作 者： 于德介 程軍圣 楊宇
出 版 社： 科學出版社
出版日期： 2006年5月

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I S B N： 703017053
頁數：194
開本：16開
包裝：平裝

簡介
本書是在完成國家自然科學基金“基于EMD和Hilbert譜的機械故障診斷方法研究”(編號：50275050)的基礎上完成的，其研究方法是目前國內外故障診斷研究的新方向。本書介紹了新的信號處理方法——Hilbert-Huang變換方法，著重研究了Hilbert-Huang變換中的IMF判據和端點效應問題，并提出了一系列基于Hilbert-Huang變換的機械故障診斷方法。所提出的理論方法不僅通過實驗被得到了驗證，而且已應用到實際工程中，并得到了良好的診斷效果。本書可供大專院校教師、研究生和高年級學生閱讀，還可供從事信號處理和機械故障診斷的科技人員參考。

前言
第1章 時頻分析及其在旋轉機械故障診斷中的應用
1.1 引言
1.2 時頻分析中的基本概念
1.2.1 時間描述和頻率描述
1.2.2 解析信號
1.2.3 瞬時頻率
1.2.4 平穩信號與非平穩信號
1.2.5 窗函數
1.2.6 Heisenberg測不準原理
1.3 窗口傅里葉變換
1.3.1 窗口傅里葉變換的定義
1.3.2 窗口傅里葉變換的時間和頻率分辨率
1.3.3 窗口傅里葉變換在旋轉機械故障診斷中的應用及其局限性
1.4 Wigner-Ville分布在旋轉機械故障診斷中的應用及其局限性
1.5 小波分析在旋轉機械故障診斷中的應用及其局限性
1.5.1 連續小波變換
1.5.2 小波分解與小波包分解
1.5.3 小波分析在旋轉機械故障診斷中的應用
1.5.4 小波分析的局限性
第2章 Hilbert-Huang變換
2.1 引言
2.2 EMD方法
2.2.1 特征尺度參數
2.2.2 內稟模態函數
2.2.3 EMD方法—— “篩分”過程
2.2.4 EMD方法的特點
2.3 Hilbert譜與Hilbert邊際譜
2.4 Hilbert-Huang變換與小波分析方法的比較
2.4.1 EMD方法與小波分解方法的比較
2.4.2 Hilbert譜與小波譜的比較
2.5 基于EMD的信號瞬時特征的小波分析方法
2.5.1 基于EMD的信號瞬時特征的小波分析方法原理
2.5.2 仿真信號分析結果
第3章 Hilbert-Huang變換的內稟模態函數判據及端點效應問題處理方法
3.1 引言
3.2 內稟模態函數判據的研究
3.2.1 概述
3.2.2 能量差跟蹤法
3.2.3 仿真與實驗信號分析
3.3 Hilbert-Huang變換中端點效應問題的處理
3.3.1 概述
3.3.2 基于支持向量回歸機的端點效應問題的處理方法
3.3.3 基于時變參數自回歸滑動平均模型的端點效應問題的處理方法
第4章 基于Hilbert-Huang變換的旋轉機械故障特征提取方法
4.1 引言
4.2 基于Hilbert-Huang變換的時頻熵
4.2.1 基于Hilbert-Huang變換的時頻熵定義
4.2.2 在齒輪故障特征提取中的應用
4.3 基于EMD的頻率族分離法
4.3.1 基于EMD的頻率族分離法原理
4.3.2 在齒輪故障特征提取中的應用
4.4 局部Hilbert邊際譜在滾動軸承故障特征提取中的應用
4.4.1 基于局部Hilbert邊際譜的滾動軸承故障特征提取方法
4.4.2 實驗信號分析
4.5 基于EMD的轉子局部碰摩故障特征提取方法
4.5.1 基于EMD的轉子局部碰摩故障特征提取方法原理
4.5.2 實驗信號分析
第5章 基于EMD的能量算子解調方法
5.1 引言
5.2 Hilbert變換解調方法及其局限性
5.2.1 Hilbert變換解調方法
5.2.2 Hilbert變換解調方法的局限性
5.3 能量算子解調方法
5.3.1 能量算子分離算法(EOSA)
5.3.2 平滑的能量算子分離算法
5.4 基于EMD的能量算子解調方法
5.5 基于EMD的能量算子解調方法在旋轉機械故障診斷中的應用
5.5.1 基于EMD的能量算子解調方法在滾動軸承故障診斷中的應用
5.5.2 基于EMD的能量算子解調方法在齒輪故障診斷中的應用
第6章 基于EMD的AR模型在旋轉機械故障診斷中的應用
6.1 引言
6.2 基于EMD的AR模型
6.3 基于EMD的AR模型在齒輪故障診斷中的應用
6.3.1 基于EMD和AR模型的齒輪故障診斷方法
6.3.2 實驗信號分析
6.4 基于EMD的AR模型在滾動軸承故障診斷中的應用
6.4.1 基于EMD和AR模型的滾動軸承故障診斷方法
6.4.2 實驗信號分析
第7章 基于EMD和關聯維數的旋轉機械故障診斷方法
7.1 引言
7.2 關聯維數及其計算
7.2.1 分形測度
7.2.2 關聯維數的計算
7.2.3 關聯維數的影響因素
7.3 基于EMD和關聯維數的轉子系統故障診斷方法
7.4 關聯維數和基于EMD的AR模型在旋轉機械故障診斷中的應用
7.4.1 關聯維數和基于EMD的AR模型在轉子系統故障診斷中的應用
7.4.2 關聯維數和基于EMD的AR模型在滾動軸承故障診斷中的應用
第8章 內稟模態特征能量法
8.1 概述
8.2 基于內稟模態能量熵的故障診斷方法
8.2.1 內稟模態能量熵
8.2.2 基于內稟模態能量熵的特征能量法步驟
8.2.3 試驗分析結果
8.3 基于局部Hilbert邊際能量譜的故障診斷方法
8.3.1 基于局部Hilbert邊際能量譜的特征能量法步驟
8.3.2 實例分析
8.4 基于Hilbert邊際譜的故障診斷方法
8.4.1 基于Hilbert邊際譜的特征能量法步驟
8.4.2 實例分析
第9章 內稟模態奇異值分解方法
9.1 概述
9.2 信號奇異值分解
9.3 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的旋轉機械故障診斷方法
9.3.1 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的齒輪故障診斷方法
9.3.2 基于內稟模態奇異值分解和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
9.3.3 基于內稟模態奇異值熵的轉子系統狀態監測與故障診斷方法
第10章 內稟模態包絡譜方法
10.1 概述
10.2 包絡分析法
10.3 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的滾動軸承故障診斷方法
10.3.1 基于內稟模態包絡譜和支持向量機的故障診斷方法步驟
10.3.2 實例分析
10.4 基于內稟模態包絡譜的齒輪故障診斷方法
10.4.1 齒輪故障振動信號的調幅特性
10.4.2 仿真信號分析
10.4.3 實例分析
參考文獻