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第1章 故障诊断的不确定性分析方法 1

1.1故障诊断的概念体系 1

1.1.1概述 1

1.1.2故障诊断的基本概念 2

1.1.3故障的基本特征 4

1.1.4故障诊断的基本过程 6

1.2不确定性分析方法在故障诊断中的应用 7

1.2.1基于概率论的方法 7

1.2.2基于证据理论的方法 8

1.2.3基于模糊集理论的方法 9

1.2.4基于灰色关联度的方法 9

1.2.5基于可拓理论的方法 10

1.3基于粗糙集理论的不确定性分析方法 10

1.3.1粗糙集理论的产生和发展 11

1.3.2基于粗糙集理论的不确定性分析研究进展 11

1.3.3粗糙集理论在故障诊断领域中的应用 13

1.4本书的选题背景 14

参考文献 14

第2章 故障诊断的信息模型及其不确定性度量 20

2.1引言 20

2.2故障诊断的信息解释及其不确定性 21

2.2.1故障诊断的信息解释 21

2.2.2故障诊断不确定性的含义 23

2.3故障诊断不完备信息的产生原因及语义解释 25

2.3.1故障诊断不完备信息的产生原因 25

2.3.2不完备诊断信息的语义解释 27

2.4故障诊断的信息模型 28

2.4.1故障诊断信息的分类 28

2.4.2故障诊断的信息模型 29

2.5故障诊断信息系统 30

2.6不完备故障诊断信息系统的关系模型 31

2.6.1不完备故障诊断信息系统的定义 31

2.6.2容差关系 33

2.6.3非对称相似关系 33

2.6.4限制容差关系 35

2.6.5约束非对称相似关系 36

2.6.6改进限制相容关系 37

2.7基于代数观点的故障诊断决策系统的不确定性度量 38

2.7.1故障诊断决策系统的不一致性及其度量 38

2.7.2故障诊断决策系统的不完备性及其度量 40

2.7.3故障诊断决策系统的不确定性度量 44

2.8基于信息论观点的故障诊断决策系统的不确定性度量 44

2.8.1故障熵的定义 45

2.8.2基于故障熵的故障诊断决策系统的不确定性度量 46

2.9本章小结 48

参考文献 48

第3章 基于不完备信息的故障诊断知识获取 51

3.1引言 51

3.2粗糙集理论及流向图的基本概念 52

3.2.1概述 52

3.2.2信息系统和决策系统 53

3.2.3粗糙集及其数字特征 55

3.2.4知识约简 57

3.2.5极大相容块及其性质 59

3.2.6流向图的基本概念 63

3.3不完备故障诊断决策表的广义决策规则 67

3.4不完备故障诊断决策系统的约简 70

3.4.1分辨矩阵基元的定义 71

3.4.2面向对象的分辨矩阵 72

3.4.3面向对象-极大相容块的分辨矩阵 73

3.4.4面向极大相容块的分辨矩阵 74

3.5不完备故障诊断决策系统的规则获取 75

3.6基于不完备故障诊断决策流向图的诊断知识表示 79

3.6.1故障诊断领域知识表示面临的问题 80

3.6.2不完备故障诊断决策流向图 80

3.7基于不完备故障诊断决策流向图的知识获取 90

3.8本章小结 96

参考文献 97

第4章 基于不一致信息的故障诊断知识获取 100

4.1引言 100

4.2故障诊断信息不一致的原因及实例集的规律性 101

4.3基于不一致信息的故障诊断知识获取模型 102

4.3.1心理学、机器学习中的“规则＋例外”模型 103

4.3.2改进的“规则＋例外”故障诊断知识获取模型 105

4.4诊断实例 107

4.4.1诊断问题的描述 107

4.4.2故障诊断决策表的建立 108

4.4.3故障诊断规则、例外子表的形成 109

4.4.4故障征兆属性约简 110

4.4.5故障征兆属性值约简及评价指标 112

4.4.6例外的形成及其评价 114

4.4.7诊断问题的求解 114

4.4.8与其他方法的比较 115

4.5故障诊断知识获取模型结构 117

4.6本章小结 118

参考文献 118

第5章 滚动轴承早期故障微弱信号检测 121

5.1引言 121

5.1.1滚动轴承故障诊断技术发展 121

5.1.2常用的滚动轴承故障信息提取方法 122

5.1.3滚动轴承早期故障信息提取面临的问题 124

5.2滚动轴承故障信号特性分析 126

5.2.1滚动轴承各元件的常见故障 126

5.2.2滚动轴承疲劳剥落动力学模型 127

5.2.3滚动轴承疲劳剥落振动信号特征 131

5.2.4滚动轴承故障信号成分分析 134

5.3共振稀疏分解及其仿真分析 135

5.3.1共振稀疏分解的理论基础 135

5.3.2共振稀疏分解的参数影响分析 141

5.3.3基于共振稀疏分解的滚动轴承模拟故障信号分析 143

5.4共振稀疏分解在滚动轴承微弱故障信息提取中的研究 146

5.4.1滚动轴承故障信号共振稀疏分解的参数确定 146

5.4.2故障信息提取方法 149

5.4.3高、低共振分量在故障信息提取上的对比分析 149

5.5实验验证及结果分析 154

5.5.1实验平台和实验对象 154

5.5.2实验方案设计 155

5.5.3实例分析 156

5.5.4对比分析 173

5.6本章小结 177

参考文献 177

第6章 齿轮故障诊断的特征提取与知识获取 181

6.1引言 181

6.1.1齿轮的啮合振动分析 181

6.1.2齿轮故障信号特征 185

6.1.3齿轮的故障特征参数 187

6.2基于小波包分析的齿轮故障特征提取 189

6.2.1小波包及其时频分析特性 189

6.2.2基于小波变换的噪声消除 195

6.2.3基于小波包的故障特征提取 199

6.3齿轮故障诊断的实验研究 201

6.3.1齿轮故障诊断实验设计 201

6.3.2齿轮振动信号的特征提取 202

6.3.3基于流向图的齿轮故障知识获取 206

6.4本章小结 214

参考文献 214