汽轮机发电机组转子系统和轴承是旋转机械中广泛应用的关键部件,对其故障诊断技术的研究,能够尽量保障设备安全运行 ,减少经济损失和避免灾难性事故。但由于大多数旋转机械的故障信号,无法直体接现出机械设备的状态特征。本书通过对经验模态分解、局部均值分解、固有时间尺度分解、可变模式分解等方法的理论及其应用进行了深入的研究和分析,望这些研究成果能为解读机械设备故障信号提供一定的帮助。
目录
1绪论
11课题背景及意义
12旋转机械故障诊断技术研究现状
121信号采集
122故障信号分析与处理
123故障特征提取
124模式识别与故障诊断
125故障机理研究
126故障诊断技术研究
13信号分析及故障特征提取技术研究现状
131经典谱分析方法研究
132时频分析方法研究
14本书的主要研究内容和结构安排
2支持向量机理论研究及其改进
21引言
22支持向量机原理
221机器学习
222统计学习
223核函数
224模型选取
23果蝇算法的原理及其改进
231果蝇算法的基本原理
232果蝇算法的基本步骤
233果蝇算法的改进
24基于改进果蝇算法的支持向量机的参数优化
241改进果蝇算法的支持向量机的参数优化模型建立
242仿真信号分析
25本章小结
3基于集合经验模态分解的故障诊断技术
31引言
32经验模态分解方法的原理
321EMD的基本原理
322EMD的基本步骤
323EMD的模态混叠
33集合经验模态分解方法的原理
331EEMD的基本原理
332EEMD的基本步骤
34基于集合经验模态分解的故障诊断技术
341EEMD诊断技术的实现
342EEMD故障特征提取
343基于集合经验模态分解的轴承故障诊断应用
35本章小结
4基于局部均值分解的故障诊断技术
41引言
42局部均值分解方法的原理
421LMD的基本原理
422LMD的基本步骤
423LMD的模态混叠
43基于局部均值分解的故障诊断技术
431LMD诊断技术的实现
432LMD故障特征提取
433转子故障诊断实例
44基于局部均值分解与切片双谱的故障诊断技术
441切片双谱的定义
442局部均值分解与切片双谱的诊断技术的实现
443局部均值分解与切片双谱的故障特征提取
444轴承故障诊断实例
45本章小结
5基于固有时间尺度分解的故障诊断技术
51引言
52固有时间尺度分解方法的原理
521ITD的基本原理
522ITD的基本步骤
523ITD存在的问题
53固有时间尺度分解方法的改进
531MITD的基本原理
532MITD的基本步骤
54基于改进的固有时间尺度分解的故障诊断技术
541MITD诊断技术的实现
542MITD故障特征提取
543基于改进的固有时间尺度分解的转子故障诊断应用
55基于改进的固有时间尺度分解与Teager能量算子的故障诊断
技术
551Teager能量算子的定义
552MITD与Teager能量算子诊断技术的实现
553MITD与Teager能量算子故障特征提取
554转子故障诊断实例
56本章小结
6基于可变模式分解的故障诊断技术
61引言
62可变模式分解方法的原理
621VMD的基本原理
622VMD的基本步骤
623VMD存在的问题
63基于可变模式分解的故障诊断技术
631VMD诊断技术的实现
632VMD故障特征提取
633基于可变模式分解的转子故障诊断应用
64本章小结
7结论与展望
71结论
72创新点
73展望
参考文献
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