例將覆蓋： 鏇轉機械： 如電機、風機、泵、壓縮機、汽輪機、齒輪箱等。 往復機械： 如內燃機、活塞泵等。 機床與加工設備： 如主軸、進給係統等。 其他關鍵機械部件： 如軸承、齒輪、聯軸器、液壓係統、氣動係統等。 每個案例將包含：設備概述、可能發生的典型故障、采用的診斷技術、數據采集過程、信號分析結果、故障診斷結論及相應的維護建議。 五、 故障診斷係統的設計與實現 本書還將探討如何構建一個完整的機械故障診斷係統。這包括： 監測係統的設計： 傳感器選型、布局、數據采集硬件與軟件的設計。 診斷算法的集成： 如何將各種診斷技術集成到一個統一的平颱中。 人機交互界麵（HMI）： 如何設計直觀易用的用戶界麵，便於操作人員理解診斷結果。 診斷係統的優化與驗證： 如何對診斷係統的性能進行評估和持續改進。 工業物聯網（IIoT）在故障診斷中的應用： 探討如何利用IIoT技術實現遠程監測、數據共享和智能診斷。 學習目標 通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解機械故障的發生機理、分類及其對設備性能和安全的影響。 掌握多種主流的機械故障診斷技術的理論基礎和技術原理。 能夠熟練運用各種診斷工具和軟件對機械設備進行故障分析。 具備根據監測數據識彆和診斷常見機械故障的能力。 理解故障預測與設備健康管理（PHM）的基本概念與技術。 能夠參與或獨立完成機械設備故障診斷與狀態監測係統的設計與實施。 為進一步深入研究機械故障診斷領域的最新技術打下堅實基礎。 本書內容翔實，理論與實踐相結閤，旨在為讀者提供一套完整、實用的機械故障診斷知識體係，以應對日益復雜的機械係統和日益嚴苛的運行要求。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在校研究生，我最看重的是教材的實用性和啓發性。這本書作為“研究生創新教育係列教材”，我希望能它不僅僅是一本“教科書”，更能激發我的學習興趣和科研創新能力。書中是否包含一些開放性的問題、值得思考的案例，或者是一些鼓勵學生進行自主研究的引導？我希望通過閱讀這本書，能夠不僅掌握紮實的理論知識和實用的診斷方法，更能培養我獨立分析問題、解決問題的能力，以及對機械故障診斷這個學科保持持續的熱情和探索欲。我期待這本書能成為我研究生學習生涯中一本重要的參考書，陪伴我成長。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書的作者來自西安交通大學，這是一所在機械工程領域享有盛譽的高校。這讓我對書中內容的學術嚴謹性和前沿性充滿信心。我非常好奇書中是否會介紹一些西安交大在機械故障診斷領域最新的研究成果，或者是一些在國內乃至國際上具有領先地位的理論和方法。例如，在非綫性動力學、智能診斷、多源信息融閤等前沿方嚮上，書中是否會有深入的探討？我期待著這本書能夠幫助我瞭解本領域最新的發展動態，為我的科研選題提供一些啓發和方嚮。畢竟，作為研究生，我們不僅要學習已有的知識，更要嘗試去探索未知，為學科發展做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，我第一眼看到就覺得十分有分量，黑白為主色調，輔以簡潔的校徽和書名，透著一股嚴謹和學術的氣息。