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第1章 绪论1

1.1机械状态检测和故障诊断的目的和任务1

1.1.1状态检测和故障诊断的目的1

1.1.2机械状态检测和故障诊断的任务2

1.2机械的故障与维修方式2

1.2.1机械故障的分类2

1.2.2故障维修方式3

1.3机械状态检测与故障诊断4

1.3.1机械状态检测与故障诊断的过程4

1.3.2机械状态检测与故障诊断的内容5

1.3.3机械诊断信息及获取方法5

1.3.4机械故障诊断的类型6

1.4机械状态检测与故障诊断的发展8

1.4.1机械状态检测与故障诊断的技术地位8

1.4.2机械状态检测与故障诊断技术的发展8

1.4.3机械状态检测与故障诊断的发展方向10

第2章 温度检测与诊断技术12

2.1温度检测的一般方法12

2.2接触式测温仪器13

2.2.1热电偶测温法13

2.2.2热电阻测温法16

2.2.3其它接触式测温法17

2.3非接触式测温仪器——红外测温仪器18

2.3.1红外概念19

2.3.2红外探测器20

2.3.3红外成像22

2.3.4红外热电视25

2.3.5红外测温仪25

2.4机械温度诊断26

2.4.1红外温度诊断26

2.4.2温度诊断对象及诊断方法29

2.4.3温度诊断应用30

第3章 油样诊断技术34

3.1油样诊断技术34

3.1.1油样故障的特点34

3.1.2油样诊断技术35

3.1.3油样诊断原理36

3.1.4油样诊断的判别标准37

3.2磁塞检测技术40

3.2.1磁塞的结构和工作原理40

3.2.2磁塞的应用41

3.3油样光谱分析42

3.3.1光谱分析原理42

3.3.2光谱分析仪器42

3.3.3光谱诊断实例45

3.3.4光谱分析的特点46

3.4油样铁谱分析46

3.4.1分析式铁谱仪47

3.4.2直读式铁谱仪49

3.4.3旋转式铁谱仪50

3.4.4在线式铁谱仪51

3.4.5铁谱加热技术52

3.4.6铁谱分析的取样方法53

3.4.7铁谱分析的特点54

3.5其它油样分析方法54

3.5.1油样常规分析方法54

3.5.2颗粒计数方法56

第4章 振动诊断技术59

4.1概述59

4.1.1振动诊断原理59

4.1.2振动诊断内容59

4.2振动检测方法与检测设备62

4.2.1振动检测方法62

4.2.2常用测振传感器62

4.2.3激振器69

4.2.4振动测量其它配套机械71

4.2.5振动测量传感器和分析仪器的配套76

4.3振动信号故障诊断78

4.3.1振动信号的分类78

4.3.2振动信号的时域故障诊断79

4.3.3振动信号的幅域故障诊断82

4.3.4振动信号的相关诊断86

4.3.5振动信号的频域诊断90

4.4典型振动诊断仪器介绍101

4.4.1207电子听诊器101

4.4.2常用其它故障分析及监测仪器102

第5章声学诊断技术104

5.1噪声诊断技术104

5.1.1噪声的来源104

5.1.2衡量噪声的基本参数104

5.1.3噪声测量用传声器108

5.1.4声级计110

5.1.5噪声诊断实例113

5.2超声波诊断方法115

5.2.1概述115

5.2.2超声波的物理性质116

5.2.3超声波诊断仪119

5.2.4超声波诊断方法121

5.2.5超声波探伤的波形特征123

5.2.6超声波探伤的应用125

5.2.7超声波探伤的特点126

5.3声发射诊断技术127

5.3.1声发射技术的发展128

5.3.2声发射检测系统128

5.3.3声发射技术的基本特征128

5.3.4缺陷有害度评价129

5.3.5应用实例129

第6章 故障树分析方法131

6.1故障树分析的基本概念131

6.1.1基本概念131

6.1.2故障树分析使用的符号132

6.2建立故障树135

6.2.1建立故障树步骤135

6.2.2建立故障树实例137

6.2.3故障树的结构函数140

6.3故障树的简化142

6.3.1特殊门的简化142

6.3.2用转移符号简化144

6.3.3按布尔代数的运算法则简化145

6.3.4应用举例147

6.4故障树的定性分析148

6.4.1基本概念148

6.4.2算法150

6.5故障树的定量分析153

6.5.1顶事件发生概率的求取153

6.5.2最不可靠割集及其意义155

6.5.3事件重要度156

6.6故障树分析举例157

6.6.1建立故障树157

6.6.2故障树定性分析160

第7章 最新智能诊断技术163

7.1人工神经网络163

7.1.1人工神经网络的发展史164

7.1.2人工神经元模型166

7.1.3人工神经网络的结构168

7.1.4人工神经网络常见模型170

7.1.5人工神经网络的学习规则177

7.1.6人工神经网络应用实例178

7.2小波变换179

7.2.1从傅里叶变换到小波变换179

7.2.2小波变换181

7.2.3小波分解与重构183

7.2.4小波分析在故障诊断中的应用184

7.3模糊诊断方法189

7.3.1隶属函数190

7.3.2模糊向量193

7.3.3模糊关系方程193

7.3.4模糊系统的基本结构194

7.3.5模糊诊断准则196

7.4专家系统197

7.4.1概述197

7.4.2专家系统的组成和功能202

7.4.3推理机制203

7.4.4知识表示206

7.4.5知识的获取207

7.4.6新型专家系统209

7.4.7专家系统的特点212

第8章 其它故障诊断技术214

8.1逻辑诊断方法214

8.1.1逻辑运算基本规则214

8.1.2逻辑诊断方法应用216

8.2贝叶斯分类法217

8.2.1一般概念217

8.2.2最小错误率的贝叶斯决策规则218

8.2.3最小平均损失（风险）的贝叶斯决策219

8.2.4最小最大决策规则220

8.3距离函数分类法221

8.3.1空间距离（几何距离）函数222

8.3.2相似性指标223

8.3.3信息距离判别法224

8.4灰色理论诊断法224

8.4.1一般概念224

8.4.2灰色预测方法225

8.4.3关联度分析225

第9章 工程机械状态检测与故障诊断227

9.1发动机诊断227

9.1.1发动机振动和噪声诊断227

9.1.2发动机综合测试仪诊断231

9.1.3发动机漏气诊断法236

9.1.4发动机尾气诊断法238

9.2齿轮箱故障诊断241

9.2.1概述241

9.2.2齿轮箱故障机理242

9.2.3齿轮箱振动的频谱特性243

9.2.4齿轮箱振动故障诊断246

9.3滚动轴承故障诊断248

9.3.1概述248

9.3.2滚动轴承的故障机理249

9.3.3滚动轴承振动的频谱特性250

9.3.4滚动轴承振动故障诊断251

9.4旋转机械故障诊断252

9.4.1旋转机械振动评定标准252

9.4.2旋转机械监测参数254

9.4.3旋转机械常见故障255

9.4.4旋转机械振动故障诊断常用方法257

参考文献260