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第1章 机械故障诊断概述1

1.1 机械故障诊断发展概述1

1.1.1 设备故障诊断技术的发展过程2

1.1.2 设备故障诊断技术的现状3

1.1.3 设备故障诊断技术发展趋势5

1.2 基于现代非线性理论的复杂机械故障诊断与预测6

1.2.1 复杂机械系统中的非线性问题6

1.2.2 基于现代非线性理论的复杂机械故障诊断研究的内容6

1.2.3 基于现代非线性理论的复杂机械故障诊断研究的意义7

第2章 复杂机械系统故障诊断的研究方法9

2.1 机械设备故障诊断理论方法10

2.1.1 统计识别方法10

2.1.2 模糊识别方法10

2.1.3 神经网络识别方法10

2.1.4 故障树分析法11

2.1.5 分形故障诊断方法12

2.1.6 小波故障诊断方法12

2.2 机械设备故障诊断的技术与方法13

2.2.1 振动诊断技术13

2.2.2 时序分析方法13

2.2.3 最大熵谱方法14

2.2.4 专家系统诊断方法14

2.2.5 专家系统与神经网络集成的故障诊断方法15

2.2.6 非线性系统动力学特征的故障诊断方法16

第3章 分形与分形维数18

3.1 分形原理概述18

3.1.1 分形18

3.1.2 分形空间19

3.2 分维及其测量方法20

3.2.1 长度测量及其维数的定义20

3.2.2 几种分形维数概述21

3.3 分形学的分类27

3.4 分形学的应用领域27

第4章 小波及小波包分析29

4.1 概述29

4.2 小波变换29

4.2.1 连续小波变换30

4.2.2 离散小波变换31

4.3 多分辨分析33

4.4 小波包分析36

4.4.1 小波包的定义37

4.4.2 小波包的性质38

4.4.3 小波包的空间分解38

4.4.4 小波包算法40

4.5 小波应用领域概述40

第5章 基于小波理论的信号降噪研究42

5.1 噪声42

5.2 工程上传统、常用的去噪方法42

5.2.1 窄带滤波43

5.2.2 相关滤波43

5.2.3 相干滤波43

5.3 小波降噪法43

5.4 应用实例44

5.4.1 Blocks函数信号的降噪分析44

5.4.2 sin函数信号的降噪分析49

5.4.3 信号类型与消噪方法53

5.4.4 汽轮发电机组振动信号的降噪分析54

5.5 基于小波理论的汽轮发电机组故障诊断研究55

5.5.1 汽轮发电机组振动故障的典型特征55

5.5.2 引起机组振动故障的原因55

5.5.3 主要振动故障的典型特征56

5.6 基于小波理论的汽轮发电机组故障诊断57

5.6.1 实例诊断分析57

5.7 小波能量特征法在发电机组故障诊断中的应用研究69

5.7.1 系统状态特征向量构造及分析69

5.7.2 发电机组故障诊断分析71

第6章 分形理论及小波分形技术的复杂机械故障诊断73

6.1 基于分形理论的复杂机械故障诊断研究73

6.1.1 研究背景74

6.1.2 分形维数及应用74

6.2 关联维数及其计算方法75

6.2.1 相空间重构75

6.2.2 关联维数计算76

6.3 发电机组振动信号的关联维数计算及故障诊断研究78

6.3.1 时频分析78

6.3.2 时域信号关联维数计算与分析79

6.4 基于小波分形技术的发电机组故障振动信号分析81

6.4.1 小波分形技术原理81

6.4.2 发电机组转子故障分析82

6.5 关联维数在汽车发动机故障诊断中的应用86

第7章 基于多重分形的分形维数计算89

7.1 多重分形信息特征89

7.1.1 多重分形的理论方法89

7.1.2 广义维数算法概述90

7.1.3 广义维数Dq的计算方法92

7.2 广义分形维数算例分析93

7.2.1 正弦波的广义维数及与采样长度的关系93

7.2.2 带噪声正弦波信号的广义维数计算分析96

第8章 基于广义分形特征的故障诊断100

8.1 振动信号的多重分形维数分析100

8.1.1 振动信号的敏感维数提取101

8.1.2 振动信号的分形诊断分类原理101

8.2 振动信号的广义分形维数诊断方法102

8.3 基于多重分形特征的转子模型故障诊断103

8.3.1 转子模型试验104

8.3.2 分形维数的计算比较与分析104

8.3.3 确定各分形维数及敏感维数108

8.3.4 各样本的功率谱及维数分析109

8.3.5 待检信号单一故障的分形维数诊断分析111

8.3.6 待检信号复杂故障的分形维数诊断分析112

8.3.7 待检信号耦合故障的分形维数诊断分析114

8.4 基于广义分形特征的汽轮发电机组故障诊断115

