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第1章　绪论1

1.1　旋转机械动力分析与故障诊断研究现状1

1.2　时频分析的发展及应用9

1.3　分形理论的发展及应用11

1.4　神经网络技术在故障诊断中的应用13

第2章 非平稳信号分析方法16

2.1 非平稳信号分析16

2.2 Fourier分析与短时Fourier变换17

2.2.1 Fourier分析17

2.2.2 短时Fourier变换18

2.3 时频分析19

2.4 小波分析的历史及其应用20

2.4.1 小波分析的历史发展20

2.4.2 小波分析与其他信号分析方法的比较22

2.4.3 小波分析的应用领域23

2.5　小波变换24

2.5.1 Haar小波24

2.5.2 连续小波26

2.5.3 连续小波变换27

2.6　离散小波变换与二进小波29

2.6.1 小波变换的离散化29

2.6.2 二进小波29

2.7　多分辨分析与Mallat算法30

2.7.1 多分辨分析30

2.7.2 Mallat算法34

2.8　小波包分析36

2.8.1 小波包的定义38

2.8.2 小波包的性质39

2.8.3 小波包的空间分解40

第3章　谐波小波在旋转机械信号处理中的应用42

3.1 概述42

3.2　谐波小波43

3.2.1　谐波小波的产生43

3.2.2　谐波小波及其变换45

3.2.3　离散信号的谐波小波变换47

3.2.4　谐波小波包变换及其实现50

3.3　谐波小波变换在信号处理中的应用52

3.3.1　周期性突变信号52

3.3.2　幅值突变信号54

3.3.3　局部奇变信号55

3.3.4　变频信号56

3.3.5　宽带噪声57

3.3.6　混沌信号58

3.3.7　实际转子信号60

3.4　谐波小波滤波及其功效研究60

3.4.1　谐波小波滤波61

3.4.2　谐波小波函数滤波功效分析65

第4章 旋转机械高阶临界转速的识别68

4.1 引言68

4.2 基本原理69

4.2.1 振动信号的现场采集69

4.2.2 谐波小波滤波71

4.3 实例分析72

4.3.1 某实验转子二阶临界转速的识别72

4.3.2 某离心压缩机低压缸转子二阶临界转速的识别78

第5章 分形理论在旋转机械动力参数识别的中应用82

5.1　概述82

5.2　时间序列容积维数与关联维数83

5.2.1　时间序列Hausdorff维数的计算83

5.2.2　时间序列关联维数84

5.3 May模型分岔参数识别85

5.4 Duffing方程临界参数的时间序列分维数识别88

5.4.1　激励临界参数的识别88

5.4.2　阻尼临界参数的识别93

5.5 Lorenz模型临界参数的时间序列分维数识别95

5.6 Jeffcott转子系统分岔参数识别99

5.6.1　单盘Jeffcott转子系统模型建立99

5.6.2 Jeffcott转子分岔参数（转速）识别100

5.6.3 Jeffcott转子分岔参数（质量）识别103

第6章 基于人工神经网络的故障诊断技术105

6.1 引言105

6.2　人工神经网络的基本原理与结构106

6.3 BP神经网络109

6.3.1 BP神经网络及神经元结构109

6.3.2　BP神经网络学习算法110

6.4　局部可变权值神经网络113

6.4.1　局部可变权值神经网络学习和工作原理114

6.4.2　局部可变权值神经网络应用118

6.5 ANN二次学习影响系数加权法127

6.6.1　算法原理127

6.6.2　模拟算例128

第7章　旋转机械故障监测与诊断系统133

7.1　引言133

7.2　监测与诊断系统特点134

7.3　监测诊断系统功能简介135

7.3.1 功能简介135

7.3.2　使用介绍135

7.4　诊断步骤及实例145

7.4.1　故障样本的获取145

7.4.2　诊断征兆的获取146

7.4.3　故障诊断实例147

参考文献152