机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:于德介

出品人:

页数:204

译者:

出版时间:2007-4

价格:32.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030170538

丛书系列:

图书标签:

• hilbert
• 机械故障诊断
• Hilbert-Huang变换
• 信号处理
• 故障诊断
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• 时频分析
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• 机械工程
• 智能诊断

《工程系统智能分析与预测：基于多源信息融合的可靠性工程新范式》 图书简介 本书聚焦于当代复杂工程系统在运行过程中所面临的“智能分析”与“预测性维护”两大核心挑战。随着工业4.0和智能制造的深入推进，传统基于经验和预设模型的故障诊断方法已难以应对系统的高度集成化、非线性和时变特性。本书系统性地构建了一个融合多源异构信息、并以先进数据驱动方法为核心的新范式，旨在为提升装备的可靠性、可用性和全生命周期管理水平提供坚实的理论基础与实用的技术支撑。 第一部分：复杂系统建模与信息基础 在工程系统的可靠性分析中，准确理解系统的内在行为是前提。本部分首先深入探讨了现代大型复杂工程系统的结构特性、动态行为模型及其在不同工况下的不确定性来源。 第一章：复杂系统动态特性与不确定性描述 本章详细阐述了集成化、网络化系统在面对环境扰动、老化效应和随机故障时的非线性响应机制。重点讨论了系统状态空间模型的局限性，并引入了基于信息熵和模糊集合理论的复杂系统状态描述方法。着重分析了数据获取过程中可能引入的测量噪声、数据缺失和传感器漂移等不确定性因素，并建立了量化这些不确定性的数学框架，为后续的数据处理奠定基础。 第二章：多源异构数据的采集、预处理与特征工程 现代工程系统的数据来源极其广泛，包括振动、声学、温度、压力、电流、油液分析以及操作日志等。本章的核心在于构建高效处理这些异构数据的流程。我们详细介绍了针对不同类型信号的去噪、基线漂移去除和规范化技术。在此基础上，重点展开了基于时频分析、小波变换以及高维特征提取的特征工程方法。特别强调了如何从海量原始数据中有效地提取出与系统健康状态强相关的、低冗余度的有效特征集，为后续的智能诊断奠定高质量输入。 第二部分：先进信号分析与故障特征提取 本部分超越了传统的固定基频分析，转向利用更精细的数学工具来揭示数据中隐藏的非平稳和非线性结构，这是实现早期、弱故障识别的关键。 第三章：非线性与非平稳信号的分析工具 针对传统傅里叶分析在处理突变和非线性系统时的不足，本章深入介绍了高分辨率谱分析技术。详细讲解了经验模态分解（EMD）的理论基础、操作流程及其在信号分解中的优势与局限性。在此基础上，提出了如何结合互信息和非线性Lyapunov指数来量化系统的非线性程度和混沌特性，从而区分系统内部的正常波动与早期故障导致的结构性变化。 第四章：基于稀疏表示的故障特征鲁棒提取 稀疏表示理论在特征提取领域展现出强大潜力。本章系统介绍了字典学习（Dictionary Learning）的基本原理，包括K-SVD等主流算法。讨论了如何构建能够有效代表系统正常状态和各类典型故障模式的过完备字典。核心内容集中于利用最优稀疏编码来对复杂工况下的信号进行精确重建，并将稀疏系数的统计特性作为诊断特征，这种方法对噪声具有极强的鲁棒性。 第三部分：智能诊断与状态评估模型 本部分是全书的核心，侧重于如何利用提取出的特征，结合先进的机器学习和深度学习技术，实现对系统健康状态的精确分类和剩余寿命的有效预测。 第五章：基于深度学习的端到端故障分类器构建 随着计算能力的提升，端到端（End-to-End）的深度学习模型在自动特征学习方面表现突出。本章详细介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）在时序数据分类中的应用架构。重点讨论了如何设计针对工程信号特点的定制化网络结构，例如如何利用多尺度卷积核来捕获不同频率尺度的信息，以及如何处理标签稀疏或不平衡的故障数据集，以提高模型的泛化能力和诊断精度。 第六章：多模态信息融合的诊断决策系统 单一传感器或单一特征往往容易受到环境和随机噪声的干扰。本章提出了多模态信息融合框架，旨在提高诊断的可靠性和准确性。我们探讨了在特征层、决策层和证据层进行融合的多种策略，包括基于卡尔曼滤波、贝叶斯网络以及Stacking集成学习的融合模型。目标是构建一个能够整合振动、温度和操作参数等多维度信息，并给出高置信度诊断结果的智能决策中心。 第七章：剩余寿命预测（RUL）的概率模型与时间序列预测 预测性维护的关键在于对设备剩余有效工作时间的准确估计。本章详细阐述了从数据驱动的角度进行RUL预测的方法。首先回顾了基于随机过程的退化建模方法，如Gamma过程和Weibull过程。随后，重点介绍了如何利用长短期记忆网络（LSTM）和Transformer结构处理退化趋势数据，构建能够学习复杂退化路径的深度序列预测模型。最后，引入了不确定性量化技术，以提供RUL预测结果的置信区间，辅助维护决策者进行风险评估。 第四部分：系统验证与工程应用 本部分将理论模型与实际工程需求相结合，探讨了模型的部署、验证和在真实工业场景中的落地应用。 第八章：模型的可解释性与可信赖性评估 在关键基础设施领域，黑箱模型的应用受到严格限制。本章探讨了解释性人工智能（XAI）在故障诊断中的应用，例如利用SHAP值、LIME等方法来解释深度学习模型做出特定诊断决策的依据，从而增强工程师对模型的信任度。同时，建立了针对模型漂移（Model Drift）的在线监控机制，确保系统在工况变化时仍能保持诊断的准确性和鲁棒性。 第九章：边缘计算与实时健康监测架构 为了实现真正的实时预测性维护，计算必须尽可能靠近数据源。本章设计了面向边缘设备的健康监测架构。讨论了如何对复杂的深度学习模型进行量化、剪枝等优化处理，使其能够在资源受限的边缘处理器上高效运行。内容包括低延迟的数据传输协议、本地模型的快速更新与同步策略，以及故障发生时的本地报警与云端协同机制。 结论与展望 本书总结了当前智能诊断领域的前沿进展，并指出了未来研究方向，包括对极端故障模式的识别能力提升、弱信号的有效捕获，以及如何将物理规律（Physics-Informed）融入纯数据驱动模型，以期构建更具通用性和工程价值的智能维护解决方案。 本书适用于从事机械、航空航天、能源、土木工程等领域的研究人员、高级工程师以及相关专业的硕博研究生。它不仅提供了算法工具箱，更构建了一种全新的、基于数据智能驱动的工程系统可靠性分析思维框架。

