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第1章 引言1

1.1设备状态监测诊断技术的研究意义1

1.2旋转机械故障诊断技术的发展现状2

1.2.1旋转机械故障诊断的研究方法评述3

1.2.2旋转机械故障机理的研究现状6

1.2.3同源信息融合分析技术的发展状况7

1.2.4设备远程故障诊断技术的发展状况8

1.3全矢谱技术研究的目的与意义9

1.3.1全矢谱技术的研究背景9

1.3.2课题研究的目的和意义10

1.4本书的研究内容与结构安排10

1.4.1本书的主要研究内容10

1.4.2本书的结构安排11

1.5本章小结13

参考文献13

第2章 转子基本回转特性与数据处理基础18

2.1转子的基本回转特性18

2.1.1概述18

2.1.2转子涡动轨迹的分析与计算19

2.1.3转子的临界转速及其影响因素22

2.1.4非线性振动的特征及识别方法25

2.2数字信号处理基础27

2.2.1模拟信号的离散化27

2.2.2离散傅里叶变换——DFT33

2.2.3快速傅里叶变换——FFT36

2.2.4快速复傅里叶变换40

2.3本章小结41

参考文献42

第3章 典型旋转机械部件的故障物理特性43

3.1转子不对中故障的几何特性43

3.1.1轴线平行位移不对中43

3.1.2轴线角度位移不对中45

3.1.3轴线综合位移不对中48

3.2转子不对中的运动学机理48

3.2.1不对中条件下的啮合状态48

3.2.2不对中状态下的瞬时啮合分析49

3.2.3外壳质心的回转形态与轨迹50

3.3“锁定”状态下的不对中运动分析51

3.4工程诊断方法与应用实例52

3.4.1工程诊断方法52

3.4.2工程应用实例52

3.4.3基于同源全信息空间领域诊断的提出54

3.5本章小结54

参考文献54

第4章 平面全矢谱分析与方法56

4.1旋转机械的动态检测现状56

4.2全矢谱技术基础59

4.3全矢谱数值计算方法63

4.4二维全矢功率谱的直接估计64

4.4.1几种全矢功率谱的估计方法65

4.4.2全矢功率谱的灵敏度分析68

4.5全矢细化谱分析与应用70

4.5.1复调制细化分析71

4.5.2基于复调制的全矢细化谱分析72

4.5.3全矢细化谱的仿真算例75

4.6全矢倒频谱分析与应用76

4.6.1倒频谱的定义77

4.6.2倒频谱的数值计算方法78

4.6.3全矢倒频谱及其数值计算方法79

4.6.4全矢倒频谱分析的工程应用79

4.7瞬态过程的全矢谱分析81

4.8全矢谱分析与传统分析方法的关系83

4.8.1全矢谱方法与传统谱分析的关系83

4.8.2全矢谱分析对现行诊断经验和规则的继承性83

4.9全矢谱分析的工程应用实例84

4.10本章小结86

参考文献87

第5章 空间全矢谱分析与方法88

5.1转子的空间振动概述88

5.2转子的空间进动及振动特征89

5.2.1转子空间轴心轨迹89

5.2.2轴心轨迹的投影90

5.2.3坐标系xyz到x″y″z″的变换91

5.2.4坐标系x″y″z″到x′y′z′的变换91

5.2.5坐标变换总则91

5.3旋转机械空间域全矢谱及数值计算93

5.3.1夹角？k的计算93

5.3.2夹角θk的计算93

5.3.3空间矢谱的数值方法93

5.4三维空间全矢功率谱94

5.5三维全矢谱的工程应用96

5.6本章小结98

参考文献98

第6章 基于非平稳信号的全矢谱技术100

6.1全矢短时傅里叶变换及其应用101

6.1.1短时傅里叶变换定义102

6.1.2短时傅里叶变换窗函数的选择102

6.1.3全矢短时傅里叶变换的分析与计算103

6.1.4全矢短时傅里叶变换的工程应用105

6.2全矢Wigner分布及其应用108

