导语

  

内容提要

  

    本书以机械振动分析为主线，介绍了机械故障诊断的基本原理、方法和应用。
    原理与方法：
    机械故障诊断的振动力学基础、故障诊断信号的幅域与时域分析、故障诊断信号的频域分析方法、故障诊断信号处理的特殊方法。
    实例讲解：
    滚动轴承的故障诊断与实例解析、齿轮的故障诊断及实例解析、旋转机械的故障诊断及实例解析、滑动轴承的故障诊断及实例解析。
    本书可为从事机电设备运行、维护、设备点检和运行状态监测以及故障诊断与事故分析等相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供高等院校机械专业师生学习参考。

第1章  绪论
  1.1  机械故障诊断技术的定义
  1.2  机械设备故障诊断的研究内容
  1.3  机械设备故障诊断方法的分类
  1.4  机械设备故障诊断技术的发展趋势
第2章  机械故障诊断的振动力学基础
  2.1  机械振动的概念及分类
    2.1.1  机械振动的基本概念
    2.1.2  机械振动的分类
    2.1.3  机械振动的描述
  2.2  机械系统振动的动力学基础
    2.2.1  无阻尼自由振动
    2.2.2  有阻尼自由衰减振动
    2.2.3  简谐受迫振动
    2.2.4  单自由度系统振动理论的应用
  2.3  机械振动测量与分析诊断系统简介
  2.4  机械振动故障信号测取传感器
    2.4.1  电涡流位移传感器
    2.4.2  速度传感器
    2.4.3  加速度传感器
  2.5  振动传感器的选择与安装
    2.5.1  传感器的选择原则
    2.5.2  传感器的安装方式
第3章  机械故障信号的幅域与时域分析
  3.1  随机信号的幅值概率密度函数
  3.2  信号幅域分析
    3.2.1  有量纲幅域参数
    3.2.2  无量纲幅域参数
  3.3  信号的相关分析
    3.3.1  自相关函数
    3.3.2  互相关函数
    3.3.3  相关分析的应用
第4章  故障诊断信号的频域分析方法
  4.1  傅里叶级数和傅里叶积分
    4.1.1  傅里叶级数
    4.1.2  傅里叶积分
  4.2  傅里叶变换的基本性质
  4.3  典型信号的傅里叶变换
    4.3.1  单位脉冲信号（δ函数）
    4.3.2  周期单位脉冲函数（梳状δ函数）
  4.4  信号的采样
    4.4.1  连续信号的采样
    4.4.2  采样定理
    4.4.3  采样点数与频率分辨率
  4.5  离散傅里叶变换（DFT）
    4.5.1  DFT的理论公式
    4.5.2  DFT计算过程的图解说明
  4.6  快速傅里叶变换（FFT）
    4.6.1  直接DFT计算的缺点
    4.6.2  快速傅里叶变换（FFT）的方法
  4.7  提高频谱分析精度的方法
    4.7.1  整周期采样方法
    4.7.2  窗函数法
  4.8  傅里叶频谱信息的表示方法
    4.8.1  确定性信号的傅里叶谱
    4.8.2  随机信号的功率谱
  4.9  机械故障信息的其他表示方法
第5章  故障诊断信号处理的特殊方法
  5.1  时域平均方法
  5.2  倒谱技术
    5.2.1  倒谱的分类
    5.2.2  倒谱分析法应用
    5.2.3  倒谱分析法的MATLAB实现
  5.3  调制与解调分析方法
    5.3.1  幅值调制与频率调制
    5.3.2  幅值及频率解调分析
  5.4  细化频谱分析方法
    5.4.1  复调制移频ZFFT算法基本原理
    5.4.2  实调制移频ZFFT算法基本原理
    5.4.3  实调制移频ZFFT算法计算流程
  5.5  细化包络解调方法
  5.6  小波变换
    5.6.1  小波变换的基本原理
    5.6.2  小波变换时频图
    5.6.3  小波变换的MATLAB计算程序
    5.6.4  小波变换在故障诊断中的应用
  5.7  经验模态分解方法
    5.7.1  EMD方法的基本原理
    5.7.2  Hilbert谱与Hilbert边际谱
    5.7.3  EMD分析的MATLAB程序
第6章  滚动轴承的故障诊断与实例分析
  6.1  滚动轴承失效形式和振动信号特征
  6.2  滚动轴承振动信号的特征频率分析
    6.2.1  滚动轴承运动产生的特征频率
    6.2.2  滚动轴承刚度变化引起的振动
    6.2.3  滚动轴承元件的固有频率
  6.3  滚动轴承的典型故障特征
