旋转机械故障的非线性问题及智能诊断技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:罗跃纲

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2009-11

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787030257925

丛书系列:

图书标签:

• 旋转机械
• 故障诊断
• 非线性动力学
• 智能诊断
• 振动分析
• 信号处理
• 机器学习
• 状态监测
• 预测性维护
• 工业互联网

机械之韧：探寻非线性动态的奥秘与智能诊断新篇章 在现代工业的宏大脉搏中，旋转机械是驱动生产力、保障运行的关键。从航空发动机的涡轮叶片，到精密机床的轴承，再到庞大的发电机组，它们的每一次平稳转动都凝聚着精湛的设计与严谨的维护。然而，这些精密而庞大的系统并非总能一帆风顺。在复杂的工况、材料老化、制造精度差异等因素的交织影响下，旋转机械的运行状态会呈现出意想不到的非线性行为，而这些非线性特征往往是早期故障的“隐形信使”，一旦被忽视，则可能引发灾难性的后果。 本书并非聚焦于旋转机械故障的非线性问题及其智能诊断技术，而是致力于探索机械系统在运行过程中所展现出的丰富多彩的动态特性，并在此基础上，深入剖析如何利用先进的分析方法和前沿的传感技术，实现对机械性能的全面理解与精准评估。我们将一同踏上一段探索机械系统内在规律的旅程，领略工程师们如何通过对机械动力学的深刻洞察，驱动技术创新，提升装备的可靠性与效率。 一、机械动态的“脉搏”：解析系统的多维度运动规律 机械的运行，本质上是一系列相互关联的运动组合。从最基础的振动分析，到更为复杂的模态分析，再到对冲击、摩擦、耦合等动力学现象的细致刻画，本书将带领读者深入了解机械系统如何响应外界激励，以及其内部能量的传递与耗散。我们将探讨： 振动学的基本原理与高级应用： 振动是机械系统运行的天然语言。从傅里叶变换的经典应用，到时频分析的精细捕捉，我们将学习如何通过分析振动信号的频率、幅值、相位等信息，揭示系统的运动状态。我们将深入研究不同类型的振动，如简谐振动、阻尼振动、受迫振动等，并探讨它们在机械设计和评估中的意义。 模态分析与系统共振： 每一个机械系统都有其独特的“固有频率”和“振动模式”，即模态。了解这些模态，是理解系统为何在特定频率下产生剧烈振动的关键。本书将介绍模态分析的技术，包括实验模态分析（EMA）和计算模态分析（CMA），帮助读者理解如何识别系统的固有频率和振型，从而规避潜在的共振风险。 非线性动态行为的表象与机理： 许多机械系统在实际运行中会表现出非线性行为，例如混沌、分岔、周期倍化等。这些行为往往源于材料的非线性特性、间隙、摩擦、接触变化等。本书将通过经典案例分析，阐释这些非线性现象的产生机理，以及它们对机械性能的影响。我们将学习如何利用相空间重构、Lyapunov指数计算等工具，来量化和识别这些复杂的动态行为。 耦合动力学与系统集成： 现代机械系统往往由多个子系统组成，它们之间存在复杂的耦合关系。例如，电机与减速器、齿轮与轴承的相互作用。理解这些耦合动力学，对于评估整个系统的性能至关重要。本书将探讨不同力学、电学、液压等领域之间的耦合效应，以及如何构建多物理场仿真模型来预测和分析这些耦合行为。 二、洞察的“利器”：现代传感与信号处理技术 要理解机械的动态，精准的数据采集是第一步。本书将全面介绍当前主流的机械状态监测传感技术，并深入探讨与之配套的信号处理方法： 先进传感器的选择与部署： 从传统的加速度传感器、速度传感器，到高精度的激光测振仪、应变片，再到新兴的视觉传感器、声学传感器，我们将详细介绍各种传感器的原理、性能特点、适用范围及安装要点。特别地，我们将讨论如何在复杂的工业环境中，优化传感器的布局与配置，以获取最具代表性的数据。 信号处理的“魔法”： 原始的传感数据往往包含噪声和干扰。本书将深入讲解信号预处理技术，包括滤波（低通、高通、带通）、降噪（小波降噪、经验模态分解EMD）等。在此基础上，我们将重点介绍傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）等时频分析方法，帮助读者从复杂的时域信号中提取有价值的频率信息。 数据融合与特征提取： 单一的传感器数据往往不足以全面反映机械的状态。本书将探讨如何通过多源数据融合技术，整合来自不同传感器（如振动、温度、声学、油液等）的信息，构建更全面的监测视图。我们将学习如何从海量数据中提取有意义的特征，例如统计特征、频谱特征、时域特征等，为后续的分析打下基础。 三、前瞻性的“视野”：技术发展与应用前景 机械系统及其动力学的研究，是工程科学不断发展的重要体现。本书的最后部分，将展望该领域未来的发展趋势，并探讨其在各行业的广阔应用前景： 机械动力学与人工智能的融合： 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，将这些技术应用于机械动力学分析和评估，已成为新的研究热点。本书将探讨如何利用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、深度学习（DL）等，进行更高级的特征识别、模式分类和异常检测。 数字孪生与预测性维护： 数字孪生技术，即为物理实体创建一个虚拟的、动态的副本，为理解和预测机械系统的行为提供了前所未有的可能。本书将阐述数字孪生技术在机械动力学分析中的应用，以及如何结合实时数据，实现对机械状态的精确预测和提前干预。 工业4.0与智能制造： 机械系统的优化运行，是实现工业4.0和智能制造的关键环节。本书将讨论机械动力学研究如何赋能智能工厂的建设，包括提高生产效率、降低能耗、减少停机时间，并最终实现更高质量的产品制造。 通过对机械动态的深入剖析、对传感与信号处理技术的详尽介绍，以及对未来技术趋势的前瞻性展望，本书旨在为广大工程师、研究人员及相关领域的学生，提供一个全面、深入的学习平台。我们相信，对机械系统内在动力学规律的理解，以及对先进分析技术的掌握，将是驱动机械行业持续进步、迎接未来挑战的基石。

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