工程信号处理与设备诊断 佟德纯,姚宝恒著 9787030212771 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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佟德纯，姚宝恒著 著

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• 工程信号处理
• 设备诊断
• 故障诊断
• 信号分析
• 机械故障
• 振动分析
• 数据处理
• 工业应用
• 佟德纯
• 姚宝恒

店铺： 北京十翼图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030212771

商品编码：29523936796

包装：平装

出版时间：2008-04-01

基本信息

书名:工程信号处理与设备诊断

定价：98.00元

售价：80.4元,便宜17.6元,折扣82

作者:佟德纯,姚宝恒著

出版社：科学出版社

出版日期：2008-04-01

ISBN：9787030212771

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《工程信号处理与设备诊断》 作者： 佟德纯, 姚宝恒 出版社： 科学出版社 ISBN： 9787030212771 内容简介： 本书深入探讨了工程领域中至关重要的两大核心技术：信号处理与设备诊断。在现代工业生产和科学研究中，无论是复杂的机械系统、精密的电子设备，还是生物医学的监测，都离不开对信号的精确获取、分析与理解。同时，设备的健康状况监测与故障诊断也成为保障系统可靠运行、提高生产效率、降低维护成本的关键环节。本书旨在为读者提供一个系统、全面且实用的知识体系，帮助读者掌握分析和解决实际工程问题所需的核心理论与技术。 第一部分：工程信号处理基础 本部分将从信号处理的基本概念和理论出发，逐步深入到实际应用。 信号的分类与特性： 我们将首先介绍信号的各种分类方式，包括连续信号与离散信号、周期信号与非周期信号、能量信号与功率信号等。通过对信号时域、频域特性的深入剖析，理解信号的构成要素及其变化规律。例如，傅里叶变换将作为分析信号频率成分的核心工具，详细讲解其理论基础、计算方法及其在信号分解与合成中的作用。拉普拉斯变换和Z变换也将被引入，用以分析连续时间系统和离散时间系统的动态特性，为理解系统响应奠定基础。 采样定理与数字信号处理： 在将模拟信号转化为数字信号的过程中，采样是不可或缺的一步。我们将详细阐述奈奎斯特-香农采样定理，解释为何采样率的选择至关重要，以及过采样和欠采样的潜在问题。在此基础上，我们将介绍数字信号处理的核心技术，包括数字滤波器的设计与应用。FIR（有限冲激响应）和IIR（无限冲激响应）滤波器的原理、设计方法（如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等）及其在信号去噪、信号增强、信号分离等方面的具体应用场景将被详尽介绍。 相关分析与卷积： 信号的相关性是衡量两个信号相似程度的重要指标。我们将深入研究自相关函数和互相关函数，探讨它们在信号检测、信号估计、系统辨识等方面的应用。例如，通过互相关函数可以实现信号的匹配滤波，从而在噪声背景下有效地检测目标信号。卷积是线性时不变系统分析的基本运算，我们将详细讲解卷积的定义、性质以及在系统响应计算中的应用，并介绍离散卷积的快速计算算法。 傅里叶变换及其在工程中的应用： 傅里叶变换是信号分析的基石。除了基本的傅里叶级数和傅里叶变换，我们还将重点介绍离散傅里叶变换（DFT）及其高效算法——快速傅里叶变换（FFT）。FFT的出现极大地提高了信号频谱分析的效率，在频谱分析、滤波、信号压缩等领域发挥着核心作用。书中将通过具体的工程实例，展示傅里叶变换如何在识别振动信号的频率成分、分析音频信号的音调、解析通信信号的调制方式等方面发挥关键作用。 小波分析： 传统傅里叶变换在分析非平稳信号时存在局限性。小波分析作为一种时频局部化分析方法，能够同时提供信号的时间和频率信息，特别适合分析瞬态信号、奇异点检测等。本书将介绍连续小波变换和离散小波变换的基本原理，探讨不同类型的小波函数及其特性，并展示小波分析在信号去噪、图像压缩、特征提取等方面的优势。 第二部分：设备诊断技术 本部分将聚焦于如何利用信号处理技术来监测设备的健康状况，并进行故障诊断。 设备故障机理与信号特征： 设备的故障并非凭空产生，而是遵循一定的物理机理。本书将针对不同类型的设备，如旋转机械、往复式机械、电气设备等，深入分析其常见的故障模式，如不平衡、不对齐、轴承磨损、齿轮损伤、电气短路、绝缘老化等。在此基础上，我们将重点研究这些故障在运行过程中产生的典型信号特征，包括振动信号、声发射信号、温度信号、电流信号、压力信号等。