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第1章 旋转机械复合故障诊断原理1

1.1 旋转机械复合故障诊断概述2

1.1.1 旋转机械复合故障的定义2

1.1.2 常见的旋转机械复合故障4

1.1.3 旋转机械复合故障诊断的目的和意义5

1.2 旋转机械复合故障诊断原理7

1.2.1 故障诊断的基本概念8

1.2.2 故障信息的获取和诊断方法9

1.2.3 振动诊断的基础工作13

1.2.4 振动信号的分析与处理16

1.3 本章小结20

第2章 基于人工免疫系统的复合故障诊断技术21

2.1 人工免疫系统的原理及模型22

2.1.1 人工免疫系统的生物原型22

2.1.2 人工免疫系统的仿生机理22

2.1.3 人工免疫系统模型27

2.2 阴性选择算法28

2.2.1 阴性选择算法29

2.2.2 检测信号处理及检测器训练30

2.2.3 阴性选择算法新的改进31

2.3 无量纲指标37

2.3.1 概率密度函数37

2.3.2 无量纲指标的定义38

2.3.3 无量纲指标的优越性40

2.3.4 构建新的适用于复合故障诊断的无量纲指标40

2.4 应用实例及仿真42

2.4.1 无量纲指标计算与故障特征提取42

2.4.2 无量纲免疫检测器的生成44

2.4.3 集成诊断46

2.4.4 多无量纲免疫检测器的旋转机械复合故障诊断实验及仿真47

2.5 本章小结50

第3章 基于证据理论的复合故障诊断技术51

3.1 基于证据理论的复合故障诊断方法概述52

3.1.1 机械故障诊断的意义52

3.1.2 基于证据推理的机械复合故障53

3.2 证据理论复合故障诊断原理56

3.2.1 K最近邻法算法56

3.2.2 经典的证据理论故障诊断方法57

3.2.3 改进的证据理论故障诊断方法58

3.2.4 相关证据下并发故障诊断的信息融合方法61

3.2.5 证据组合规则的随机集统一表示及其在故障诊断中的应用62

3.2.6 证据组合规则的随机集统一表示模型64

3.2.7 经典组合规则的随机集统一表示65

3.2.8 一种新的证据组合规则及其在故障诊断中的应用66

3.3 本章小结67

第4章 基于粗糙集的属性权重确定方法68

4.1 粗糙集概述69

4.1.1 粗糙集概述69

4.1.2 粗糙集与证据理论71

4.2 粗糙集的基本概念71

4.2.1 等价关系与粗糙集71

4.2.2 精度与粗糙度72

4.2.3 知识约简73

4.3 粗糙集的属性权重确定方法73

4.3.1 基于条件属性的属性重要度确定方法74

4.3.2 基于决策属性的属性重要度确定方法75

4.3.3 基于粗糙集的属性权重确定方法76

4.4 改进的粗糙集属性权重确定方法76

4.4.1 改进的基于条件的属性重要度确定方法76

4.4.2 改进的基于决策的属性重要度确定方法77

4.4.3 改进的基于粗糙集的属性权重确定方法78

4.5 基于粗糙集的权重分配的仿真、实验78

4.5.1 实验环境78

4.5.2 实验数据80

4.5.3 基于条件属性重要度的指标权重计算仿真实验82

4.5.4 基于决策属性重要度的指标权重计算仿真实验84

4.6 本章小结86

第5章 基于频谱的复合故障诊断方法87

5.1 经典谱分析88

5.1.1 幅值谱88

5.1.2 功率谱89

5.1.3 倒频谱90

5.1.4 包络谱92

5.1.5 相位谱93

5.2 现代频谱技术95

5.2.1 最大熵谱95

5.2.2 最大似然法96

5.3 时频域方法98

5.3.1 连续小波变换98

5.3.2 EMD算法98

5.3.3 基于余弦窗的端点效应处理100

5.3.4 线性相关方法100

5.3.5 希尔伯特包络101

5.4 本章小结102

第6章 旋转机械复合故障诊断在现场工业中的应用103

6.1 工业现场复合故障诊断的背景104

6.2 旋转机械复合故障诊断核心算法104

6.2.1 工作任务104

6.2.2 工作目标105

6.2.3 实施方案105

6.3 工业机组复合故障无量纲免疫检测器集成诊断装置119

6.3.1 机组组成119

6.3.2 远程机组状态监控系统120

6.3.3 诊断系统组成122

6.4 旋转机械复合故障诊断在现场工业中的综合应用实例125

6.5 本章小结127