第一章 绪论 1
1·1 设备诊断技术的目的和内容 1
1·2 设备诊断技术方法分类 4
1·3 设备诊断技术的发展概况 4
第二章 信号分析基础 9
2·1 信号的分类 9
2·2 信号的统计分析 14
2·3 信号的相关分析 18
2·4 信号的频谱分析 22
2·5 随机信号的频域分析 30
第三章 信号处理 33
3·1 信号处理仪器的基本构成 33
3·2 测振传感器 34
3·3 信号前置放大和预处理 39
3·4 数字信号处理 47
3·5 信号处理仪器 56
第四章 振动监测与诊断技术 66
4·1 概述 66
4·2 机械振动基础 67
4·3 振动监测参数与标准 71
4·4 振动监测 76
第五章 滚动轴承故障诊断 84
5·1 滚动轴承失效的基本形式 84
5·2 滚动轴承的振动类型及其故障特征 85
5·3 滚动轴承振动故障诊断方法 92
5·4 滚动轴承故障光纤诊断法 98
5·5 滚动轴承故障其它诊断方法 100
6·1 齿轮的失效形式 102
第六章 齿轮箱故障诊断 102
6·2 齿轮振动及其特点 103
6·3 齿轮振动信号的调制及其谱特征 107
6·4 齿轮故障频域诊断方法 110
6·5 齿轮故障时域诊断方法 114
6·6 齿轮传动链故障诊断 116
第七章 旋转机械故障诊断 124
7·1 旋转机械常见故障及其特点 124
7·2 旋转机械故障信息的来源 126
7·3 旋转机械故障诊断方法 130
8·1 油样分析的基本原理 146
第八章 油样分析技术 146
8·2 油样光谱分析技术 147
8·3 油样铁谱分析技术 149
8·4 铁谱图像定量分析技术 156
8·5 油液质量快速分析 159
第九章 红外监测技术 177
9·1 概述 177
9·2 红外辐射原理 179
9·3 红外测温仪的基本组成 187
9·4 各种红外测温仪 196
9·5 红外测温技术应用 202
第十章 超声和声发射监测技术 205
10·1 超声监测技术 205
10·2 声发射监测技术 217
第十一章 人工智能与故障诊断专家系统 228
11·1 概述 228
11·2 模糊故障诊断技术 232
11·3 故障诊断专家系统 239
11·4 人工神经网络故障诊断技术 244
12·1 故障识别 256
第十二章 故障识别与预测技术 256
12·2 设备状态监测与故障诊断中常用的几种预测技术 262
第十三章 电气设备监测与诊断技术 272
13·1 电气设备主要故障分析 272
13·2 电气设备的绝缘试验 272
13·3 电气设备绝缘诊断 273
13·4 电气设备温度诊断 283
第十四章 计算机监测诊断技术 288
14·1 概述 288
14·2 自动监测与诊断的特征参数 290
14·3 趋势分析和控制 294
14·4 A/D接口与数据采集 298
第十五章 设备诊断案例 302
15·1 齿轮箱故障诊断 302
15·2 滚动轴承的故障诊断 304
15·3 旋转机械故障诊断 306
15·4 铁谱监测法 309
15·5 红外监测法 311
15·6 声发射监测法 312
15·7 故障诊断专家系统 314
参考文献 319