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这本书的封面设计给我一种非常专业的视觉冲击感，深邃的蓝色背景搭配金属质感的齿轮和抽象的波形图，立刻就吸引了我。作为一名在制造业一线摸爬滚打多年的工程师，我对机械故障诊断这个主题始终保持着浓厚的兴趣，而“Hilbert-Huang变换方法”这个词组，更是直接戳中了我的好奇心。我之前接触过一些传统的故障诊断方法，比如傅里叶变换、小波变换等等，虽然它们在某些领域表现出色，但总感觉在处理非线性、非平稳信号时，存在一定的局限性。这本书的标题暗示了一种更为先进、更具潜力的技术路径，这让我充满了期待。我设想这本书会深入浅出地介绍HHT的核心原理，包括经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析（HSA），并详细阐述它们如何被应用于不同类型的机械设备，例如旋转机械、往复式机械、流体机械等，诊断出诸如轴承磨损、齿轮啮齿损伤、不对中、不平衡等常见故障。书中会不会包含大量的实际案例分析，用真实的数据和图表来验证HHT方法的有效性？这正是我最想看到的。我希望作者能够像一位经验丰富的老师傅一样，用通俗易懂的语言，结合丰富的实践经验，将这项复杂的技术娓娓道来，让我能够真正掌握这套工具，并在实际工作中加以应用，提高故障诊断的准确性和效率。这本书的出现，无疑为我解决实际工程问题提供了一个全新的视角和强大的武器。