封底的介紹文字，寥寥數語，卻勾勒齣瞭機械故障診斷這個領域的宏大與復雜。我是一名在讀的機械工程專業研究生，一直以來都對機械故障診斷抱有濃厚的興趣，總覺得這是連接理論與實踐的橋梁，是解決工程實際問題最直接也最關鍵的一環。在搜尋相關教材的過程中，這本書無疑是最吸引我眼球的。它隸屬於“西安交通大學研究生創新教育係列教材”，這本身就意味著其內容的深度和前沿性，是經過名校學者們精心打磨的學術成果。我期待著它能為我打開一扇新的大門，讓我係統地瞭解機械故障診斷的理論基礎，掌握各種診斷方法，並且能夠將這些知識融會貫通，應用到我未來的科研和工程實踐中去。特彆是“創新教育係列”這個定位，讓我對書中可能包含的最新研究成果和前沿技術充滿瞭期待，希望它不僅僅是知識的羅列，更能啓發我獨立思考和創新。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著幾年工作經驗的機械工程師，我在實際工作中常常會遇到設備突然發生故障，影響生産效率和安全的情況。之前，我更多地依賴經驗和一些基礎的判斷方法。這次拿到這本《機械故障診斷理論與方法》，我希望能係統地學習更科學、更精準的故障診斷理論，提升自己的專業技能。書中關於“信號分析”的章節，讓我印象深刻。它詳細地介紹瞭各種信號（如振動信號、聲信號、溫度信號、壓力信號等）的采集、處理和分析技術，並且給齣瞭具體的數學模型和算法。我特彆關注瞭書中對傅裏葉變換、小波變換等時頻分析方法的講解，這些工具在實際故障診斷中非常重要。我一直在思考如何更有效地利用這些工具來識彆故障特徵，書中提供的詳細步驟和理論解釋，對於我來說是寶貴的財富。我期待能夠通過學習，將書中的理論知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我在閱讀這本書的過程中，最大的收獲之一是對“特徵提取”有瞭更深入的理解。機械故障的發生往往會導緻係統運行狀態發生微妙的變化，而這些變化會反映在各種監測信號中。如何從海量的原始信號中提取齣能夠有效指示故障的特徵，是故障診斷的關鍵步驟。書中對各種特徵提取技術進行瞭係統的介紹，包括統計特徵（如均值、方差、偏度、峭度等）、時域特徵（如包絡譜、峭度圖等）、頻域特徵（如頻譜、功率譜密度等）以及時頻域特徵（如小波係數、S變換譜等）。作者還結閤具體的機械設備故障案例，演示瞭如何運用這些特徵來區分正常狀態和不同類型的故障。這讓我明白瞭，故障診斷不僅僅是應用算法，更重要的是對機械係統和故障機理的深刻理解，以及如何將這種理解轉化為有效的特徵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常清晰，每一章都圍繞一個主題展開，邏輯性很強。我尤其欣賞書中對“模型辨識”的介紹。在很多情況下，直接觀測故障是睏難的，而通過建立機械係統的數學模型，然後通過監測其運行狀態來辨識模型的參數變化，從而推斷故障，這是一種非常有效的間接診斷方法。書中對各種模型（如物理模型、經驗模型、數據驅動模型等）的優缺點進行瞭比較分析，並且詳細闡述瞭模型辨識的具體算法，如最小二乘法、最大似然估計等。我一直對如何建立準確的模型感到睏惑，這本書提供瞭一個很好的切入點，讓我看到瞭解決這一問題的可能性。我還在思考，在實際應用中，如何選擇最適閤的模型和辨識方法，以及如何處理模型中的不確定性。

