机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:何正嘉

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2001-1

价格:17.90元

装帧:简裝本

isbn号码:9787040102840

丛书系列:

图书标签:

• 机械设备
• 故障诊断
• 非平稳信号
• 信号处理
• 振动分析
• 智能诊断
• 机器学习
• 工业应用
• 预测性维护
• 状态监测

探索未知的宇宙：天体物理学前沿理论与观测技术 本书并非关于机械设备故障诊断的专业著作，而是着眼于浩瀚宇宙的奥秘，深入探讨天体物理学领域的前沿理论和尖端观测技术。我们将带领读者踏上一段激动人心的宇宙探索之旅，揭示恒星的诞生与演化、星系的形成与碰撞、黑洞的神秘引力以及宇宙大尺度的结构。 第一章：宇宙的起源与演化——从大爆炸到暗能量的谜团 本章将从宇宙学的基石——大爆炸理论出发，系统梳理我们当前对宇宙起源和演化的认知。我们将深入剖析宇宙微波背景辐射的证据，阐述宇宙膨胀的红移现象，并探讨早期宇宙的物质构成。随后，我们将聚焦于宇宙演化中的关键时期，例如宇宙的暴胀时期、原子的形成以及第一代恒星的出现。 接着，我们将进入现代宇宙学最引人入胜且充满挑战的领域：暗物质与暗能量。我们将详细介绍支持暗物质存在的观测证据，例如星系旋转曲线和星系团的引力透镜效应，并探讨目前主流的暗物质候选粒子理论。对于暗能量，我们将阐述其如何导致宇宙加速膨胀，并介绍当前关于暗能量本质的各种理论模型，包括宇宙学常数、量子真空能以及动力学标量场等。本章还将讨论宇宙学参数的测量精度不断提高所带来的宇宙学模型更新，以及未来观测将如何进一步约束这些模型。 第二章：恒星的生命周期——从星云到超新星的壮丽画卷 恒星，作为宇宙中最基本的发光天体，其生命周期的研究一直是天体物理学的核心内容。本章将以详实的理论和最新的观测数据，描绘恒星从诞生到死亡的完整生命画卷。我们将从星际分子云的引力坍缩讲起，阐述原恒星的形成过程，以及氢核聚变反应如何点燃恒星的光芒。 接着，我们将详细介绍不同质量恒星的演化路径。对于质量较低的恒星，我们将探讨其如何演化为主序星、红巨星，并最终成为白矮星。对于质量较大的恒星，我们将重点分析其在主序星阶段的核聚变过程，以及在演化后期经历的超巨星阶段。本章将深入探讨氦闪、碳燃烧、氖燃烧等复杂核反应过程，以及这些过程如何影响恒星的结构和性质。 当然，恒星生命中最壮观的结局莫过于超新星爆发。我们将详细介绍Ia型超新星和II型超新星的形成机制，并阐述它们在宇宙中的重要作用，例如重元素的合成与播撒。此外，本章还将涉及中子星和黑洞的形成，以及它们作为致密天体的独特物理性质。 第三章：星系的构成与演化——从尘埃到宇宙巨网的宏伟图景 星系，是宇宙中恒星、气体、尘埃和暗物质的集合体，其数量庞大且形态各异。