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燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷:信號(hào)處理與故障隔離

燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷:信號(hào)處理與故障隔離

定 價(jià):¥79.00

作 者: (?。㏑anjan,Ganguli
出版社: 國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787118110333 出版時(shí)間: 2016-11-01 包裝:
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 175 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷:信號(hào)處理與故障隔離》主要以飛機(jī)上典型的燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)為對(duì)象,從信號(hào)處理與故障隔離檢測(cè)應(yīng)用兩個(gè)方面,介紹了燃?xì)廨啓C(jī)狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷方法。首先提綱挈領(lǐng)介紹了燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷中的相關(guān)基本概念、信號(hào)處理過(guò)程中噪聲分離的重要性及燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷過(guò)程等,為后續(xù)研究?jī)?nèi)容奠定基礎(chǔ)。在基于信號(hào)處理的故障隔離診斷方法,針對(duì)數(shù)據(jù)獲取更新速度慢、時(shí)延小的及噪聲特性未知情況,介紹了中心加權(quán)冪等中值濾波器;針對(duì)數(shù)據(jù)記錄少、更新慢、時(shí)延小的商用飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī),為了同時(shí)濾除非高斯和高斯噪聲,介紹了中值-有理混合濾波器;對(duì)于具有長(zhǎng)時(shí)延的高速數(shù)據(jù)采集的發(fā)動(dòng)機(jī),為了能夠在測(cè)試信號(hào)中分離出噪聲信號(hào),同時(shí)保留信號(hào)突變峰值,介紹了FIR-中值混合濾波器;對(duì)于超過(guò)70%工作時(shí)間處于非穩(wěn)態(tài)工況的軍用發(fā)動(dòng)機(jī),介紹了針對(duì)過(guò)渡態(tài)數(shù)據(jù)且能適應(yīng)輸入信號(hào)質(zhì)量的自適應(yīng)加權(quán)Myriad濾波器理論;為了解決燃?xì)鉁u輪信號(hào)在離散時(shí)間點(diǎn)或時(shí)間段發(fā)生突變的問(wèn)題,介紹了一種能夠用于噪聲和異常值濾除的具有遞增階的級(jí)聯(lián)遞歸中值濾波器。在基于人工智能的故障隔離和診斷方法方面,為了解決單個(gè)故障的隔離問(wèn)題,將故障定位到部件級(jí),介紹了卡爾曼濾波器;針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)模塊故障、系統(tǒng)故障和測(cè)量設(shè)備故障等單一故障,介紹了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障檢測(cè)和隔離方法;針對(duì)燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷存在高不確定性的情況,介紹了一種魯棒性強(qiáng)、更易于理解的模糊邏輯系統(tǒng);針對(duì)故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊方法的參數(shù)高度關(guān)聯(lián),用以提取故障特征的模型或者信號(hào)的測(cè)量不確定性發(fā)生變化,故障診斷系統(tǒng)就必須重建的問(wèn)題,介紹了一種混合軟計(jì)算方法——遺傳模糊系統(tǒng)。此外,還介紹了基于振動(dòng)的故障診斷方法。書(shū)中所涉及每一種方法理論都給出了數(shù)值仿真驗(yàn)證方法,讀者可以通過(guò)采用EXCEL或者M(jìn)ATLAB的數(shù)據(jù)表完成仿真驗(yàn)證,便于讀者快速理解和掌握??傊度?xì)廨啓C(jī)故障診斷:信號(hào)處理與故障隔離》理論嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容全面,針對(duì)性和實(shí)踐性都很強(qiáng)。既詳細(xì)介紹了根據(jù)信號(hào)處理數(shù)據(jù)濾波的燃?xì)廨啓C(jī)故障檢測(cè)和隔離方法,又介紹了基于人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的燃?xì)廨啓C(jī)故障隔離和診斷方法,還介紹了基于振動(dòng)的故障診斷方法,是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外一部既全面又深入介紹燃?xì)廨啓C(jī)故障檢測(cè)和診斷的著作。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《燃?xì)廨啓C(jī)故障診斷:信號(hào)處理與故障隔離》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章 概述
1.1 背景
1.2 信號(hào)處理
1.3 典型的燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)診斷
1.4 線性濾波器
1.5 中值濾波器
1.6 最小二乘算法
1.7 卡爾曼濾波器
1.8 影響因子
1.9 基于振動(dòng)的診斷
第2章 冪等中值濾波器
2.1 加權(quán)中值濾波器
2.2 中心加權(quán)中值濾波器
2.3 中心加權(quán)冪等中值濾波器
2.3.1 氣路測(cè)量參數(shù)的濾波器設(shè)計(jì)
2.4 測(cè)試信號(hào)
2.4.1 理想信號(hào)
2.4.2 噪聲信號(hào)
2.5 誤差測(cè)量
2.5.1 數(shù)值模擬
2.6 總結(jié)
第3章 中值-有理混合濾波器
3.1 測(cè)試信號(hào)
3.2 有理濾波器
3.3 中值-有理濾波器
3.4 數(shù)值仿真
3.5 小結(jié)
第4章 FIR-中值混合濾波器
4.1 FIR-中值混合(FMH)濾波器
4.2 加權(quán)FMH濾波器
4.3 測(cè)試信號(hào)
4.3.1 根信號(hào)
4.3.2 高斯噪聲
4.3.3 異常值
4.3.4 誤差計(jì)算
4.4 數(shù)值仿真
4.5 總結(jié)
第5章 過(guò)渡態(tài)數(shù)據(jù)和Myriad濾波器
5.1 穩(wěn)態(tài)和過(guò)渡態(tài)信號(hào)
5.2 Myriad濾波器
5.3 數(shù)值仿真
5.4 燃?xì)廨啓C(jī)過(guò)渡態(tài)信號(hào)
5.5 加權(quán)Myriad算法
5.6 自適應(yīng)加權(quán)Myriad濾波器算法
5.7 數(shù)值仿真
5.8 總結(jié)
第6章 變化趨勢(shì)檢測(cè)
6.1 問(wèn)題與建模
6.2 圖像處理概念
6.3 中值濾波器
6.4 遞歸中值濾波器
6.5 級(jí)聯(lián)遞歸中值濾波器
6.6 邊緣檢測(cè)
6.6.1 梯度邊緣檢測(cè)器
6.6.2 拉普拉斯邊緣檢測(cè)
6.7 數(shù)值仿真
6.7.1 測(cè)試信號(hào)
6.7.2 降噪
6.7.3 異常值的濾除
6.8 趨勢(shì)變化的檢測(cè)
6.8.1 門(mén)限值選擇
6.8.2 趨勢(shì)檢測(cè)算法的驗(yàn)證
6.9 總結(jié)
第7章 最優(yōu)加權(quán)遞歸中值濾波器
7.1 加權(quán)遞歸中值濾波器
7.2 測(cè)試信號(hào)
……
第8章 卡爾曼濾波
第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
第10章 模糊邏輯系統(tǒng)
第11章 軟計(jì)算方法
第12章 基于振動(dòng)的故障診斷
參考文獻(xiàn)

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