6.2.1基于Wigner-Ville分布的非平稳信号的分析109

6.2.2全矢Wigner-Ville分布及其算法111

6.2.3全矢Wigner-Ville分布的应用实例113

6.3全矢小波分析及其应用115

6.3.1小波变换原理及算法116

6.3.2小波变换在振动信号处理中的应用118

6.3.3全矢小波分析技术119

6.4全矢小波包分解123

6.4.1小波包分解的定义124

6.4.2小波包的空间分解125

6.4.3小波包分解算法125

6.4.4全信息小波包分析技术126

6.5全矢谐波小波原理及其工程应用129

6.5.1谐波小波包分析及其算法129

6.5.2全矢谐波小波包分析及其算法130

6.5.3全矢谐波小波包的工程应用131

6.6全矢最大熵谱及其应用132

6.6.1时序模型与最大熵谱132

6.6.2二维全矢最大熵谱估计133

6.6.3三维空间全矢最大熵谱134

6.6.4全矢最大熵谱的工程应用134

6.7本章小结135

参考文献136

第7章 基于全矢谱技术的智能诊断138

7.1全矢谱-人工神经网络诊断方法及其应用研究138

7.1.1 RBF神经网络138

7.1.2全矢谱-RBFN诊断方法及应用研究140

7.2全矢谱-模糊聚类诊断方法及其应用研究144

7.2.1模糊C均值聚类分析144

7.2.2全矢谱-FCM诊断方法及应用研究148

7.3全矢谱-支持向量机诊断方法及其应用研究151

7.3.1支持向量机及其算法151

7.3.2多分类支持向量机155

7.3.3全矢谱-SVM诊断方法及应用研究156

7.4基于全矢谱-人工免疫的诊断方法及其应用研究157

7.4.1相关术语158

7.4.2人工免疫系统及其网络模型、算法原理159

7.4.3 aiNet免疫网络160

7.4.4基于全矢谱-AIS的诊断方法及应用研究165

7.5基于全矢谱的故障诊断专家系统169

7.5.1专家系统的几个基本概念169

7.5.2专家系统的结构特性170

7.5.3设备故障诊断专家系统178

7.5.4故障诊断专家系统应用实例——二氧化碳压缩机组故障诊断系统180

7.6本章小节187

参考文献188

第8章 设备远程状态监测与故障诊断关键技术190

8.1远程监测诊断系统的实现模式190

8.1.1基于视频会议的远程监测诊断190

8.1.2基于Client／Server的远程监测诊断191

8.1.3基于Browser／Server的远程监测诊断192

8.2 Browser／Server模式及其关键技术193

8.2.1 Browser／Server模式及其特点193

8.2.2 Browser／Server模式关键技术194

8.3系统软件平台与开发工具199

8.3.1系统软件平台199

8.3.2系统开发工具201

8.4设备远程诊断网络拓扑与构架202

8.4.1 RMDN的总体结构与网络拓扑203

8.4.2 RMDN的构建204

8.4.3 RDC的远程诊断中心204

8.5本章小结204

参考文献205

第9章 基于全矢谱技术的产品开发与应用207

9.1 eM3000设备远程监控与运行管理系统207

9.1.1远程网络服务系统RNSS207

9.1.2智能数据采集系统IDSS208

9.1.3在线监测预报系统OMFS209

9.1.4信号分析处理系统SAPS210

9.1.5故障诊断专家系统FDES211

9.2 PDES设备状态检测与安全评价系统212

9.2.1数据采集和管理系统DSMS213

9.2.2运行与安全评价系统RSAS215

9.3大型低速重载转炉应用实例218

9.3.1转炉基本概况218

9.3.2低速重载转炉的检测219

9.3.3转炉信号的变尺度预处理220

9.3.4远程监测诊断系统的建立与实施222

9.4本章小结224

参考文献224