系統(tǒng)故障診斷技術(shù)、算法及MATLAB實(shí)現(xiàn)

第1章 緒論 1
1.1 系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的內(nèi)涵 1
1.1.1 系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的基本概念 1
1.1.2 系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的目的與任務(wù) 2
1.1.3 系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的基本理論與方法 5
1.1.4 系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容 13
1.2 系統(tǒng)故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢 15
1.2.1 故障預(yù)測與健康監(jiān)測的技術(shù)內(nèi)涵 15
1.2.2 故障預(yù)測與健康監(jiān)測技術(shù)體系 17
1.2.3 故障預(yù)測與健康監(jiān)測的系統(tǒng)功能層次 20
1.2.4 故障預(yù)測與健康監(jiān)測的典型體系框架分析 23
1.2.5 故障預(yù)測與健康監(jiān)測的發(fā)展展望 28
思考題 31
參考文獻(xiàn) 31
第2章 故障診斷信號(hào)分析基礎(chǔ) 33
2.1 信號(hào)分析的定義與意義 33
2.2 信號(hào)預(yù)處理 33
2.2.1 異常值處理 34
2.2.2 零均值化處理 34
2.2.3 消除趨勢項(xiàng) 36
2.2.4 加窗處理 38
2.2.5 濾波 49
2.3 特征提取與信號(hào)處理方法 56
2.3.1 特征選擇與提取 56
2.3.2 時(shí)域分析方法 57
2.3.3 頻域分析方法 62
思考題 72
參考文獻(xiàn) 73
第3章 信號(hào)高級(jí)分析方法 75
3.1 時(shí)頻域分析 75
3.1.1 短時(shí)傅里葉變換 75
3.1.2 Wigner-Ville分布 77
3.1.3 小波變換 80
3.1.4 EMD信號(hào)分析方法 87
3.2 數(shù)據(jù)約減方法 92
3.2.1 主成分分析 92
3.2.2 核主元分析 94
3.2.3 粗糙集理論 98
3.3 傳感器信息融合 101
3.3.1 信息融合的概念 101
3.3.2 信息融合的方法 104
3.3.3 信息融合的關(guān)鍵技術(shù) 107
思考題 108
參考文獻(xiàn) 108
第4章 滾動(dòng)軸承故障診斷 110
4.1 滾動(dòng)軸承的基本概況 110
4.1.1 滾動(dòng)軸承的基本結(jié)構(gòu) 110
4.1.2 滾動(dòng)軸承異常的基本形式 111
4.2 滾動(dòng)軸承的振動(dòng)類型及故障特征 112
4.2.1 滾動(dòng)軸承的固有振動(dòng)特征 113
4.2.2 滾動(dòng)軸承的故障特征頻率 114
4.3 滾動(dòng)軸承故障診斷方法 121
4.3.1 常用振動(dòng)診斷方法 121
4.3.2 現(xiàn)場振動(dòng)監(jiān)測及分析診斷的一般步驟 129
4.3.3 滾動(dòng)軸承故障診斷案例 130
4.3.4 軸承故障診斷新技術(shù)介紹 137
思考題 138
參考文獻(xiàn) 138
第5章 齒輪故障診斷 140
5.1 齒輪異常的基本形式 140
5.1.1 齒輪及嚙合過程 140
5.1.2 齒輪故障的常見形式 142
5.1.3 齒輪故障的原因 149
5.2 齒輪振動(dòng)頻率及頻譜特點(diǎn) 150
5.2.1 齒輪的振動(dòng)類型 150
5.2.2 齒輪振動(dòng)頻率的計(jì)算 152
5.2.3 齒輪振動(dòng)頻譜的特點(diǎn) 154
5.3 齒輪故障分析方法 157
5.3.1 常用振動(dòng)振動(dòng)方法 157
5.3.2 齒輪的精密診斷 161
5.3.3 齒輪故障診斷案例 162
5.3.4 齒輪故障診斷新方法展望 166
思考題 167
參考文獻(xiàn) 168