例如，不平衡故障通常会在振动信号中产生特定频率的成分，而齿轮啮合不良则可能伴随有冲击脉冲。 状态监测与故障诊断方法： 状态监测是设备诊断的前提，它通过对设备运行过程中产生的各种信号进行实时或周期性测量，来评估设备的健康状态。我们将介绍各种先进的状态监测技术，包括振动监测、声学监测、温度监测、油液监测、电气监测等，并分析各种监测方法的适用范围和局限性。 在故障诊断方面，本书将系统介绍多种行之有效的诊断方法： 基于时域特征的诊断： 通过对信号的均值、方差、峰值、峭度、能量等统计特征进行分析，可以初步判断设备是否存在异常。 基于频域特征的诊断： 利用傅里叶变换等工具，分析信号的频谱特性，识别故障引起的特定频率成分，是故障诊断中最常用的方法之一。我们将详细讲解如何通过频谱分析来识别轴承故障、齿轮故障、不平衡、不对齐等。 基于时频域特征的诊断： 对于非平稳信号，如冲击信号、瞬态信号，小波分析、短时傅里叶变换（STFT）等时频分析方法能够提供更精细的诊断信息。 基于模型的方法： 建立设备的数学模型，通过比较实际运行信号与模型预测信号的偏差来判断故障。 基于人工智能的诊断： 随着人工智能技术的发展，神经网络、支持向量机（SVM）、决策树等机器学习算法在故障诊断领域展现出强大的能力。我们将介绍如何利用这些算法对海量监测数据进行学习和分类，实现自动化和智能化故障诊断。 数据采集与预处理： 高质量的诊断结果离不开可靠的数据采集。本书将探讨传感器类型、布点策略、数据采集系统的设计等关键问题。同时，原始采集到的信号往往包含噪声和干扰，需要进行有效的预处理，如滤波、去噪、归一化等，以提高信号的信噪比和诊断的准确性。 典型工程案例分析： 为了帮助读者更好地理解理论知识，本书将结合具体的工程实践，给出详细的案例分析。例如，对某型工业泵的振动信号进行分析，诊断其轴承磨损的程度；对某台发电机组的温度信号进行监测，预测其绝缘老化的风险；对某条生产线的电气设备进行故障诊断，排除潜在的安全隐患。这些案例将涵盖从信号采集、预处理、特征提取到最终故障诊断的全过程，帮助读者掌握实际操作技能。 设备健康管理与预测性维护： 最终，信号处理与设备诊断技术的应用旨在实现设备的健康管理和预测性维护。我们将探讨如何建立设备的健康度量指标体系，如何利用长期监测数据构建设备故障预测模型，从而在故障发生前进行预警和干预，避免非计划停机，延长设备使用寿命，优化维护策略，实现经济效益的最大化。 本书内容严谨，理论与实践相结合，通过丰富的图表和算例，力求将抽象的信号处理理论转化为读者易于理解和掌握的工程技术。旨在为从事机械、电子、自动化、航空航天、能源等领域的工程技术人员、科研人员以及相关专业的学生提供一本重要的参考书。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初购买这本《工程信号处理与设备诊断》是有一些功利性的目的，主要是想在工作中用它来解决一些棘手的问题。我的工作领域涉及到一些高精度的仪器仪表，设备的稳定性对我的工作至关重要。过去，一旦出现问题，诊断起来总是费时费力，很多时候只能依赖供应商的远程支持。这本书的出现，可以说是给了我一个“自救”的机会。我从头开始，系统地学习了信号处理的基础知识，然后重点攻克了设备故障诊断的部分。让我惊喜的是，书中提供的很多诊断思路和方法，都非常具有指导意义。例如，在介绍异常检测时，作者详细阐述了基于统计特征、基于模型和基于机器学习的多种方法，并给出了各自的优缺点以及适用场景。通过学习，我能够更有效地识别出设备运行中的微小偏差，从而在故障扩大化之前就进行预警和处理。这本书不仅提升了我的理论知识，更重要的是，它给了我一种解决问题的信心和系统性的方法论。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对工程技术充满好奇心的学生，一直以来都对“黑匣子”式的设备诊断技术感到非常着迷。这本《工程信号处理与设备诊断》算是满足了我对这方面的探索欲。一开始我以为它会是一本枯燥乏味的技术手册，但读下来才发现，虽然技术性很强，但作者的写作风格却能让人沉浸其中。比如，书中在介绍信号处理的基本原理时，并没有直接堆砌公式，而是通过通俗易懂的比喻和类比，将复杂的概念层层剥开。我尤其喜欢其中关于“滤波”的章节，作者将滤波器的作用比作“筛选器”，能够去除信号中的“杂音”，只留下我们感兴趣的部分，这种形象的比喻让我一下子就理解了滤波的核心思想。对于设备诊断，书中不仅列举了各种诊断方法，还深入剖析了这些方法背后的物理机制和数学原理，让我不仅知其然，更知其所以然。这本书的深度和广度都令我印象深刻，它不仅教会了我如何分析信号，更让我明白了信号背后所蕴含的设备运行信息，这种融会贯通的感觉，是我学习过程中一直追求的。

