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1 诊断原理与方法1

1.1 机器设备故障诊断技术的发展及动向1

1.1.1 现代工程对技术诊断的要求1

1.1.2 技术诊断的发展概况3

1.1.3 技术诊断的经济效益6

1.1.4 技术诊断的工程应用7

1.2 技术诊断学概述10

1.2.1 引言10

1.2.2 名词及定义11

1.2.3 技术诊断学的内容12

1.2.4 技术诊断学的分类14

1.3.1 故障探测——信号采集17

1.3 诊断信息的采集和处理17

1.3.2 故障信号的采集装置——传感器18

1.3.3 故障信号处理22

1.4 技术诊断学24

1.4.1 技术诊断学的理论基础25

1.4.2 系统辨识26

1.4.3 敏感因子37

1.4.4 诊断用标准谱数据库39

1.4.5 诊断中常用的识别方法41

1.4.6 技术诊断中的计算机软件和硬件61

1.4.7 故障原因分析和预防61

1.5 技术诊断系统63

1.5.1 监测和诊断系统64

1.5.2 数据采集系统65

1.5.3 在线监测系统67

1.5.4 诊断系统的优化设计69

1.5.5 设备运行信息系统72

1.6 设备诊断工程76

1.6.1 设备诊断的工程性76

1.6.2 诊断工程学77

1.6.3 诊断工程的发展动向79

参考文献79

2 故障诊断的理论基础81

2.1 数学基础81

2.1.1 积分变换81

2.1.2 概率统计及随机过程88

2.1.3 数值计算107

2.1.4 运筹学127

2.2 力学基础144

2.2.1 刚体力学144

2.2.2 固体力学186

2.2.3 有限单元法230

2.3 振动理论基础257

2.3.1 引言257

2.3.2 实际振动系统的力学模型263

2.3.3 单自由度系统的振动271

2.3.4 两个自由度系统的振动292

2.3.5 多自由度系统的振动305

2.3.6 往复机械的振动337

2.3.7 旋转机械的振动349

2.4.1 引言369

2.4 声学基础369

2.4.2 波动方程371

2.4.3 波动方程的解375

2.4.4 描述声波常用的物理量377

2.4.5 声波在界面上的反射与折射379

2.4.6 声波的衰减382

2.4.7 声波的辐射390

2.4.8 声波的接收398

参考文献401

3.1.2 信号的分类403

3.2.1 引言403

3.2 信号的预处理403

3.1.1 信号的定义403

3.1 信号的定义和分类403

3 故障诊断中的信号处理403

3.2.2 数字滤波405

3.3 信号处理中的谱分析技术408

3.3.1 信号处理中三种常见的数学变换409

3.3.2 基于 FFT 的谱分析技术414

3.4 信号处理中的时间序列法418

3.4.1 时间序列分析基础418

3.4.2 ARMA 模型的时域特性419

3.4.3 ARMA 模型的频域特征421

3.4.4 ARMA 模型的建模421

3.5.1 小波分析基础423

3.4.5 ARMA 模型的最佳预测423

3.5 基于小波变换的信号处理423

3.5.2 多分辨率分析427

3.5.3 小波包分析431

3.5.4 LabVIEW 和 MATLAB 的时频分析功能458

3.6 信号的分形处理461

3.6.1 分形滤波461

3.6.2 分形特征提取468

3.7 基于神经网络的信号处理479

3.7.1 MATLAB 神经网络工具箱479

3.7.2 应用举例481

4.1.1 引言484

4.1 振动测试技术484

4 振动诊断484

4.1.2 振动测量传感器492

4.1.3 测振放大器和记录设备518

4.1.4 激振设备548

4.1.5 振动测量的基本方法555

4.1.6 传感器的标定和校准584