第6章 系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述 169
6.1 系統(tǒng)數(shù)學(xué)描述 169
6.2 狀態(tài)空間的基本概念 170
6.3 線性系統(tǒng)狀態(tài)空間表達(dá)式的建立 172
6.3.1 根據(jù)物理定律建立實(shí)際系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)方程 172
6.3.2 由系統(tǒng)的微分方程建立狀態(tài)空間表達(dá)式 175
6.3.3 由傳遞函數(shù)建立狀態(tài)空間表達(dá)式 177
6.4 線性系統(tǒng)的可控性和可觀性 180
6.4.1 問題的提出 180
6.4.2 線性定常連續(xù)系統(tǒng)的可控性 180
6.4.3 可控標(biāo)準(zhǔn)型及輸出可控性 183
6.5 狀態(tài)空間表達(dá)式的標(biāo)準(zhǔn)形式 185
6.5.1 能控標(biāo)準(zhǔn)型 186
6.5.2 能觀測標(biāo)準(zhǔn)型 186
6.5.3 對(duì)角線標(biāo)準(zhǔn)型 186
6.5.4 Jordan標(biāo)準(zhǔn)型 187
6.6 利用MATLAB進(jìn)行系統(tǒng)模型之間的相互轉(zhuǎn)換 188
6.6.1 傳遞函數(shù)系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達(dá)式 189
6.6.2 由狀態(tài)空間表達(dá)式到傳遞函數(shù)的變換 190
思考題 193
參考文獻(xiàn) 194
第7章 狀態(tài)反饋和狀態(tài)觀測器設(shè)計(jì) 195
7.1 狀態(tài)反饋與閉環(huán)系統(tǒng)極點(diǎn)的配置 195
7.1.1 狀態(tài)反饋 195
7.1.2 閉環(huán)系統(tǒng)期望極點(diǎn)的選取 200
7.2 狀態(tài)觀測器的設(shè)計(jì) 201
7.2.1 全維狀態(tài)觀測器 202
7.2.2 極點(diǎn)配置的MATLAB實(shí)現(xiàn) 206
思考題 214
參考文獻(xiàn) 214
第8章 基于觀測器的故障診斷理論基礎(chǔ) 215
8.1 故障診斷觀測器 215
8.2 故障檢測系統(tǒng)的魯棒性及靈活性 216
8.3 故障檢測殘差評(píng)估及閾值的確定 218
8.4 故障分離 221
8.4.1 完全故障分離 221
8.4.2 故障分離濾波器 226
8.4.3 基于多個(gè)（一組）殘差產(chǎn)生器的故障分離 227
8.5 故障辨識(shí) 233
8.5.1 故障辨識(shí)濾波器與完全故障辨識(shí) 234
8.5.2 最優(yōu)故障辨識(shí)問題 236
思考題 238
參考文獻(xiàn) 238
第9章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的懸掛系統(tǒng)故障診斷方法 240
9.1 基于PCA的故障檢測方法 240
9.2 基于DPCA的城軌車輛懸掛系統(tǒng)故障檢測 242
9.3 T-PLS的算法思想與步驟 244
9.4 基于T-PLS的懸掛系統(tǒng)故障檢測與診斷 249
9.5 SVM概述 255
9.6 SVM算法研究 256
9.6.1 二元分類 256
9.6.2 多元分類 259
9.7 在列車懸掛系統(tǒng)中應(yīng)用SVM技術(shù)進(jìn)行故障分離 260
9.7.1 故障特征值 262
9.7.2 SVM故障分離 263
思考題 265
參考文獻(xiàn) 265
附錄A 城軌車輛懸掛系統(tǒng)建模 266
A.1 車輛懸掛系統(tǒng)及車載故障診斷系統(tǒng)構(gòu)架 266
A.1.1 車輛懸掛系統(tǒng)組成與功能 266
A.1.2 城軌車輛垂向懸掛系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模 269
A.1.3 Simpack車輛建模與懸掛系統(tǒng)故障仿真平臺(tái) 278
A.2 小結(jié) 282
參考文獻(xiàn) 282
附錄B 思考題答案 283