《機械故障診斷中的現代信號處理方法》在簡要介紹Fourier變換與短時Fourier變換等常用信號處理方法的基礎上，闡述了針對非線性、非平穩信號的新信號處理方法，既包括Wigner-ViUe分布、小波變換、Hilbert-Huang變換、高源分離技術等內容，也包括了線性調頻小波變換、信號的原子分解等。
基本介紹
- 書名：機械故障診斷中的現代信號處理方法
- 作者：褚福磊 彭志科 馮志鵬
- ISBN：9787030257413
- 定價：56.00 元
- 出版社：科學出版社
- 出版時間： 2009年10月
- 開本：16開
適用對象,圖書目錄,作者簡介,
適用對象
《機械故障診斷中的現代信號處理方法》可供從事機械設備狀態監測與故障診斷、設備管理與維護的廣大科技人員使用，也可作為高等院校機械、能源、動力等專業的高年級學生、研究生的教材或參考書。
圖書目錄
前言
第一章 短時Fourier變換
1.1 Fourier變換
1.2 短時Fourier變換
1.3 時頻解析度及不確定原理
參考文獻
第二章 Wigner-Ville分布
2.1 基本定義及計算
2.2 基本性質
2.3 交叉干擾項及其抑制
參考文獻
第三章 小波變換
3.1 小波變換簡史
3.2 連續小波變換
3.3 基於小波變換的譜分析
3.4 重分配尺度譜
3.5 套用實例：轉子碰摩信號分析
3.6 基於小波變換的振動信號奇異性分析及其套用
參考文獻
第四章 線性調頻小波變換
4.1 線性調頻小波
4.2 線性調頻小波變換
4.3 自適應線性調頻小波分解
4.4 自適應線性調頻小波譜圖
4.5 Gauss線性調頻小波
4.6 多尺度Gauss線性調頻小波字典
4.7 改進的自適應線性調頻小波譜圖
4.8 基於自適應線性調頻小波分解的時頻分析程式實現及算例
4.9 非線性調頻小波變換
4.10 旋轉機械起停機過程振動信號分析
參考文獻
第五章 Hilbert-Huang變換
5.1 Hilbert變換和瞬時頻率
5.2 本徵模函式
5.3 經驗模式分解(EMD)方法
5.4 本徵模分量的選擇
5.5 基於經驗模式分解的Hilbert譜
5.6 套用實例
參考文獻
第六章 信號的原子分解方法
6.1 原子分解
6.2 框架分解
6.3 最佳正交基
6.4 匹配追蹤
6.5 基追蹤
6.6 滾動軸承振動信號分析
6.7 齒輪振動信號分析
參考文獻
第七章 機械故障診斷中的盲源分離技術
7.1 盲源分離問題的提出
7.2 盲源分離的基本理論
7.3 盲源分離算法
7.4 噪聲環境下機械故障源的盲分離
7.5 基於時頻分析的機械故障源的盲分離
7.6 基於ICA的特徵提取的HMM故障識別
參考文獻
作者簡介
褚福磊，清華大學教授，博士生導師。1982年畢業於江西冶金學院機械系，在天津大學獲碩士學位，在英國南安普敦大學獲博士學位，2000年起在清華大學精密儀器與機械學系任教授。現擔任中國振動工程學會轉子動力學專業委員會主任委員、故障診斷專業委員會副主任委員等，並擔任《振動工程學報》等刊物的編委。長期從事機械動力學和機械故障診斷技術的教學科研工作。主要研究領域：旋轉機械動力學、機械故障診斷技術。在所從事的研究領域已發表學術論文200多篇，其中80多篇被SCI收錄，160多篇被EI收錄。獲國家自然科學二等獎1項，獲省部級科技獎勵共5項；入選教育部“跨世紀優秀人才培養計畫”，獲國家傑出青年科學基金，享受國務院政府特殊津貼。
