《故障診斷的不確定性與知識獲取》是2018年科學出版社出版的圖書，作者是黃文濤。
基本介紹
- 書名：故障診斷的不確定性與知識獲取
- 作者：黃文濤
- ISBN：9787030566263
- 頁數：215頁
- 定價：85元
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2018年4月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《故障診斷的不確定性與知識獲取》首先在介紹故障診斷概念體系的基礎上，闡述了故障診斷的信息模型及其不確定性度量，並具體研究了包含不完備信息、不一致信息的不確定故障診斷系統的知識獲取技術；然後以此為基礎，研究了基於共振稀疏分解法的滾動軸承早期故障微弱信號檢測技術、基於小波包技術的齒輪故障特徵提取技術、基於流向圖的齒輪故障診斷知識獲取技術。
圖書目錄
《21 世紀先進制造技術叢書》序
前言
第1章 故障診斷的不確定性分析方法 1
1.1 故障診斷的概念體系 1
1.1.1 概述 1
1.1.2 故障診斷的基本概念 2
1.1.3 故障的基本特徵 4
1.1.4 故障診斷的基本過程 6
1.2 不確定性分析方法在故障診斷中的套用 7
1.2.1 基於機率論的方法 7
1.2.2 基於證據理論的方法 8
1.2.3 基於模糊集理論的方法 9
1.2.4 基於灰色關聯度的方法 9
1.2.5 基於可拓理論的方法 10
1.3 基於粗糙集理論的不確定性分析方法 10
1.3.1 粗糙集理論的產生和發展 11
1.3.2 基於粗糙集理論的不確定性分析研究進展 11
1.3.3 粗糙集理論在故障診斷領域中的套用 13
1.4 本書的選題背景 14
參考文獻 14
第2章 故障診斷的信息模型及其不確定性度量 20
2.1 引言 20
2.2 故障診斷的信息解釋及其不確定性 21
2.2.1 故障診斷的信息解釋 21
2.2.2 故障診斷不確定性的含義 23
2.3 故障診斷不完備信息的產生原因及語義解釋 25
2.3.1 故障診斷不完備信息的產生原因 25
2.3.2 不完備診斷信息的語義解釋 27
2.4 故障診斷的信息模型 28
2.4.1 故障診斷信息的分類 28
2.4.2 故障診斷的信息模型 29
2.5 故障診斷信息系統 30
2.6 不完備故障診斷信息系統的關係模型 31
2.6.1 不完備故障診斷信息系統的定義 31
2.6.2 容差關係 33
2.6.3 非對稱相似關係 33
2.6.4 限制容差關係 35
2.6.5 約束非對稱相似關係 36
2.6.6 改進限制相容關係 37
2.7 基於代數觀點的故障診斷決策系統的不確定性度量 38
2.7.1 故障診斷決策系統的不一致性及其度量 38
2.7.2 故障診斷決策系統的不完備性及其度量 40
2.7.3 故障診斷決策系統的不確定性度量 44
2.8 基於資訊理論觀點的故障診斷決策系統的不確定性度量 44
2.8.1 故障熵的定義 45
2.8.2 基於故障熵的故障診斷決策系統的不確定性度量 46
2.9 本章小結 48
參考文獻 48
第3章 基於不完備信息的故障診斷知識獲取 51
3.1 引言 51
3.2 粗糙集理論及流向圖的基本概念 52
3.2.1 概述 52
3.2.2 信息系統和決策系統 53
3.2.3 粗糙集及其數字特徵 55
3.2.4 知識約簡 57
3.2.5 極大相容塊及其性質 59
3.2.6 流向圖的基本概念 63
3.3 不完備故障診斷決策表的廣義決策規則 67
3.4 不完備故障診斷決策系統的約簡 70
3.4.1 分辨矩陣基元的定義 71
3.4.2 面向對象的分辨矩陣 72
3.4.3 面向對象-極大相容塊的分辨矩陣 73
3.4.4 面向極大相容塊的分辨矩陣 74
3.5 不完備故障診斷決策系統的規則獲取 75
3.6 基於不完備故障診斷決策流向圖的診斷知識表示 79
3.6.1 故障診斷領域知識表示面臨的問題 80
3.6.2 不完備故障診斷決策流向圖 80
3.7 基於不完備故障診斷決策流向圖的知識獲取 90
3.8 本章小結 96
參考文獻 97
第4章 基於不一致信息的故障診斷知識獲取 100
4.1 引言 100
4.2 故障診斷信息不一致的原因及實例集的規律性 101
4.3 基於不一致信息的故障診斷知識獲取模型 102
4.3.1 心理學、機器學習中的“規則+例外”模型 103
4.3.2 改進的“規則+例外”故障診斷知識獲取模型 105
4.4 診斷實例 107
4.4.1 診斷問題的描述 107
4.4.2 故障診斷決策表的建立 108
4.4.3 故障診斷規則、例外子表的形成 109
4.4.4 故障徵兆屬性約簡 110
4.4.5 故障徵兆屬性值約簡及評價指標 112
4.4.6 例外的形成及其評價 114
4.4.7 診斷問題的求解 114
4.4.8 與其他方法的比較 115
4.5 故障診斷知識獲取模型結構 117
4.6 本章小結 118
參考文獻 118
第5章 滾動軸承早期故障微弱信號檢測 121
5.1 引言 121
5.1.1 滾動軸承故障診斷技術發展 121
5.1.2 常用的滾動軸承故障信息提取方法 122
5.1.3 滾動軸承早期故障信息提取面臨的問題 124
5.2 滾動軸承故障信號特性分析 126
5.2.1 滾動軸承各元件的常見故障 126
5.2.2 滾動軸承疲勞剝落動力學模型 127
5.2.3 滾動軸承疲勞剝落振動信號特徵 131
5.2.4 滾動軸承故障信號成分分析 134
5.3 共振稀疏分解及其仿真分析 135
5.3.1 共振稀疏分解的理論基礎 135
5.3.2 共振稀疏分解的參數影響分析 141
5.3.3 基於共振稀疏分解的滾動軸承模擬故障信號分析 143
5.4 共振稀疏分解在滾動軸承微弱故障信息提取中的研究 146
5.4.1 滾動軸承故障信號共振稀疏分解的參數確定 146
5.4.2 故障信息提取方法 149
5.4.3 高、低共振分量在故障信息提取上的對比分析 149
5.5 實驗驗證及結果分析 154
5.5.1 實驗平台和實驗對象 154
5.5.2 實驗方案設計 155
5.5.3 實例分析 156
5.5.4 對比分析 173
5.6 本章小結 177
參考文獻 177
第6章 齒輪故障診斷的特徵提取與知識獲取 181
6.1 引言 181
6.1.1 齒輪的嚙合振動分析 181
6.1.2 齒輪故障信號特徵 185
6.1.3 齒輪的故障特徵參數 187
6.2 基於小波包分析的齒輪故障特徵提取 189
6.2.1 小波包及其時頻分析特性 189
6.2.2 基於小波變換的噪聲消除 195
6.2.3 基於小波包的故障特徵提取 199
6.3 齒輪故障診斷的實驗研究 201
6.3.1 齒輪故障診斷實驗設計 201
6.3.2 齒輪振動信號的特徵提取 202
6.3.3 基於流向圖的齒輪故障知識獲取 206
6.4 本章小結 214
參考文獻 214