本章将带领读者从微观的恒星群体视角，走向宏观的星系形成与演化。我们将首先介绍星系的分类系统，包括椭圆星系、旋涡星系、不规则星系等，并分析它们在形态、颜色和光谱上的差异。 随后，我们将深入探讨星系的形成机制。本章将重点介绍分层形成理论，解释小尺度结构如何通过引力作用合并形成更大的星系。我们将分析星系际介质的作用，例如气体吸积和星暴等现象，以及它们如何影响星系的演化进程。 星系的碰撞与并合是塑造星系形态和结构的另一重要过程。我们将通过模拟和观测数据，展示星系碰撞的物理过程，以及它们如何导致星系形态的改变、恒星形成的爆发以及黑洞活动的增强。最后，本章将展望宇宙大尺度结构，即星系是如何分布在宇宙中的，形成庞大的宇宙网状结构，并探讨这种结构形成的原因和意义。 第四章：黑洞的奥秘——时空的扭曲与物质的湮灭 黑洞，是宇宙中最极端的天体之一，以其强大的引力将一切物质和光线都吞噬其中。本章将深入剖析黑洞的形成、性质和对周围环境的影响。我们将从爱因斯坦的广义相对论出发，解释黑洞视界的物理意义，以及事件视界如何成为信息无法逃逸的边界。 我们将探讨不同类型的黑洞，包括恒星级黑洞、超大质量黑洞以及可能存在的中间质量黑洞。本章将详细介绍恒星级黑洞的形成机制，即大质量恒星在其生命末期坍缩形成。对于超大质量黑洞，我们将讨论它们是如何在星系中心形成并成长的，以及它们与宿主星系的共同演化关系。 此外，本章还将重点关注黑洞的观测证据。我们将介绍X射线双星中吸积盘发出的X射线、引力波探测器观测到的黑洞并合事件，以及事件视界望远镜拍摄到的首张黑洞照片。我们将讨论黑洞的吸积盘、喷流等现象，以及它们如何影响周围的星际介质和星系演化。最后，本章还将触及黑洞热力学、霍金辐射等理论前沿。 第五章：前沿观测技术与未来展望——探索宇宙的利器 理解宇宙的奥秘离不开强大的观测技术。本章将聚焦于当前天体物理学领域最先进的观测设备和技术，并展望未来的发展方向。我们将介绍地面望远镜的最新进展，例如大型光学望远镜（如ELT）和射电干涉仪（如SKA），以及它们所带来的观测能力的飞跃。 我们将重点介绍空间望远镜的重要性，例如哈勃空间望远镜、詹姆斯·韦伯空间望远镜以及未来的系外行星探测任务（如WFIRST）。我们将分析它们在可见光、红外、X射线等不同波段的观测优势，以及它们如何帮助我们揭示宇宙的深层秘密。 此外，本章还将探讨非电磁波探测技术，特别是引力波天文学的兴起。我们将介绍LIGO、Virgo等引力波探测器的工作原理，以及它们如何开启观测宇宙的新窗口，直接探测黑洞、中子星等致密天体的并合事件。 最后，本章将对天体物理学的未来发展进行展望。我们将讨论哪些关键问题仍然悬而未决，例如暗物质和暗能量的本质、系外行星的生命探测、宇宙结构的起源等，以及未来的观测任务和理论研究将如何努力解答这些问题。本书旨在为广大对宇宙充满好奇的读者提供一个了解天体物理学前沿知识的窗口，激发探索未知宇宙的热情。

