《基於時間序列標度分析的直升機齒輪箱故障診斷》是2016年科學出版社出版的圖書，作者是林近山。
基本介紹
- 中文名：基於時間序列標度分析的直升機齒輪箱故障診斷
- 作者：林近山
- ISBN：9787030460226
- 頁數：140
- 定價：￥49.00
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2016-09-01
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,目錄,
內容簡介
《基於時間序列標度分析的直升機齒輪箱故障診斷》研究了齒輪和滾動軸承振動信號的標度轉折特性，提出了基於時間序列多標度指數特徵的機械故障特徵提取方法；研究了齒輪和滾動軸承振動信號的多重分形特徵，提出了基於多重分形去趨勢波動分析方法和馬氏距離判別法的機械故障診斷方法；研究了齒輪和滾動軸承振動信號增量序列的標度特徵，發現了一種有趣的“故障線”現象，闡述了該現象的成因，提出了一種新的旋轉機械狀態評估準則；利用仿真數據和實驗數據對所提出理論方法的性能進行了驗證。
目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 直升機齒輪箱故障診斷技術的研究意義和研究現狀 1
1.1.1 研究意義 1
1.1.2 研究現狀 1
1.2 機械故障診斷技術的研究意義和研究現狀 3
1.2.1 研究意義 3
1.2.2 研究現狀 5
1.3 基於信號分析和處理技術的機械故障診斷方法 6
1.3.1 短時傅立葉變換 7
1.3.2 Winger-Ville分布 7
1.3.3 小波變換 8
1.3.4 經驗模式分解 8
1.3.5 局部均值分解 9
1.3.6 盲源分離 9
1.3.7 循環平穩信號分析 10
1.4 基於模型的機械故障診斷方法 11
1.4.1 時問序列模型 11
1.4.2 隱Markov模型 11
1.4.3 協整理論模型 12
1.5 基於人工智慧的機械故障診斷方法 12
1.5.1 神經網路 12
1.5.2 專家系統 13
1.5.3 模糊理論 13
1.5.4 粗糙集理論 14
1.5.5 支持向量機 14
1.6 基於非線性理論的機械故障診斷方法 1 5
1.6.1 隨機共振 15
1.6.2 流形 16
1.6.3 混沌和分形 17
1.6.4 去趨勢波動分析 17
第2章 複雜系統的標度行為及其動力學機制 19
2.1 複雜系統的標度行為 19
2.2 複雜標度行為的動力學機制 20
2.2.1 Barabasi-Albert模型 20
2.2.2 自組織臨界理論 21
2.2.3 高度域最佳化容限理論 22
2.3 分形 23
2.3.1 分形的定義 23
2.3.2 分形產生的物理機制 24
2.3.3 複雜系統的白相似性和標度不變性 25
2.3.4 分形維數 25
2.3.5 多重分形 26
2.4 傳統的標度分析方法 28
2.4.1 相關函式分析法 28
2.4.2 功率譜密度分析法 28
2.4.3 重標極差分析法 29
2.4.4 小波變換和經驗模式分解分析法 30
第3章 基於時間序列多標度指數特徵的機械故障特徵提取 31
3.1 去趨勢波動分析 32
3.1.1 去趨勢波動分析方法 32
3.1.2 標度指數的物理意義 33
3.2 基於時間序列多標度指數特徵的機械故障特徵提取方法 34
3.3 實驗驗證 34
3.3.1 齒輪箱故障診斷 34
3.3.2 滾動軸承故障診斷 43
3.3.3 滾動軸承損傷程度識別 48
第4章 基於增量序列標度特徵的機械故障診斷 55
4.1 增量序列的動力學特徵 56
4.1.1 增量序列與原序列的波動特徵之問的關係 56
4.1.2 數據的重排和替代 57
4.1.3 增量序列的符號分量和幅值分量及其動力學特徵 58
4.2 基於增量序列標度特徵的機械故障診斷方法 61
4.3 實驗驗證 62
4.3.1 齒輪箱故障診斷及其“故障線” 62
4.3.2 滾動軸承故障診斷及其“故障線” 69
4.4 “故障線”現象及其成因研究 72
第5章 基於時間序列多重分形特徵的齒輪箱故障特徵提取 81
5.1 多重分形去趨勢波動分析 82
5.1.1 多重分形去趨勢波動分析方法 82
5.1.2 多重分形去趨勢波動分析方法與經典多重分形理論的關係 83
5.1.3 時問序列多重分形類型的確定方法 85
5.2 基於時間序列多重分形特徵的齒輪箱故障特徵提取方法 86
5.3 實驗驗證 86
5.4 齒輪箱振動數據出現多重分形的原因 98
第6章 基於多重分形去趨勢波動分析方法和馬氏距離判別法的滾動軸承故障診斷 102
6.1 基於多重分形去趨勢波動分析方法和馬氏距離判別法的滾動軸承故障診斷方法 103
6.1.1 馬氏距離判別法 103
6.1.2 基於多重分形去趨勢波動分析方法利馬氏距離判別法的機械故障診斷方法 104
6.2 實驗驗證 105
6.3 滾動軸承振動數據出現多重分形的原因 116
6.4 多重分形去趨勢波動分析方法與其他故障特徵提取方法的比較 119
6.5 馬氏距離判別法和神經網路在軸承故障特徵分類中的性能比較 124
參考文獻 125
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