    6.3.1  疲劳剥落损伤
    6.3.2  均匀磨损的轴承振动信号
    6.3.3  与滚动轴承安装有关的振动
  6.4  滚动轴承的振动监测与诊断方法
    6.4.1  幅域特征参数诊断法
    6.4.2  冲击脉冲法
    6.4.3  低频信号分析法
    6.4.4  共振解调法（包络解调法）
    6.4.5  加速度包络谱和冲击脉冲谱分析法
    6.4.6  倒谱分析法
    6.4.7  PeakVue峰值分析法
  6.5  滚动轴承的故障诊断实例分析
    6.5.1  冲击脉冲法在滚动轴承故障诊断中的应用
    6.5.2  冲击脉冲频谱分析法在离心泵电机轴承故障诊断中的应用
    6.5.3  胶乳分离机滚动轴承故障的共振解调法分析与应用
    6.5.4  倒谱分析在鞍钢线材厂设备滚动轴承故障诊断中的应用
    6.5.5  时域指标在滚动轴承故障诊断中的应用
    6.5.6  PeakVue技术在电机轴承故障诊断中的应用
    6.5.7  小波变换在滚动轴承故障分析中的应用
第7章  齿轮的故障诊断及实例解析
  7.1  齿轮的失效形式及产生原因
    7.1.1  齿轮的常见故障
    7.1.2  齿轮故障的产生原因
  7.2  齿轮副运动特点及振动机理分析
  7.3  齿轮故障的时域和频谱特征信息
  7.4  齿轮故障的监测与诊断方法
    7.4.1  时域平均法
    7.4.2  边带及细化频谱分析法
    7.4.3  倒谱分析法
    7.4.4  Hilbert解调法
  7.5  齿轮故障诊断实例解析
    7.5.1  边带分析在齿轮故障诊断中的应用
    7.5.2  大庆炼化增压鼓风机增速箱振动故障的频谱分析
    7.5.3  某海上采油平台的原油外输泵齿轮增速箱故障诊断
    7.5.4  基于Hilbert解调技术的重载汽车齿轮箱故障诊断
    7.5.5  小波降噪与倒谱相结合的齿轮箱故障诊断方法
    7.5.6  基于振动信号Hilbert边际谱的齿轮断齿故障诊断
    7.5.7  基于EMD的空分机齿轮箱故障诊断
第8章  旋转机械的故障诊断及实例解析
  8.1  旋转机械及其故障分类
    8.1.1  旋转机械的分类
    8.1.2  旋转机械的主要故障类型
  8.2  旋转机械典型故障的振动机理解析
    8.2.1  转子不平衡故障的振动机理分析
    8.2.2  转子不对中故障振动机理分析
  8.3  旋转机械的典型故障特征
    8.3.1  转子不平衡时的故障特征
    8.3.2  转子不对中时的故障特征
    8.3.3  转子基础松动时的故障特征
    8.3.4  转子磨碰故障振动特征
    8.3.5  基础共振时的振动特征
    8.3.6  旋转机械振动特征总结
  8.4  转子不平衡故障诊断实例解析
    8.4.1  通风电动机组不平衡故障分析研究
    8.4.2  某钢厂转炉煤气引风机设备状态检测
    8.4.3  催化轴流风机叶片断裂不平衡故障诊断
    8.4.4  基于EMD的转子不平衡振动分析
  8.5  转子不对中故障诊断实例分析
    8.5.1  离心风机不对中的故障分析
    8.5.2  汽轮发电机不对中故障探讨及案例分析
    8.5.3  汽油加氢泵不对中故障诊断
    8.5.4  汽轮发电机组基础下沉引起的不对中故障分析
    8.5.5  基于小波的汽轮发电机组振动故障诊断方法研究
    8.5.6  基于小波消噪的汽轮发电机组不对中故障检测
    8.5.7  基于EMD的模拟不对中振动信号时频谱分析
  8.6  转子的其他故障诊断实例分析
    8.6.1  引风机地脚螺栓松动故障及其诊断
    8.6.2  某化工厂-催装置中锅给水泵转子磨碰故障诊断
    8.6.3  基于EMD的烟气轮机动静摩擦故障诊断
第9章  滚动轴承的故障诊断及实例解析
  9.1  滑动轴承工作原理
  9.2  滑动轴承常见故障及原因
  9.3  滑动轴承的故障诊断及其对策
    9.3.1  油膜失稳故障的机理
    9.3.2  油膜振荡的故障特征及诊断
    9.3.3  油膜振荡的防治措施
  9.4  滑动轴承故障诊断实例
    9.4.1  油膜振荡发展过程的试验分析
    9.4.2  滑动轴承存在冲击信号故障诊断案例
    9.4.3  汽动给水泵油膜振荡故障分析与治理
    9.4.4  超超临界1000MW机组油膜涡动故障分析和处理
    9.4.5  离心压缩机油膜振荡的诊断
    9.4.6  基于EMD和HT的旋转机械油膜涡动信号分析
参考文献