图书介绍
机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 于德介，程军圣，杨宇著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：7030170539
- 出版时间：2006
- 标注页数：194页
- 文件大小：10MB
- 文件页数：204页
- 主题词：机械设备－故障诊断－方法
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图书目录
第1章 时频分析及其在旋转机械故障诊断中的应用1
1.1 引言1
1.2 时频分析中的基本概念1
1.2.1 时间描述和频率描述1
1.2.2 解析信号2
1.2.3 瞬时频率3
1.2.4 平稳信号与非平稳信号4
1.2.5 窗函数5
1.2.6 Heisenberg测不准原理6
1.3 窗口傅里叶变换6
1.3.1 窗口傅里叶变换的定义6
1.3.2 窗口傅里叶变换的时间和频率分辨率7
1.3.3 窗口傅里叶变换在旋转机械故障诊断中的应用及其局限性9
1.4 Wigner-Ville分布在旋转机械故障诊断中的应用及其局限性12
1.5 小波分析在旋转机械故障诊断中的应用及其局限性14
1.5.1 连续小波变换14
1.5.2 小波分解与小波包分解16
1.5.3 小波分析在旋转机械故障诊断中的应用17
1.5.4 小波分析的局限性22
第2章 Hilbert-Huang变换24
2.1 引言24
2.2 EMD方法24
2.2.1 特征尺度参数24
2.2.2 内禀模态函数25
2.2.3 EMD方法——“筛分”过程27
2.2.4 EMD方法的特点30
2.3 Hilbert谱与Hilbert边际谱34
2.4 Hilbert-Huang变换与小波分析方法的比较36
2.4.1 EMD方法与小波分解方法的比较37
2.4.2 Hilbert谱与小波谱的比较39
2.5 基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法40
2.5.1 基于EMD的信号瞬时特征的小波分析方法原理41
2.5.2 仿真信号分析结果44
第3章 Hibert-Huang变换的内禀模态函数判据及端点效应问题处理方法47
3.1 引言47
3.2 内禀模态函数判据的研究47
3.2.1 概述47
3.2.2 能量差跟踪法48
3.2.3 仿真与实验信号分析50
3.3 Hilbert-Huang变换中端点效应问题的处理53
3.3.1 概述53
3.3.2 基于支持向量回归机的端点效应问题的处理方法54
3.3.3 基于时变参数自回归滑动平均模型的端点效应问题的处理方法69
第4章 基于Hilbert-Huang变换的旋转机械故障特征提取方法75
4.1 引言75
4.2 基于Hilbert-Huang变换的时频熵75
4.2.1 基于Hilbert-Huang变换的时频熵定义76
4.2.2 在齿轮故障特征提取中的应用78
4.3 基于EMD的频率族分离法79
4.3.1 基于EMD的频率族分离法原理79
4.3.2 在齿轮故障特征提取中的应用81
4.4 局部Hilbert边际谱在滚动轴承故障特征提取中的应用89
4.4.1 基于局部Hilbert边际谱的滚动轴承故障特征提取方法89
4.4.2 实验信号分析91
4.5 基于EMD的转子局部碰摩故障特征提取方法93
4.5.1 基于EMD的转子局部碰摩故障特征提取方法原理93
4.5.2 实验信号分析94
5.1 引言98
第5章 基于EMD的能量算子解调方法98
5.2 Hilbert变换解调方法及其局限性99
5.2.1 Hilbert变换解调方法99
5.2.2 Hilbert变换解调方法的局限性100
5.3 能量算子解调方法103
5.3.1 能量算子分离算法（EOSA）103
5.3.2 平滑的能量算子分离算法105
5.4 基于EMD的能量算子解调方法107
5.5 基于EMD的能量算子解调方法在旋转机械故障诊断中的应用112
5.5.1 基于EMD的能量算子解调方法在滚动轴承故障诊断中的应用113
5.5.2 基于EMD的能量算子解调方法在齿轮故障诊断中的应用116
第6章 基于EMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用120
6.1 引言120
6.2 基于EMD的AR模型121
6.3 基于EMD的AR模型在齿轮故障诊断中的应用126
6.3.1 基于EMD和AR模型的齿轮故障诊断方法127
6.3.2 实验信号分析130
6.4 基于EMD的AR模型在滚动轴承故障诊断中的应用132
6.4.1 基于EMD和AR模型的滚动轴承故障诊断方法132
6.4.2 实验信号分析133
第7章 基于EMD和关联维数的旋转机械故障诊断方法136
7.1 引言136
7.2 关联维数及其计算137
7.2.1 分形测度137
7.2.2 关联维数的计算138
7.2.3 关联维数的影响因素139
7.3 基于EMD和关联维数的转子系统故障诊断方法141
7.4 关联维数和基于EMD的AR模型在旋转机械故障诊断中的应用146
7.4.1 关联维数和基于EMD的AR模型在转子系统故障诊断中的应用147
7.4.2 关联维数和基于EMD的AR模型在滚动轴承故障诊断中的应用150
8.1 概述154
第8章 内禀模态特征能量法154
8.2 基于内禀模态能量熵的故障诊断方法155
8.2.1 内禀模态能量熵155
8.2.2 基于内禀模态能量熵的特征能量法步骤157
8.2.3 试验分析结果159
8.3 基于局部Hilbert边际能量谱的故障诊断方法161
8.3.1 基于局部Hilbert边际能量谱的特征能量法步骤161
8.3.2 实例分析163
8.4 基于Hilbert边际谱的故障诊断方法164
8.4.1 基于Hilbert边际谱的特征能量法步骤164
8.4.2 实例分析166
9.1 概述167
9.2 信号奇异值分解167
第9章 内禀模态奇异值分解方法167
9.3 基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的旋转机械故障诊断方法169
9.3.1 基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的齿轮故障诊断方法170
9.3.2 基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法174
9.3.3 基于内禀模态奇异值熵的转子系统状态监测与故障诊断方法175
第10章 内禀模态包络谱方法179
10.1 概述179
10.2 包络分析法180
10.3 基于内禀模态包络谱和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法181
10.3.1 基于内禀模态包络谱和支持向量机的故障诊断方法步骤182
10.3.2 实例分析184
10.4 基于内禀模态包络谱的齿轮故障诊断方法186
10.4.1 齿轮故障振动信号的调幅特性186
10.4.2 仿真信号分析188
10.4.3 实例分析190
参考文献192