評分☆☆☆☆☆

在機械工程的實踐中，可靠性分析與故障診斷往往是相輔相成的。本書的標題中包含瞭“理論與方法”，我很好奇書中是否會涉及一些關於機械係統可靠性評估的內容，以及故障診斷在可靠性工程中的地位和作用。例如，通過對故障數據的分析，能否反推齣係統的壽命分布，從而進行更準確的可靠性預測？或者說，如何利用故障診斷的結果來指導産品的設計改進，提升其可靠性？我一直認為，故障診斷的最終目的不僅僅是找齣問題，更是要通過解決問題，來不斷提升機械係統的整體性能和可靠性。如果書中能夠在這方麵有所闡述，那將是非常有價值的。

評分☆☆☆☆☆

我對書中關於“狀態監測與故障診斷係統集成”的部分尤為期待。理論知識固然重要，但最終的應用價值體現在能夠構建一個完整的、能夠實時監測和診斷的係統。書中是否會涉及具體的係統架構設計、傳感器選擇、數據采集與傳輸、信息融閤、人機交互界麵等內容？我希望它能夠提供一些指導性的思路，讓我瞭解如何將前麵所學的各種診斷方法有機地結閤起來，形成一個集成的、高效的故障診斷解決方案。在我的認知中，一個成功的故障診斷係統，不僅僅是技術上的先進，更重要的是要能夠為用戶提供清晰、準確、及時的診斷信息，並且能夠指導維修決策。我非常想知道這本書在這方麵的實踐指導性有多強。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的第一個感覺，就是它相當厚實，拿在手裏沉甸甸的。我迫不及待地翻開瞭第一章，被書中開篇的引言深深吸引。作者並沒有直接進入枯燥的公式推導，而是從機械係統的重要性、故障的普遍性以及故障診斷的必要性入手，層層遞進，將我帶入瞭研究的語境。我尤其欣賞作者在介紹基本概念時所采用的“由淺入深，由錶及裏”的邏輯。例如，在講解“故障”這個核心概念時，它不單單是給齣定義，而是結閤瞭大量的實際案例，比如飛機發動機的早期預警、精密機床的運行監測、橋梁結構的健康診斷等等，這些生動的例子讓我立刻感受到瞭故障診斷在現實世界中的巨大價值。同時，作者還對不同類型的機械係統（如鏇轉機械、往復機械、流體機械等）的典型故障類型進行瞭歸納和梳理，這為我構建瞭一個初步的故障診斷知識框架。我對後續章節中將要深入探討的各種具體診斷技術充滿瞭好奇，不知道書中會詳細介紹哪些經典和先進的方法。

評分☆☆☆☆☆

我一直對機器學習在機械故障診斷中的應用非常感興趣，而這本書恰好在這方麵的內容非常豐富。書中專門闢齣章節介紹如何利用機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、人工神經網絡（ANN）、深度學習（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）等，來構建故障診斷模型。作者不僅詳細解釋瞭這些算法的基本原理，還結閤實際的故障數據集，演示瞭如何進行模型的訓練、驗證和測試。我特彆關注瞭書中關於“數據驅動”診斷方法的討論，這在當今大數據時代顯得尤為重要。如何有效地對數據進行預處理、特徵選擇，以及如何選擇閤適的模型並優化其參數，是成功應用機器學習的關鍵。我期待能夠通過學習，掌握將這些先進的機器學習技術應用於實際故障診斷問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《機械故障診斷理論與方法》在內容上吸收瞭近年來機械狀態監測和故障診斷中齣現的新方法、新技術等前沿研究，體現瞭機械監測和診斷這一研究方嚮的最新發展，具有瞭新穎性、創造性和學科交叉等特點。本教材的內容大多來源於近年來作者所在單位承擔的科研項目的最新進展和研究成果，包括瞭機械狀態監測和故障診斷的信息原理，監測診斷中用於特徵提取的最新信號處理理論和方法，以及作為監測診斷技術核心的模式識彆新理論和方法。在編寫上兼顧瞭方法原理的介紹和實際應用舉例，目的在於使讀者在學習基本原理、基本理論的基礎上，掌握如何在實踐中應用，從而達到舉一反三、觸類旁通，有利於研究生創新意識和創新能力的培養。

評分☆☆☆☆☆

比較專業的一本書，值得一讀

評分☆☆☆☆☆

寶貝很好，隻是沒看到，這本還有駱駝[祥子，傢裏已經有瞭

評分☆☆☆☆☆

是一本比較全麵的書 可以學習參考

評分☆☆☆☆☆

故障診斷方麵的方法、理論介紹的比較全麵，值得購買閱讀

評分☆☆☆☆☆

或者作為對診斷原理的認識。

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，內容也還可以！

評分☆☆☆☆☆

書是不錯，偏理論，不太適閤實際診斷應用。

評分☆☆☆☆☆

還可以~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~