4.1.7 测试方案制定与测试系统选择591

4.2 旋转机械的振动诊断600

4.2.1 船用燃气轮机的故障诊断601

4.2.2 振动分析在燃气轮机诊断中的应用602

4.2.3 汽轮发电机组几种典型故障的分析604

4.2.4 汽轮机转子模拟试验台“不对中”故障的实验研究与诊断606

4.2.5 航空发动机振动的故障诊断608

4.2.6 转子不对中故障的诊断实例610

4.2.7 大型汽轮发电机组轴系不对中的振动响应与故障识别612

4.2.8 转子不平衡故障诊断分析614

4.2.9 轴弯曲故障特征分析及其诊断616

4.2.10 弯曲转子的振动分析与对策619

4.2.11 关于转子热弯曲影响整机振动的试验研究621

4.2.12 转动设备的支承部件松动时其振动的谱图特点及故障诊断623

4.2.13 轧钢机传动系统扭矩在线监测626

4.2.14 一种回转机械的单板机在线监测系统627

4.2.15 大型电站机组的监测与故障诊断630

4.2.16 旋转机器轴振动监测及评价631

4.2.17 利用微计算机的机组振动监测和故障诊断系统 MMMD-1概要634

4.2.18 旋转机械故障诊断系统的计算机自适应方法635

4.2.19 离心压缩机组运行状态特征提取及趋势分析637

4.2.20 旋转机械摩擦故障诊断方法638

4.3 往复机械的振动诊断641

4.3.1 发动机缸套振动研究与状态监测641

4.3.2 微机在柴油机拉缸故障监测中的应用643

4.3.3 利用缸盖表面振动信号研究发动机气阀的冲击特性646

4.3.4 轴向柱塞泵的振动状态监测与故障诊断648

4.3.5 时序分析法用于柴油机故障监测和诊断650

4.3.6 Q-485柴油机缸体动态特性分析652

4.3.7 柴油机故障诊断和标准谱654

4.3.8 内燃机振动故障诊断专家系统654

4.3.9 8NVD48A-ZU 船用柴油机气阀机构状态监测的研究657

4.3.10 CPCD5叉车状态监测研究660

4.3.11 柴油机声源识别探讨662

4.3.12 连杆铜套过盈量检测方法的研究665

4.3.13 利用微机进行机械故障的振动监测667

4.4 齿轮故障的振动诊断669

4.4.1 齿轮故障诊断方法669

4.4.2 齿轮轮齿局部损伤信息的提取670

4.4.3 齿轮传动脱啮原因分析672

4.4.4 齿轮啮合冲击及动态耦合振动所引起的动态脱啮分析674

4.4.5 齿轮边频特征识别方法研究675

4.4.6 边频特征识别677

4.4.7 大型齿轮装置的故障诊断679

4.4.8 用相位信息监测齿轮疲劳裂纹680

4.4.9 利用相位突跳信息对圆弧齿轮疲劳裂纹诊断682

4.4.10 圆锥齿轮局部损伤的振动诊断683

4.4.11 贝叶斯(BAYES)分类器在上海牌汽车齿轮箱故障检测和识别中的应用685

4.4.12 用齿轮噪声特性诊断齿轮故障的研究687

4.4.13 一种齿轮故障特征的提取方法689

4.5 轴承故障的振动诊断691

4.5.1 滚动轴承振动诊断方法概述691

4.5.2 滚动轴承故障频率成分分析692

4.5.3 308轴承的监测和诊断系统694

4.5.4 滚动轴承疲劳故障的在线监视和诊断技术697

4.5.5 精化特征信息的 DDS 模型方法在滚动轴承疲劳故障诊断中的应用698

4.5.6 国产大型汽轮发电机组运行中轴承不对中的特性700

4.5.7 影响滑动轴承载荷与油膜压力间关系各因素的实验研究702

4.5.8 球轴承故障的诊断和分析704

4.5.9 用光纤传感器监测滚动轴承707

4.5.10 用峰值采样法计算峭度系数诊断滚动轴承和齿轮故障708

4.5.11 诊断齿轮和轴承故障的分析技术710

4.5.12 滚动轴承异常的诊断712

4.6 转轴裂纹的振动诊断714

4.6.1 具有横向裂纹的单圆盘转子的振动诊断714

4.6.2 裂纹转子动态特性的实验研究及裂纹诊断715