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这本书最让我印象深刻的一点，是它对“平稳性假设”这一传统限制的突破和批判。长期以来，许多振动分析工具都建立在信号平稳的基础之上，但在机械故障的演化过程中，信号的非平稳性恰恰是故障发生的标志。这本书没有停留在理论层面进行口号式的批判，而是提供了具体的技术路线图来应对这种挑战。我特别关注了其中关于高阶统计量和瞬时频率估计的章节，作者非常细致地解释了传统FFT方法在此类信号面前的局限性，并着重介绍了如何利用更精细的数学工具来捕捉信号中隐藏的、与故障相关的瞬态信息。虽然部分数学推导部分需要结合其他基础信号处理教材进行辅助理解，但作者提供的算法实现伪代码和参数选择指导，极大地弥补了纯理论的不足。它真正教会的不是“如何计算”，而是“在什么情况下，应该选择哪种计算方法”，这种方法论层面的提升，是任何速成手册都无法比拟的。

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说实话，这本书的专业深度远超我的预期，它绝不是一本泛泛而谈的入门读物。对于一个想在振动监测领域深耕的研究人员来说，它提供了一个坚实的理论基石和广阔的视野。我发现作者在讨论传感器选择和数据采集策略时，考虑到了工业现场的实际约束，比如电磁干扰、环境温度变化对采集系统的影响，并据此提出了相应的信号预处理策略。这种对“全流程”的关注，体现了作者深厚的工程背景。比如在模型验证部分，书中对不同诊断模型的泛化能力进行了严格的对比测试，这对于我们评估新算法的实用价值至关重要。此外，书中对故障诊断的“可解释性”也给予了足够的重视，强调了从信号特征回到物理故障模式的重要性，这避免了将诊断系统变成一个无法解释的“黑箱”，这在需要向管理层汇报诊断结果时显得尤为关键。

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这本书的封面设计非常朴实，散发着一种老派的工科书籍特有的严谨气息。我一开始拿起它，就被厚厚的篇幅和密集的公式符号镇住了。说实话，我对“非平稳信号”这个概念感到有些头疼，总觉得离实际应用太遥远。然而，当我翻开前几章，被作者清晰的逻辑和详尽的推导过程所吸引。它并没有一上来就抛出复杂的数学模型，而是先从机械振动的物理本质入手，循序渐进地搭建理论框架。特别是关于时频分析方法的引入，作者没有采用那种教科书式的生硬罗列，而是结合具体的故障案例，比如轴承的早期微小损伤信号，来阐述不同分析工具（如小波变换、经验模态分解）的优势和适用场景。书中穿插的大量图表都经过精心挑选，几乎每一张图都直观地展示了信号从原始到特征提取的整个过程，这对于我这样偏向实践的读者来说，极大地降低了理解难度。尽管理论深度足够，但作者始终没有忘记工程应用的最终目的，使得整本书读起来既有理论的厚重感，又不失工程实践的指导意义，是一本值得反复研读的工具书。

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这本书的排版和装帧设计虽然传统，但内容组织却展现出高度的逻辑性。它像是一部百科全书式的参考手册，却又拥有极强的叙事主线——即如何利用先进的信号处理技术解决实际的机械健康监测问题。我惊喜地发现，书中不仅涵盖了标准的时域、频域分析，还拓展到了奇异值分解（SVD）在故障早期特征提取中的应用，以及如何结合机器学习模型构建一个闭环的诊断系统。不同于市面上很多只侧重于介绍最新AI方法的书籍，这本书的价值在于它建立了一个从“信号源头”到“最终决策”的完整技术链条。它成功地将“非平稳”这一复杂概念，通过一系列结构化的章节，拆解成了可以被有效处理的工程问题。对于希望系统性地掌握现代机械状态监测与故障诊断技术的人来说，这本书无疑是一次物超所值的投资，它提供的知识体系是扎实、全面且面向未来的。

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这本书的阅读体验，就像是跟随一位经验丰富的现场工程师进行了一次深入的技术交流。我尤其欣赏作者在方法论上的严谨和务实态度。它没有过度追求新颖或花哨的算法，而是将重心放在了那些经过时间检验的、真正能在复杂工业环境下稳定工作的诊断技术上。例如，在讲解故障特征量提取时，书中对不同统计量在不同噪声水平下的稳健性进行了对比分析，这在很多纯理论著作中是很少涉及的。更让我受益匪浅的是关于“小样本”诊断的探讨。在实际生产中，获取足够多的故障样本是极其困难的，这本书专门辟出章节讨论了如何利用少量数据进行有效的模式识别和状态评估，这无疑是直击工业界痛点的宝贵经验。文字风格非常凝练，用词准确，没有丝毫水分，每一句话都似乎蕴含着作者多年积累的教训与洞察。读完后，我感觉自己对如何将实验室里的理论知识转化为车间里可信赖的诊断系统，有了一个更清晰、更可靠的路径图。

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