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我是一名在高校从事机械动力学教学的教师，我一直在寻找能够将前沿信号分析技术与传统机械故障诊断理论相结合的优秀教材，以更新我的课程内容，并为学生提供更具启发性的学习材料。这本书“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”的出现，正是我所期盼的。HHT方法，尤其是其核心的EMD和HSA技术，为处理机械系统在运行过程中产生的非线性和非平稳振动信号提供了强大的工具。我非常希望书中能够详细介绍EMD的算法流程，包括如何定义“本征模态函数”（IMF）以及各种停止准则的优缺点，并分析EMD在处理包含噪声或多尺度成分的信号时可能遇到的问题，如模态混叠，以及相应的解决策略。在HSA部分，我期望作者能够清晰地阐述如何通过希尔伯特变换计算瞬时频率和瞬时幅值，并构建出时频谱，同时深入剖析如何从时频谱中提取出与机械故障相关的特征信息，例如故障频率的出现、幅值变化以及频谱的展宽等。此外，我也希望书中能够提供一些实际案例，展示HHT在诊断不同类型机械故障（如滚动轴承故障、齿轮传动故障、不平衡、不对中等）时的具体应用步骤和效果，并与其他传统时频分析方法进行对比，突显HHT的优势。

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作为一名在设备维护领域工作多年的工程师，我深知及时准确地诊断机械故障对于保障生产连续性和降低维护成本的重要性。我一直密切关注着各种先进的故障诊断技术，而“Hilbert-Huang变换方法”这个词组，在我看来，代表着一种能够突破传统方法局限性的先进技术。我尤其好奇，HHT方法究竟是如何捕捉到那些在传统频谱分析中难以显现的、与机械故障相关的细微动态变化的。书中是否会详细介绍EMD（经验模态分解）是如何将复杂的、非线性的原始信号分解成一系列具有特定频率特性的“本征模态函数”（IMFs）的？我非常期待能看到EMD在处理类似轴承初期点蚀、齿轮表面微小损伤等非平稳信号时的具体应用案例，以及如何通过对这些IMFs进行希尔伯特变换（HSA）来提取出故障的瞬时频率和能量信息。此外，书中能否包含一些关于如何建立HHT特征与特定机械故障模式之间的关联的讨论，例如，某种特定的IMF分量或时频谱特征的异常变化，是否能够直接指示出轴承的内外圈损坏、保持架失效，或是齿轮的磨损、断齿等故障？我对这本书在提供一套行之有效的、基于HHT的故障诊断流程和方法论方面充满期待。

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我对机械系统的健康监测和故障诊断技术一直抱有极大的兴趣，尤其关注那些能够应对复杂工况和非平稳信号分析的新兴方法。这本书的标题——“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”，立刻吸引了我的目光。Hilbert-Huang变换（HHT）作为一种自适应的时频分析技术，在处理非线性、非平稳信号方面具有显著优势，这与许多机械故障的信号特征非常吻合。我非常渴望了解书中是如何将HHT的核心技术，即经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析（HSA），应用于机械故障诊断的。我希望书中能够深入阐述EMD的分解过程，包括如何选择合适的停止准则以获得高质量的本征模态函数（IMFs），以及如何克服诸如模态混叠等常见问题。同时，我也期待书中能够详细介绍HSA如何从IMFs中提取瞬时频率和瞬时幅值，并构建出高分辨率的时频谱，从而揭示信号的潜在故障特征。此外，我特别关注书中是否会提供真实的工程案例，展示HHT在诊断不同类型的机械故障，如滚动轴承的早期损伤、齿轮的啮合不良、转子系统的碰磨和不对中等方面的实际应用效果，以及与其他常用时频分析方法的对比分析，从而证明HHT的有效性和优越性。