4.6.3 裂纹转子的振动特性及其诊断718

4.6.4 具有横向裂纹转子轴系动力特性的解析法研究719

4.6.5 万向节轴裂纹型损伤诊断720

4.6.6 裂纹转子在耦合振动中的稳定性722

4.6.7 转子轴裂纹深度振动测量分析724

4.6.8 转子在线裂纹探查和监测系统的发展725

4.7 工程结构的振动诊断727

4.7.1 高压输电塔稳定性诊断727

4.7.2 导管架式海洋平台模型破损检测的初步试验728

4.7.3 车架胶接质量的振动检测730

4.7.4 梁内裂纹型损伤的振动诊断732

4.7.5 通过敏感区频响诊断结构故障733

4.7.6 焊缝损伤诊断方法的初探735

4.7.7 用计算机拟合实测导纳曲线的方法诊断基桩质量737

4.7.8 裂纹梁诊断中时间序列法模型参数的敏感度分析738

4.7.9 钢筋混凝土梁的故障诊断739

4.7.10 钢梁上裂纹对梁的动力特性的影响741

4.7.11 结构故障的频响函数诊断法743

4.8.1 皮革削匀机刮削波纹成因的诊断及抑制措施的研究744

4.8 工艺过程的振动诊断744

4.8.2 刀具磨损信号的微机频域监测746

4.8.3 金属切削过程颤振的计算机早期诊断与控制747

4.8.4 一种切削颤振在线预报技术748

4.8.5 用单板机在线控制车削颤振751

4.8.6 振动球磨机磨矿质量监控及参数优化753

4.8.7 丝杠运动误差的预报补偿与控制755

4.8.8 诊断机床主轴回转误差源的生产试验法757

4.8.9 用振动信号识别砂轮钝化状态760

4.8.10 磨削振动的自回归诊断762

参考文献763

5.1.1 引言764

5.1.2 声的频率分析764

5.1 声音和噪声诊断方法764

5 声学诊断764

5.1.3 声的响度测量765

5.1.4 声功率分析765

5.1.5 声的测量765

5.1.6 磁带录音机767

5.1.7 声信号的分析和处理767

5.1.8 噪声定义768

5.1.9 声和噪声诊断的工程应用769

5.1.10 振声诊断技术779

5.2 超声波传感器及诊断仪782

5.2.1 传感器的地位和作用782

5.2.3 压电效应783

5.2.2 传感器的工作原理783

5.2.4 压电方程784

5.2.5 压电体的参数786

5.2.6 传感器的振动模式791

5.2.7 压电材料794

5.2.8 传感器的特性及结构795

5.2.9 超声诊断用传感器的种类及结构797

5.2.10 超声波诊断仪799

5.3 超声波诊断方法801

5.3.1 引言801

5.3.2 通用技术802

5.3.4 穿透法803

5.3.3 共振法803

5.3.5 脉冲反射法804

5.3.6 液浸法806

5.3.7 大型锻件缺陷诊断807

5.3.8 铸件缺陷诊断809

5.3.9 焊缝缺陷诊断810

5.3.10 岩体与混凝土工程超声波诊断811

5.4 超声波诊断信号处理特点818

5.4.1 超声波信号处理的特点818

5.4.2 超声扫描成像及全息摄影技术821

5.5 声发射诊断技术823

5.5.1 引言823

5.5.2 声发射技术的理论基础825

5.5.3 声发射仪概述832

5.5.4 声发射技术在岩体工程检测中的应用示例834

5.5.5 声发射技术在机械故障诊断中的应用示例835

6 热像诊断840

6.1 温度监测技术引言840

6.1.1 温度与温标840

6.1.2 温度测量843

6.2 接触式温度监测用传感器847

6.2.1 膨胀式温度计847

6.2.2 电阻温度计851

6.2.3 热电温度计861

6.3 非接触式温度监测用传感器879

6.3.1 热辐射测温基本原理880

6.3.2 单色辐射温度计885

6.3.3 辐射温度计890

6.3.4 比色温度计893

6.3.5 部分辐射温度计896

6.4 红外监测技术896