评分☆☆☆☆☆

我是一个在电子信息领域工作多年的资深工程师，见过的技术书籍不计不 सब्ज。而《工程信号处理与设备诊断》这本书，给我的感觉是非常“实在”。它不像一些同类书籍那样，只停留在概念的介绍，而是非常注重实际应用。比如，书中在讲解傅里叶变换的应用时，就深入分析了其在频谱分析中的作用，以及如何通过频谱来识别设备的运行状态和潜在的故障。我特别欣赏书中对不同类型设备诊断的详细介绍，比如对旋转机械、电力设备、电子系统的诊断，都提供了具体的方法和案例。这些案例都非常贴近工程实际，很多问题我自己在工作中也遇到过，读完后感觉豁然开朗。而且，这本书的参考文献也非常丰富，对于我进一步深入研究某个特定方向提供了很好的线索。总的来说，这是一本能够真正帮助工程师解决实际问题的工具书，它的实用性和深度都非常值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本《工程信号处理与设备诊断》我大概是年前在书店里翻到的，当时就被它厚实的装帧和满满的知识点吸引了。我平时工作接触一些故障分析，但总觉得理论功底不够扎实，很多时候只能凭经验，遇到复杂情况就捉襟见肘。拿到这本书，我先是大致浏览了一下目录，发现涵盖的知识点非常全面，从基础的信号理论，到傅里叶变换、小波分析等核心方法，再到针对不同类型设备的诊断技术，简直是一应俱全。虽然有些数学推导我看了之后还需反复琢磨，但书中给出的原理讲解和应用实例都非常生动，让我感觉那些抽象的公式不再那么遥不可及。尤其是在设备诊断章节，作者结合了大量的工程实际案例，例如振动分析、声学分析在机械故障诊断中的应用，让我对如何将理论知识转化为解决实际问题的能力有了更清晰的认识。总的来说，这本书更像是一本理论与实践相结合的宝典，对于我这种希望提升专业技能的研究者和工程师来说，它的价值是毋庸置疑的。

评分☆☆☆☆☆

自从我开始接触一些自动化控制和系统监测的工作以来，就一直被信号处理在这些领域的重要性所吸引。偶然的机会，我接触到了《工程信号处理与设备诊断》这本书，它简直就像为我量身定做的一样。书中将信号处理的理论知识与设备诊断的实践紧密结合，让我对如何从复杂的信号中提取有用的信息，进而判断设备状态有了全新的认识。我最感兴趣的部分是关于小波分析在故障诊断中的应用，书中对小波变换的原理做了清晰的阐述，并且通过具体的例子展示了如何利用小波分析来检测瞬态故障和非平稳信号，这对于我处理一些突发性的设备异常情况非常有帮助。此外，书中还介绍了多种先进的诊断技术，如神经网络、支持向量机等在设备诊断中的应用，这些都为我打开了新的思路，让我看到了未来技术发展的方向。这本书的知识体系非常完整，逻辑清晰，对于任何想深入了解工程信号处理和设备诊断的读者来说，都是一本不可多得的佳作。