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我在一家大型制造企业负责设备的预测性维护工作，长期以来，我们一直在寻求更有效、更灵敏的故障诊断技术，以应对不断变化的设备工况和日益复杂的故障模式。这本书的标题——“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”，听起来非常有吸引力，并且直接指向了我们工作中遇到的关键难题。我非常想了解HHT方法是如何被具体应用于各种类型的机械设备，例如大型旋转机械（如风力发电机、离心机）、往复式机械（如压缩机、泵）以及传动系统（如齿轮箱、减速器）的故障诊断。书中是否会详细阐述如何根据不同设备的特性和可能出现的故障类型，来选择合适的EMD分解方式和停止准则，以及如何对EMD分解出的各个IMF分量进行进一步的希尔伯特谱分析？我尤其希望能看到一些在实际生产环境中，通过HHT方法成功诊断出早期故障的案例，比如，如何利用HHT捕捉到轴承在早期磨损阶段出现的微小共振，或者如何通过HHT分析识别出齿轮在轻微损伤时的异常能量集中区域。这本书能否为我们提供一套切实可行的、基于HHT的故障诊断流程和方法，帮助我们提升故障诊断的准确性和预警能力？

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作为一名正在攻读机械工程博士学位的学生，我一直在积极探索能够用于处理复杂机械系统故障诊断的先进信号分析工具。当我看到“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”这个书名时，我立刻被它所吸引。HHT方法，尤其是其核心的经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析（HSA），因其独特的自适应性和对非线性、非平稳信号的良好处理能力，在近年来引起了广泛关注。我非常期待这本书能够提供对HHT方法论的深入、系统的阐述。我希望作者能够详尽地介绍EMD的算法细节，包括如何定义和提取本征模态函数（IMFs），以及不同停止准则对分解结果的影响，并探讨在实际应用中可能遇到的模态混叠问题及其解决方案。在HSA方面，我希望能看到关于如何从IMFs中准确提取瞬时频率和瞬时幅值的详细解释，以及如何构建出具有高时频分辨率的希尔伯特时频谱，并从中识别出与机械故障特征相关的频带、幅值变化和瞬时频率跳变等信息。更重要的是，我期望书中能够提供一些将HHT方法应用于具体机械故障诊断的案例研究，例如，如何利用HHT分析滚动轴承的振动信号，以早期检测出内外圈点蚀、保持架损坏等故障，或者如何利用HHT分析齿轮传动系统的信号，以识别出齿廓磨损、裂纹等损伤。

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我是一位对机械工程抱有深厚兴趣的爱好者，虽然不是专业背景出身，但我一直试图通过阅读书籍来拓展我的知识面。这本书的标题“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”虽然听起来非常专业，但“机械故障诊断”这个概念本身就充满了实践意义，而“Hilbert-Huang变换方法”则像一个神秘的钥匙，似乎能够打开通往更深层次理解的大门。我特别好奇，HHT究竟是一种怎样的变换方法？它与我们日常接触到的声音、图像的信号处理有什么关联？书里会不会用一些生动形象的比喻或者图示，来解释EMD是如何将复杂的信号分解成一系列简单的、具有物理意义的固有模态函数（IMFs）的？我希望作者能够用一种非常易于理解的方式，解释EMD的分解过程，即使对于没有深厚信号处理背景的读者，也能大致领略其精髓。同时，我也很想知道，HHT在实际的机械故障诊断中，具体能够帮助我们发现哪些类型的“早期信号”？例如，当一个轴承开始出现微小的磨损时，HHT能否比传统方法更早、更准确地捕捉到那些不易察觉的异常波动？我希望这本书能够解答这些问题，并为我揭示机械世界中那些隐藏的、不易察觉的“病症”的诊断奥秘。