8.4.1 汽轮发电机组故障诊断方法概述115

8.4.2 振动故障智能诊断方法的改进116

8.4.3 汽轮发电机组故障诊断的分形方法118

8.5 转子动力学分析与故障诊断方法127

8.5.1 概述127

8.5.2 振动分析的几种方法128

8.5.3 旋转机械振动的基本特性128

8.5.4 转子不平衡的诊断128

8.5.5 故障机理129

8.6 柔性转子单圆盘的动态分析131

8.6.1 固有频率的计算131

8.6.2 响应计算133

8.6.3 柔性转子双圆盘的动态分析134

8.6.4 柔性三圆盘转子的动态特性计算与不平衡故障诊断136

8.6.5 基于振型的“三位法”故障诊断140

8.6.6 基于连续体方法的转子动态特性计算与“三位法”故障诊断143

8.7 三圆盘转子系统的动态分析与计算148

8.7.1 以简谐函数为振型函数的三圆盘转子系统固有频率的计算148

8.7.2 以静挠度方程为振型函数的三圆盘转子系统固有频率计算149

8.8 基于振动响应的“三位法”故障诊断151

8.8.1 三圆盘系统的响应计算151

8.8.2 1＃圆盘受激振时的振动响应故障分析153

8.8.3 2＃圆盘激振时的振动响应故障分析154

8.8.4 3＃圆盘激振时的振动响应故障分析155

8.9 基于分形的转子故障诊断分析157

8.9.1 对转子试验台动态特性的分析157

8.9.2 对转子试验台故障特性的分析158

8.10 转子试验台的广义维数计算及故障诊断分析159

第9章 李雅普诺夫指数在复杂机械故障诊断中的应用研究163

9.1 研究背景163

9.1.1 复杂机械系统中的非线性问题163

9.1.2 复杂机械系统中的混沌164

9.2 理论基础164

9.2.1 混沌的特征描述166

9.2.2 混沌时间序列的判别方法166

9.2.3 李雅普诺夫指数167

9.2.4 李雅普诺夫指数的数值计算方法169

9.2.5 庞加莱（Poincare）映射172

9.3 复杂机械故障状态下的实例计算及分析172

9.3.1 汽轮发电机组故障状态的李雅普诺夫指数特征值计算分析172

9.3.2 汽车发动机气缸状态的李雅普诺夫指数计算分析177

9.4 复杂机械设备状态的可预测性研究180

9.4.1 基于混沌的复杂机械系统状态预测思想181

9.4.2 基于李雅普诺夫指数的复杂机械系统状态可预测性研究182

9.4.3 混沌预测的理论基础183

9.4.4 一维李雅普诺夫指数混沌预测模式184

9.4.5 发电机组故障信号预测187

9.5 基于柯熵的复杂机械系统状态最大可预测时间研究189

9.5.1 柯尔莫哥洛夫熵K189

9.5.2 混沌系统最大可预测时间190

9.5.3 时间序列的柯尔莫哥洛夫熵近似K2190

9.5.4 汽车发动机运动状态最大可预测时间估计191

第10章 等离子弧淬火表面条纹方向对摩擦性能影响的研究194

10.1 表面分析方法194

10.2 等离子弧淬火表面条纹方向试验结果与分析194

10.2.1 滑动速度对摩擦系数的影响194

10.2.2 接触应力对摩擦系数的影响196

10.3 抗磨性能评定197

10.4 摩擦和磨损表面形貌的分析198

10.4.1 摩擦系数模型初探198

10.4.2 淬火条纹方向润滑机理分析200

10.5 等离子弧淬火表面网格方向对摩擦性能的影响202

10.5.1 90—X系列摩擦系数的变化204

10.5.2 70—X系列摩擦系数的变化205

10.5.3 45—X系列摩擦系数的变化205

10.6 接触应力的影响206

10.6.1 90—X系列摩擦系数的变化206

10.6.2 70—X系列摩擦系数的变化208

10.6.3 45—X系列摩擦系数的变化210

10.7 滑动距离对摩擦、磨损的影响211

10.7.1 摩擦系数测试结果与分析211

10.7.2 抗磨性能评定212

第11章 电磁轴承控制系统设计与仿真研究215

11.1 引言215

11.2 电磁轴承的结构与控制系统设计215

11.2.1 电磁轴承的结构设计215

11.2.2 电磁轴承的控制系统设计与仿真216

11.3 电磁轴承虚拟控制系统设计219

第12章 电磁轴承控制的鲁棒稳定性研究222

12.1 电磁轴承的控制的鲁棒性及控制器设计222

12.1.1 电磁轴承的控制的鲁棒性及控制器设计222

12.1.2 系统仿真研究223

12.2 考虑系统不确定性的控制鲁棒稳定性研究224

12.2.1 考虑电磁轴承不确定项的鲁棒控制器225

12.2.2 考虑不确定项电磁轴承鲁棒控制器的系统仿真研究226

参考文献228