設備故障診斷技術
作者:夏虹,劉永闊,謝春麗 編著
出版時間:2010年版
內容簡介
《設備故障診斷技術》共分9章,介紹了故障診斷技術涉及的概念、內容、診斷的任務、故障診斷技術中涉及的動態隨機數據的處理及分析方法?!对O備故障診斷技術》主要是從設備故障診斷的基本原理加以闡述,書中著重介紹基于統計理論的故障診斷方法,基于模糊理論的故障診斷方法,基于故障樹分析的故障診斷方法,基于專家系統原理的故障診斷方法,基于神經網絡的故障診斷方法,基于數據融合的故障診斷方法,以及基于相關技術集成的故障診斷方法?!对O備故障診斷技術》既可作為高等學校機械、能源、運輸、航空航天等領域相關專業研究生教材,也可供從事設備故障診斷工作的專業人員、工程技術人員閱讀、參考。
目錄
第1章 設備故障診斷概述
1.1 設備故障診斷的基本概念和特點
1.1.1 設備故障的基本概念
1.1.2 設備故障診斷的內容及特點
1.2 故障診斷的基本問題
1.2.1 故障分類
1.2.2 故障診斷的任務
1.2.3 評價故障診斷系統的性能指標
1.3 設備故障診斷的知識構成和求解過程
1.3.1 設備故障診斷的知識構成
1.3.2 設備故障診斷的求解過程
1.4 設備故障診斷的基本方法及研究現狀
1.4.1 基于解析模型的故障診斷方法
1.4.2 基于知識的故障診斷方法
1.4.3 基于信號處理的故障診斷方法
1.4.4 其他故障診斷方法
1.4.5 設備故障診斷技術研究的熱點
1.5 設備故障診斷技術的發展趨勢
復習思考題
第2章 故障診斷中的數據處理
2.1 數據處理的有關知識
2.1.1 動態測試數據的分類
2.1.2 隨機過程的基本概念
2.1.3 測試數據處理方法
2.1.4 數據檢驗
2.1.5 數據分析流程
2.2 隨機數據統計參量的數值分析
2.2.1 估計理論的基本概念
2.2.2 均值和方差的計算
2.3 離散傅里葉變換(DFT)
2.3.1 采樣與混疊
2.3.2 截斷與泄漏
2.3.3 頻率采樣(延拓)
2.4 小波分析的基本原理
2.4.1 小波變換
2.4.2 小波變換的直觀理解及其工程解釋
2.4.3 小波包分析
2.4.4 適合故障信號分析的小波函數選擇
復習思考題
第3章 基于統計理論的診斷方法
3.1 Bayes決策診斷方法
3.1.1 概述
3.1.2 基于最大后驗概率的Bayes診斷
3.1.3 基于最小風險的Bayes診斷
3.2 時序模型診斷法
3.2.1 ARMA,All和MA模型
3.2.2 故障診斷時序方法的步驟
3.2.3 故障診斷時序方法的內容
3.2.4 ARMA模型的建模
3.2.5 根據模型參數進行故障診斷
3.2.6 距離判別函數故障診斷法
3.3 序貫模式分類故障診斷法
3.3.1 概述
3.3.2 序貫分類原理及步驟
3.3.3 Bayes序貫判別步驟
3.4 主分量分析法
3.4.1 引言
3.4.2 主分量分析
3.5 線性判別函數法
3.5.1 引言
3.5.2 Fisher判別式分析(FDA)
3.6 灰色系統的關聯分析診斷方法
3.6.1 概述
3.6.2 關聯度分析法在故障診斷模式識別中的應用
3.6.3 灰色預測在設備狀態趨勢預報中的應用
3.7 基于支持向量機的故障診斷方法
3.7.1 支持向量機的基本原理
3.7.2 多類支持向量機
3.7.3 支持向量機的故障診斷方法
3.7.4 實例
復習思考題
第4章 基于模糊理論的診斷方法
4.1 模糊集合理論基礎
4.1.1 模糊集與隸屬函數
4.1.2 隸屬函數的確定
4.1.3 常用的隸屬函數圖表
4.1.4 模糊集的表示方法及其運算
4.2 基于模糊模式的故障診斷方法
4.2.1 模糊模式識別的直接方法
4.2.2 模糊模式識別的間接方法
4.3 故障診斷的模糊綜合評判原則
4.3.1 綜合評判的數學原理
4.3.2 模糊綜合評判的五種具體模型
4.3.3 綜合評判模型的故障診斷應用實例
4.3.4 幾種綜合評判模型的適用范圍
4.3.5 故障診斷的多級模糊綜合評判方法
4.4 故障診斷的模糊聚類分析方法
復習思考題
第5章 故障樹分析診斷方法
5.1 故障樹分析概述
5.1.1 故障樹分析及其特點
5.1.2 故障樹分析使用的符號
5.2 故障樹分析的一般步驟及表述
5.2.1 故障樹分析的步驟
5.2.2 故障樹建造的一般方法
5.2.3 故障樹的結構函數
5.3 故障樹的分析
5.3.1 故障樹的定性分析
5.3.2 故障樹的定量分析
5.4 診斷實例
復習思考題
第6章 專家系統故障診斷方法
6.1 專家系統概述
6.1.1 專家系統的基本概念
6.1.2 專家系統的結構
6.1.3 專家系統的特點
6.2 專家系統的知識表示
6.2.1 知識的層次結構
6.2.2 公共知識和私有知識
6.2.3 陳述性知識與過程性知識
6.2.4 對知識表示的要求
6.3 知識的產生式表示
6.3.1 產生式規則的形式
6.3.2 產生式系統
6.3.3 產生式表示的優缺點
6.4 知識的框架表示
6.4.1 框架表示的形式
6.4.2 框架表示下的推理
6.5 故障診斷專家系統的推理方式與控制策略
6.5.1 基于規則的診斷推理
6.5.2 基于模型的診斷推理
6.5.3 基于案例的診斷推理
6.5.4 不精確推理
6.6 故障診斷專家系統知識的獲取
6.6.1 間接獲取方式
……
第7章 神經網絡故障診斷方法
第8章 數據融合故障診斷方法
第9章 集成技術的故障診斷方法
參考文獻