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我对信号处理及其在工程应用中的潜力一直充满好奇，而机械故障诊断无疑是其中一个极具挑战性和实践意义的领域。当我看到“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”这本书时，我感到非常兴奋。HHT方法，特别是其核心的经验模态分解（EMD）和希尔伯特谱分析（HSA），以其能够自适应地处理非线性、非平稳信号的独特优势，吸引了我。我非常希望这本书能够为我揭示HHT方法在机械故障诊断中的具体应用细节。我希望书中能够详细介绍EMD的分解过程，包括如何将一个复杂的原始信号分解成一系列具有特定物理意义的“本征模态函数”（IMFs），以及如何选择合适的停止准则来确保分解的质量。同时，我也非常想了解，在获得了IMFs之后，如何通过希尔伯特变换来计算这些分量的瞬时频率和瞬时幅值，并构建出高分辨率的时频谱。这本书是否会提供一些实际的案例，展示如何利用HHT方法来识别出机械设备在运行过程中出现的各种故障特征，比如，如何通过HHT分析来检测出滚动轴承的早期损伤、齿轮的磨损或断齿、转子的不平衡或不对中等？我希望这本书能够让我对HHT在机械故障诊断领域的强大能力有一个清晰的认识，并激发我对该领域更深入的探索。

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作为一个对信号处理领域充满热情的研究生，我一直在寻找能够拓展我知识边界、提供前沿研究思路的学术专著。当我看到这本书的标题——“机械故障诊断的Hilbert-Huang变换方法”时，我立刻被它所吸引。HHT作为一种强大的时频分析工具，其在处理非线性、非平稳信号方面的独特优势，使得它在许多复杂系统分析中展现出巨大的潜力，而机械故障诊断恰恰是这类系统中最具挑战性的应用领域之一。我迫切地想了解，作者是如何将HHT的理论精髓与机械故障诊断的实际需求相结合的。书中是否会深入剖析EMD算法的关键步骤，例如如何选择合适的停止准则，以及如何克服“模态混叠”等经典问题？紧接着，在HSA部分，我希望能看到关于如何从固有模态函数（IMFs）中提取出与特定故障特征相关的频率信息，并进行精确的量化分析。更令我期待的是，本书能否提供一些关于如何将HHT与其他先进的机器学习或深度学习算法相结合的思路，例如将HHT提取的特征作为输入，用于训练支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等模型，以实现更鲁棒、更智能的故障诊断。这本书的价值，不仅在于介绍一种新的分析方法，更在于它能够启发我进行更深入的研究，开辟新的研究方向，并为解决实际工程难题提供理论支持和实践指导。

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我对机械工程中的状态监测和故障诊断技术一直有着持续的关注，特别是那些能够应对复杂工况和非线性动态行为的新兴技术。这本书的出现，无疑为我提供了一个研究方向的全新视角。Hilbert-Huang变换（HHT）因其独特的时频分析能力，在处理非平稳、非线性信号方面表现卓越，这与现代机械设备运行的实际情况高度契合，尤其是在设备故障的早期诊断阶段，往往伴随着复杂的信号变化。我非常期待书中能够系统地阐述HHT的数学原理，包括经验模态分解（EMD）的迭代过程、停止准则的选择，以及如何构建希尔伯特变换得到瞬时频率和瞬时幅值，进而生成时频谱。更重要的是，我希望书中能够深入探讨HHT在不同类型机械故障诊断中的具体应用，例如，如何通过EMD分解电机振动信号，识别出由转子不对中、轴承滚子磨损或齿轮啮合不良引起的特定模态分量，并利用希尔伯特谱分析来量化这些故障特征。此外，我也对书中是否会讨论HHT在实际工程应用中可能遇到的挑战，例如计算效率、参数优化以及与其他监测方法的融合等问题，表示浓厚的兴趣，并期待作者能够提供一些实际可行的解决方案和建议。

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