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內(nèi)容簡介

　　滾動軸承廣泛應用于機械設(shè)備中，對其進行有效的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷研究，及時確地預測設(shè)備運行趨勢和剩余壽命，對保障系統(tǒng)平穩(wěn)運行、減少甚至避免重大安全事故發(fā)生具有相當重要的意義?！稘L動軸承故障信息提取與壽命預測》以滾動軸承為研究對象，結(jié)合信號處理與人工智能等學科的成果，系統(tǒng)地介紹了旋轉(zhuǎn)機械智能故障診斷與剩余壽命預測中的理論基礎(chǔ)與前沿成果。《滾動軸承故障信息提取與壽命預測》的主要內(nèi)容有：振動信號降噪，Gabor濾波器的軸承狀態(tài)監(jiān)控方法。小波變換與特征信息提取，經(jīng)驗模式分解（EMD）和變分模態(tài)分解（VMD）理論與應用，基于支持向量機的剩余壽命預測等。《滾動軸承故障信息提取與壽命預測》適合機械專業(yè)研究生使用。

作者簡介

暫缺《滾動軸承故障信息提取與壽命預測》作者簡介

圖書目錄

章緒論
1．1 滾動軸承故障診斷的意義
1．2 滾動軸承故障的特征提取方法
1．3 滾動軸承故障的模式識別方法
1．4 滾動軸承的剩余壽命預測
第2章滾動軸承結(jié)構(gòu)和共振解調(diào)
2．1 滾動軸承的幾何形狀和特征頻率
2．2 共振解調(diào)技術(shù)
第3章振動信號的預處理和降噪
3．1 引言
3．2 基于平穩(wěn)小波變換的降噪
3．3 總變差降噪方法在軸承故障診斷中的應用
3．4 VMD分解理論及其在軸承信號中的應用
3．5 小結(jié)
第4章故障信息提取與診斷
4．1 引言
4．2 基于子小波布置和系數(shù)融合的軸承故障診斷
4．3 基于最優(yōu)Gabor濾波器的軸承狀態(tài)監(jiān)控方法
4．4 基于EMD和MKD的滾動軸承故障診斷方法
4．5 基于加權(quán)FCM算法的軸承故障診斷
第5章剩余壽命預測
5．1 引言
5．2 特征提取與約簡
5．3 SVR預測理論
5．4 預測流程
5．5 實驗驗證
參考文獻