6.4.1 红外探测器896

6.4.2 热像仪900

6.4.3 红外热电视913

6.5 红外诊断技术在工程中的应用917

6.5.1 铁路交通方面的诊断实例917

6.5.2 冶金工业中的诊断实例918

6.5.3 石化工业中的诊断实例922

6.5.4 电力系统中的诊断实例922

6.5.5 机械工业中的诊断实例925

6.5.6 红外诊断技术在建筑工程中的应用929

6.5.7 电子工业中的诊断实例929

参考文献930

7 油样分析技术931

7.1 引言931

7.1.1 油样常规分析931

7.1.2 油样简易分析932

7.1.3 油样分析数据的计算机管理933

7.1.4 现在常用的油样分析方法933

7.2 油的光谱分析技术(SOAP——Spectrometric Oil Analysis Procedure)934

7.2.1 分光光度法934

7.2.3 原子吸收分光光度法935

7.2.2 原子发射光谱分析法935

7.2.4 典型的光谱测定油样分析程序936

7.2.5 X 射线荧光光谱937

7.2.6 应用实例938

7.3 油的铁谱分析技术938

7.3.1 铁谱分析原理938

7.3.2 分析式铁谱仪939

7.3.3 直读式铁谱仪940

7.3.4 旋转式铁谱仪941

7.3.5 在线式铁谱仪943

7.4 磁性塞子943

7.4.1 磁塞943

7.4.2 磁性磨屑的估算943

7.4.3 磁性磨屑的鉴别944

7.5 油样分析技术在设备故障诊断中的应用947

7.5.1 各种油样分析方法的比较947

7.5.2 磨粒图谱948

7.5.3 铁谱技术发展动向948

7.5.4 油样分析技术应用举例949

8 失效分析与故障预防957

8.1 引言957

8.1.1 常用术语957

8.1.2 机械产品的失效(故障)类型及影响因素957

8.1.3 失效分析的基本内容与故障诊断的基本类型960

8.1.4 失效分析的基本思路与方法962

8.2.1 金属的断裂967

8.2 断口分析967

8.2.2 断口分析的步骤与方法975

8.2.3 金属断裂特征及类型判断982

8.3 表面损伤及畸变失效分析1003

8.3.1 磨损失效分析1003

8.3.2 腐蚀失效分析1020

8.3.3 畸变失效分析1035

8.4 金属零件失效分析及实例1040

8.4.1 轴的失效分析1040

8.4.2 螺纹连接件的失效分析1046

8.4.3 齿轮的失效分析1049

8.4.4 滚动轴承的失效分析1060

8.5 机械设备系统失效分析方法1067

8.5.1 主次图法1067

8.5.2 趋势图法1068

8.5.3 特征-因素图法1069

8.5.4 失效模式、影响和危害性分析1071

8.5.5 失效树分析(FTA)法1075

8.6 故障预防技术在工程中的应用1092

8.6.1 故障预防技术1092

8.6.2 机械设备维修原则的确定1093

8.6.3 设备维修后勤功能的分析和配置1099

8.6.4 故障隐患的消除1100

参考文献1101

9.1.2 基于知识的专家系统1102

9.1.1 两类人工智能诊断系统1102

9.1 引言1102

9 故障诊断的智能系统1102

9.1.3 基于神经网络的智能诊断系统1106

9.1.4 专家系统及其发展动向1107

9.1.5 知识获取1108

9.1.6 知识表示1111

9.1.7 推理机制1113

9.1.8 建立专家系统的步骤1114

9.2 LISP 语言介绍1117

9.2.1 数据结构1117

9.2.2 程序结构1117

9.2.3 对 S 表达式的基本运算1120

9.2.4 树结构1121

9.2.5 表1122

9.2.6 LISP 程序的执行过程1123

9.2.7 PROLOG 语言1125

9.3 模糊数学的基本概念1125

9.3.1 普通集合及其运算1126

