机械故障诊断学
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品牌: 钟秉林
基本信息·出版社：机械工业出版社
·页码：410 页
·出版日期：2007年
·ISBN：9787111058663
·包装版本：第3版
·装帧：其他
·开本：16
·正文语种：中文
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内容简介《机械故障诊断学》是第3版。随着科学技术的发展，与第1、2版比较，全书内容体系都有很大的改变。全书共3篇13章分四部分：第一部分是第1章绪论，主要是说明工况监视与故障诊断的意义、发展概况、研究和系统设计的指导思想；第二部分即第1篇第2～第5章，主要是说明信号检测与特征信号处理方法的原理，旨在为读者在工程实践中能正确应用这些方法奠定必要的基础；第三部分即第2篇第6一第9章，介绍当代几种典型的人工智能技术原理和实际应用；第四部分即第3篇第10～第13章，其中前3章分别介绍机械故障诊断技术在三种典型的工程领域（旋转机械、液压系统及机械制造的质量控制）中的应用；第13章以某一工程项目为例，说明系统的设计和故障诊断技术的综合应用，以及当前正在发展的某些新技术的原理和方法。
作者简介钟秉林，1951年出生，北京市人，留英博士。曾任东南大学机械工程系主任、副校长。教育部高等教育司司长，现任北京师范大学校长，东南大学教授、博士生指导教师。兼任清华大学兼职教授、英国卡迪夫大学名誉研究员、国务院学位委员会学科评议组成员、国家自然科学基金委员会学科评议组成员等。享受政府特殊津贴。自20世纪80年代以来，从事机械设备工况监视与故障诊断领域的科研和教学工作以及高等教育管理工作。承担国家自然科学基金和国家863高技术发展研究基金项目多项，在国内外核心刊物和国际会议上发表科技论文50余篇，教育管理论文40余篇，合作出版专著或教材5本，获省部级科技进步奖4项。黄仁，教授，1952年毕业于上海同济大学机械工程系，1981～1982年在美国威斯康星大学作高级访问学者，曾任机械制造专业教研室主任，工况监视与故障诊断研究室主任，享有国务院专家津贴待遇。40余年来，在机械制造、时间序列分析、磨削烧伤在线辨识、陀螺漂移误差模型及工况监视与故障诊断研究等方面取得了一批研究成果，多次获部省级二、三等奖。发表论文百余篇，与钟秉林教授等合作出版专著3本。
编辑推荐《机械故障诊断学》于2000年被教育部研究生办公室推荐作为“研究生教学用书”，也可作为大学本科及机械设备运行管理工程技术人员的参考用书。
目录
第3版序第1版序第3版前言第2版前言第1版前言第1章 绪论1 故障诊断学的意义2 故障诊断技术的发展3 工况监视与故障诊断系统的主要环节和模式4 故障诊断与机械系统可靠性及可维修性的关系第1篇 特征信号检测与动态系统特性分析第2章 特征信号检测1 概述2 特征信号的选择3 振动信号的检测4 特征信号的采集第3章 动态系统特性的时域分析1 概述2 随机过程的基本概念及其数字特征3 时间序列的统计分析4 线性时间序列模型分析及其应用5 工况状态变化趋势性模型分析6 时间序列的预报第4章 动态系统特性的频谱分析1 概述2 周期信号的傅里叶级数及频谱3 非周期信号的傅里叶变换原理4 卷积定理5 采样信号的傅里叶变换6 傅里叶变换的周期性与离散性7 功率谱8 最大熵谱9 其他几种谱函数第5章 非平稳信号特征分析1 概述2 非平稳信号的频域分析3 非平稳信号的时频域分析4 经验模式分解及希尔伯特谱5 周期平稳信号分析第2篇 基于人工智能的故障诊断技术第6章 状态识别方法原理1 概述2 对比分析法3 距离及相似度量分类原理4 近邻决策算法5 贝叶斯（Baves）分类法6 Fisher判别方法7 势能函数分类法8 模糊诊断方法9 故障树分析法10 基于粗糙集理论的诊断方法11 主成分分析及独立成分分析第7章 神经网络诊断原理1 概述2 人工神经网络的拓扑结构及学习规则3 多层前向神经网络模型及BP算法4 径向基函数(RBF)网络及其学习算法5 模糊神经网络模型6 无监督神经网络模型第8章 模拟退火与演化算法的原理及应用1 概述2 模拟退火算法原理3 演化算法原理4 模拟退火和演化算法在知识获取中的应用第9章 专家系统诊断原理1 概述2 专家系统的基本结构及功能3 推理机制4 知识表示与知识获取5 粗糙集理论与知识获取6 人工神经网络与专家系统7 基于行为的故障诊断系统8 多专家诊断系统第3篇 机械故障诊断技术的工程应用第10章 旋转机械的状态监视与故障诊断1 概述2 振动基础3 转子系统振动故障诊断4 齿轮箱故障诊断5 滚动轴承的振动信号分析及研究第11章 机械制造过程质量控制与状态识别1 概述2 质量管理的模式3 正态分布曲线性质及不合格品率的计算4 工序过程质量状态的识别与控制第12章 液压系统的状态监测与故障诊断1 概述2 液压系统的故障模式及其特征3 液压系统检测与故障诊断方法4 液压系统故障诊断的基本方法与步骤第13章 计算机辅助状态监测与故障诊断系统1 概述2 汽轮机压缩机组工况监视与故障诊断系统实例3 面向web的多代理故障诊断系统4 嵌入式智能故障诊断系统附录A 正态分布表(12位小数)附录B 合格率与不合格率表(12位小数)参考文献
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