振动信号的现代分析技术与应用PDF电子书下载

第1章 振动信号的时频分析方法 1

1．1幅值域分析法 2

1．2振动信号的时差域分析方法 4

信号预处理 4

相关分析 6

1．3傅里叶变换 8

连续傅里叶变换 8

离散傅里叶变换 10

1．4振动信号的频域分析方法 11

频谱与频谱分析 11

经典谱估计方法 12

倒频谱分析 19

加窗与细化分析 23

1．5多相干分析技术 34

相干函数 34

频段上非独立输入信号的优先级排序 38

多相干分析 40

1．6时频分析 45

时频分析的基本概念 45

信号的时频表示和相平面 46

时频分析的窗函数 47

1．7短时傅里叶变换 48

短时傅里叶变换的概念 48

离散短时傅里叶变换 50

短时傅里叶变换在振动信号分析中的应用 52

参考文献 55

第2章 振动信号的小波分析方法 57

2．1小波分析的基本概念 57

小波与小波函数 58

从傅里叶变换到小波变换 60

2．2二进离散小波变换 64

二进小波变换 64

二进小波的构造 65

数字信号的二进小波变换 67

2．3多分辨分析与正交小波 69

多分辨分析 69

正交小波基 70

Mallat塔形算法 71

多分辨分析的工程实现技术 75

2．4二进小波变换在振动信号分析中的应用 77

离散数字信号的二进小波变换过程 77

信号的频带分离 81

奇异信号检测 84

带噪转子信号的小波消噪 85

行驶车辆实际振动信号的小波分析 88

2．5二进小波变换中低频移相与边界效应的处理 89

低频移相处理 90

边界效应处理 93

2．6二进离散小波能量谱及其工程应用 101

基本原理 101

小波能量谱应用实例 103

2．7数字信号的二进小波包分析 107

二进小波包变换及性质 107

数字信号的二进小波包变换 108

二进小波包最佳基波的选取 111

二进小波包分析在非平稳机械振动信号分析中的应用 113

参考文献 117

第3章 振动信号的谐波小波分析 119

3．1谐波小波的产生 120

3．2谐波小波及其变换 122

谐波小波的基本概念及其特性 122

谐波小波的尺度函数 126

离散信号的谐波小波变换 127

信号的谐波小波多分辨分析与实现过程 129

微弱局部信号的谐波小波频域提取 135

3．3谐波小波包变换及其实现 139

3．4谐波小波包变换在振动信号分析中的应用 143

强噪声背景下微弱周期信号的频率提取 143

转子轴心轨迹的谐波小波包频段提纯 144

3．5转子信号的谐波小波包旋转矢量分析技术及其应用 147

振动旋转矢量分析技术 148

旋转矢量谱的应用 150

3．6谐波小波分析技术的应用发展 152

裂纹转子非线性振动特征的谐波小波识别 152

谐波小波包方法对转子亚频轴心轨迹的提取 155

谐波窗方法及其在裂纹故障识别中的应用 158

参考文献 163

第4章 振动信号分析的Hilbert-Huang变换方法 165

4．1 Hilbert-Huang变换方法的基本理论 166

瞬时频率 166

固有模态函数 169

4．2固有模态函数的数学模型 171

4．3 Hilbert-Huang变换方法的实现 173

经验模式分解 173

Hilbert变换的时频谱与边际谱 180

Hilbert-Huang变换的实现流程图 182

影响Hilbert-Huang变换方法的几个因素 184

4．4 HHT包络线的分段幂函数算法 185

算法原理 186

应用验证 189

4．5 Hilbert-Huang变换的应用 192

基于经验模式分解的非平稳信号趋势项的剔除 192

基于Hilbert边际谱的滚动轴承故障诊断方法 195

基于Hilbert-Huang变换的感应电机转子故障诊断 197

4．6 Hilbert-Huang变换与其他方法结合的研究 201

基于多分辨分析（小波法）的经验模式分解方法 201

时序多相关—经验模式分解方法 207

时序多相关—经验模式法的应用举例 213

非平稳振动信号分析的几种现代方法比较 215

参考文献 220

第5章 振动信号分析的分形方法 224

5．1分形的基本原理 224

分形的概念 224

分形维数及其测量方法 227

多重分形 234

5．2振动信号的分维算法 236

振动信号的多重分形的广义维数分析 237

振动信号的网格维数分析方法 241

振动信号的敏感维数提取 242

振动信号分形分析的分类 243

振动信号的广义分形维数判别方法 244

5．3旋转机械模型故障的广义分形维数诊断 245

旋转机械模型的故障类型 246

分形维数的计算比较 246

确定各分形维数及敏感维数 247

5．4机械振动信号的分形分析与故障诊断 249

基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断 249

基于分形盒维数的汽轮机转子振动故障诊断 253

基于网格维数的齿轮箱振动故障信号分形分析 257

5．5分形与小波分析相结合的非平稳振动故障诊断 260

机械设备非平稳振动故障的小波分形诊断 260

小波多重分形及其在振动信号分析中的应用 266

分形与谐波小波结合的压缩机转子振动信号分析 270

5．6分形与其他分析方法相结合的非平稳振动故障诊断 272

自回归谱的分形特性在状态监测中的应用 272

基于EMD和分形维数的转子系统故障诊断 277

5．7车辆振动信号的分形分析 279

车辆一般振动信号的分形分析 279

分形与谐波小波相结合的车辆复杂振动信号分析 282

参考文献 286

第6章 微弱振动信号的混沌识别 289

6．1混沌的基本概念及其工程应用简介 290

混沌的基本概念 290

混沌在振动特征分析中的应用 291

6．2混沌振动的一些概念和分析方法 292

相轨线 292

奇怪吸引子 295

Liapunov指数 297

6．3混沌特性的判据 301

通向混沌的道路 301

混沌的判据 303

正弦信号混沌解判据 304

6．4基于混沌的微弱信号检测方法 307

Duffing振子动力学行为分析 307

微弱正弦信号混沌检测原理 312

未知任意频率信号的检测 313

6．5双耦合Duffing振子对微弱信号的检测 318

双耦合Duffing振子动力学行为分析 318

双耦合Duffing振子系统检测强噪声中的微弱正弦信号 321

6．6振动信号的混沌识别 325

混沌振子在转子系统早期碰摩故障检测中的应用 325

齿轮偏心及单齿缺陷故障的诊断与识别 326

汽车微弱振动信号的调频自适应混沌识别 330

机械振动微弱慢频变信号的混沌振子检测 336

参考文献 343

第7章 振动信号的盲源分离 346

7．1盲源分离基本概念 347

盲源分离模型描述 347

独立分量分析和预白化处理 349

二阶盲辨识方法 351

7．2独立分量分析方法 353

基于信息论准则的独立分量分析方法 354

基于非高斯化的独立成分分析方法 363

机械振动信号的卷积混合盲分离 372

基于雅可比优化的盲源分离方法 382

7．3非线性盲源信号分离 392

非线性去混叠系统 393

基于后非线性的盲源分离 394

基于BP神经网络的非线性盲源分离 400

参考文献 409