9.3.2 模糊集合1128

9.3.3 模糊集合的运算1130

9.3.4 模糊集合与普通集合的相互转化1132

9.3.5 隶属函数的确定1133

9.3.6 模糊模式识别方法1137

9.3.7 模糊关系与聚类分析1139

9.3.8 模糊变换与综合评判1144

9.4 模糊诊断工程应用1150

9.4.1 图形的模糊识别1153

9.4.2 工业汽轮机振动故障诊断的模糊数学方法1158

9.5 人工智能与故障诊断1166

9.5.1 人工智能简述1166

9.5.2 模糊推理1168

9.5.3 模糊推理机1168

9.5.4 模糊推理机应用举例1169

9.6 灰色系统理论在故障诊断中的应用1171

9.6.1 灰色系统基本概念1172

9.6.2 预测法在设备状态趋势预报中的应用1173

9.6.3 灰色关联度分析1176

9.6.4 关联度用于故障模式识别的数学过程1176

9.6.5 关联度分析在故障模式识别中的应用1178

9.7.1 专家系统设计举例1184

9.7 故障诊断专家系统1184

9.7.2 故障诊断专家系统工程实例1194

9.7.3 专家系统工具1201

9.7.4 INSIGHT 专家系统工具1201

9.7.5 STIM 专家系统工具1204

9.7.6 FDES 通用诊断程序1205

9.8 基于神经网络的智能诊断1209

9.8.1 人工智能的功能模拟和结构模拟1209

9.8.2 诊断理论与神经网络的结合1211

9.8.3 信号处理与神经网络的融合1211

9.9.1 模糊诊断与神经网络诊断的特点1212

9.9 模糊神经网络1212

9.8.5 基于知识的故障诊断专家系统与基于神经网络的智能诊断系统的结合1212

9.8.4 神经网络结构的改进1212

9.9.2 模糊系统与神经网络的连接方式1214

9.9.3 模糊神经网络系统的建模1216

9.9.4 分形模糊神经网络1217

9.10 小波神经网络1221

9.10.1 小波分析和神经网络的松散型融合1222

9.10.2 从函数逼近到小波神经网络1225

9.10.3 小波神经网络的训练1228

9.10.4 小波神经网络函数逼近特性分析1229

9.10.5 多维小波神经网络1230

9.11 演化多层感知器1231

9.11.1 引言1231

9.11.2 演化神经网络研究1232

9.11.3 演化算法对多层感知器结构的优化1235

9.11.4 多层感知器优化的编码特性研究1237

9.11.5 演化多层感知器的实现及其在故障诊断中的应用1239

9.12 集成神经网络1241

9.12.1 设备诊断信息融合方法1241

9.12.2 神经网络与信息融合1244

9.12.3 集成神经网络建模方法1245

9.12.4 子神经网络的组建原则1246

9.12.5 集成神经网络的实现策略1247

9.12.6 集成神经网络诊断实例1251

9.13 基于神经网络的旋转机械智能诊断系统1252

9.13.1 风机监测诊断系统的构成1253

9.13.2 风机监测系统的设计1254

9.13.3 风机诊断系统运行实例1255

9.13.4 系统的智能化行为1256

9.14 基于神经网络的往复机械智能诊断系统1257

9.14.1 柴油机故障分类及主要故障模式1258

9.14.2 柴油机故障诊断油液分析子系统1259

9.14.3 柴油机故障振声诊断子系统1266

9.14.4 柴油机集成神经网络诊断系统1271

9.15 工程结构智能诊断系统1272

9.15.1 工程结构智能诊断系统的历史与现状1272

9.15.2 基于知识的结构故障诊断专家系统1273

9.15.3 结构故障诊断的标准谱及计算机仿真1273

9.15.4 工程结构故障诊断智能系统 NUDES1283

9.15.5 NUDES 系统在钢梁和钢筋混凝土梁裂缝诊断中的应用1291

参考文献1297