具体描述
《设备振动分析与故障诊断技术》的主要目的是，介绍现代设备状态监测与故障诊断新理论、新方法和新技术，使读者掌握设备状态监测及故障诊断所需的基本理论知识，获得可预测的设备状态维修及设备状态监测工作的内容及方法；通过案例分析，提供企业设备维护与管理基准，使读者能够建立适应本企业设备状态监测的管理体系，预测并做出正确的维护计划；通过成功执行设备状态监测技术、监测设备运行状态、及时诊断和排除设备故障，为企业创造巨大的经济效益。
《设备振动分析与故障诊断技术》总结了作者近十年的研究成果，学术思想较新，凝练了作者从事设备故障诊断培训工作及研究生教学的心得，结构体系完整，图文并茂，生动活泼。
作者简介
目录信息
读后感
本书已绝版，市面上比较少见，电子书也很难找到。对于初步学习振动分析的人来说，是一本不可多得的好书，讲解通俗，但有的地方比较繁琐，实例和图片很多，能满足一般工作需要，但图片不够清晰，不过实例很多，能给初学者提供直观的学习和参考经验。
评分本书已绝版，市面上比较少见，电子书也很难找到。对于初步学习振动分析的人来说，是一本不可多得的好书，讲解通俗，但有的地方比较繁琐，实例和图片很多，能满足一般工作需要，但图片不够清晰，不过实例很多，能给初学者提供直观的学习和参考经验。
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评分本书已绝版，市面上比较少见，电子书也很难找到。对于初步学习振动分析的人来说，是一本不可多得的好书，讲解通俗，但有的地方比较繁琐，实例和图片很多，能满足一般工作需要，但图片不够清晰，不过实例很多，能给初学者提供直观的学习和参考经验。
评分本书已绝版，市面上比较少见，电子书也很难找到。对于初步学习振动分析的人来说，是一本不可多得的好书，讲解通俗，但有的地方比较繁琐，实例和图片很多，能满足一般工作需要，但图片不够清晰，不过实例很多，能给初学者提供直观的学习和参考经验。
用户评价
拿到这本厚厚的著作，我最欣赏的是它对“诊断”这一环节的拆解能力。很多教材会把振动分析和故障诊断并列讲授，但这本书明显更偏重于“如何将分析结果转化为实际的维修决策”。书中用了很多篇幅来剖析不同故障模式下特征频率的偏移规律，并且非常贴心地制作了一个详尽的“故障特征图谱”。比如，轴承内圈、外圈、滚动体和保持架的缺陷，在时域、频域以及包络谱上分别呈现出何种独特的“指纹”信号，作者都用高分辨率的图表清晰地标示了出来，甚至连特定转速下谐波的叠加效应都有顾及。最让我印象深刻的是，它并没有止步于理想模型，而是深入探讨了实际工况下信号的非线性和随机性对诊断的干扰，并提供了如何通过滤波、去噪等预处理手段来“剥离”这些干扰的实用技巧。读完这些章节，我感觉自己不再是单纯地“看波形”，而是真正学会了如何“阅读”机器发出的“语言”，将抽象的数学模型与具体的机械损伤建立了直接、可靠的联系。
评分这本书的内容深度和广度，让我感觉像是在听一位德高望重的行业泰斗进行长达数日的“私塾”教学。它不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的塑造。我最大的收获是学会了如何系统地排除故障，而不是凭感觉去试探。比如，书中对“共振现象”的讲解，不仅限于简单的频率匹配，而是深入到了阻尼比对带宽的影响，以及如何通过改变转速来“避开”某些潜在的危险区域。这种由表及里、由现象及本质的讲解，极大地提升了我分析问题的层次感。另外，书中提供的附录中关于各种标准（如ISO、API）中对允许振动限值的引用和解读，对于工程报告的撰写规范性起到了极大的帮助。总之，这是一本值得放在工作台上，随时翻阅，并且每次都能从中获得新感悟的工具书，它代表着该领域实践与理论结合的最高水准。
评分这本书的封面设计简直是工业美学的典范，那种深邃的蓝色背景，配上清晰的、仿佛电路板纹理般的线条勾勒出的机械结构图，立刻就能抓住在技术圈子里摸爬滚打的读者的眼球。我第一次翻开它，就被那种扑面而来的专业气息镇住了。它不像市面上那些浮于表面的科普读物，而是直接深入到了机械动力学的心脏地带。作者在引言部分就展现了深厚的理论功底，他没有用大量晦涩的数学公式堆砌来吓唬人，而是巧妙地将傅里叶变换、模态分析这些核心概念，通过生动的工程实例进行串联讲解。特别是关于信号采集的前期准备工作那几章，细致到连传感器的安装角度、环境温度对数据的影响都做了详尽的分析，这种严谨程度，对于我们日常进行现场故障排除工作的人来说，简直是如获至宝。我记得有一章专门讲了如何利用冲击锤对复杂结构进行模态测试，书中提供的操作步骤和注意事项，几乎可以作为一份标准化的SOP（标准操作程序）来直接套用，避免了大量试错成本。整体来看，这本书的结构逻辑性极强，从基础原理到实际应用，过渡得如同行云流水般自然，体现了作者对该领域理解的深度和广度。
评分从文献综述的角度来看，这本书的视野非常开阔，它似乎将过去三十年内所有重要的振动诊断技术发展脉络都梳理得井井有条。我特别喜欢它在某一章节中对诊断流程“系统性”的强调。作者将整个诊断过程划分成了数据采集、信号处理、特征提取、模式识别和决策支持五个环环相扣的阶段，并对每个阶段可能出现的系统性误差进行了详尽的风险评估。这帮助我理解到，一次失败的诊断，往往不是单一环节出了问题，而是整个链条上的某个薄弱点导致了信息的丢失或扭曲。更难能可贵的是，书中还涉及到一些前沿的、尚未完全工业化的技术方向，比如利用机器学习进行早期故障预警的初步探索。它没有将这些前沿技术包装得过于神秘，而是以一种审慎的态度，指出了它们的潜力以及当前在数据量和算法鲁棒性方面存在的挑战，这对于制定未来的研发方向非常有启发性。
评分这本书的语言风格，说实话，带着一种老派工程师的务实和克制，非常对我的胃口。它没有那些华而不实的修辞，每一句话似乎都是经过反复推敲，直接指向问题核心。例如，在讨论高级诊断方法如小波分析或同步压缩变换时，作者没有长篇大论地介绍这些方法的数学背景，而是直接切入点——“当传统FFT在处理变速、非稳态信号时遭遇瓶颈，我们应该如何利用这些工具的瞬态捕捉能力来定位冲击源”。这种直击痛点的叙述方式，极大地提高了阅读效率。而且，书中穿插的案例分析，无一不是来自一线工程实践，从大型发电机组的喘振检测，到高精度机床主轴的微小裂纹识别，这些案例的复杂度和真实性，远超那些教科书式的完美案例。通过这些深入的剖析，我领悟到，先进的技术固然重要，但对基础理论的深刻理解和对实际工况的细致洞察，才是高效诊断的基石。这本书成功地在两者之间找到了一个完美的平衡点。
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