液压故障的智能信息诊断与监测

前言第1章 绪论　1.1 液压系统故障诊断技术的发展历程　1.2 液压系统故障诊断技术的研究现状　1.3 液压系统故障诊断技术的发展趋势　1.4 液压系统故障检测与诊断新方法　1.5 本书的主要内容　参考文献第2章 基于AR模型的功率谱估计及在故障检测中的应用　2.1 常用频谱估计方法　2.2 AR模型参数的计算方法及阶次选择　2.3 干式真空泵及其常见故障　2.4 AR模型功率谱估计方法在干式真空泵故障诊断中的应用　参考文献第3章 频谱细化方法及在故障诊断中的应用　3.1 时域和频域分析方法　3.2 频谱细化分析的理论方法　3.3 频谱细化方法在真空泵轴承故障诊断中的应用　参考文献第4章 Hilbert Huang变换在故障诊断中的应用　4.1 Hilbert Huang变换的基本原理　4.2 EMD算法的改进　4.3 Hilbert Huang变换在真空泵故障诊断中的应用　参考文献第5章 小波簇包络解调方法在故障诊断中的应用　5.1 包络解调方法的研究现状　5.2 振动监测技术　5.3 基于复解析小波的包络解调方法　5.4 小波簇包络解调方法在故障诊断中的应用　参考文献第6章 混沌分形理论在故障诊断中的应用第7章 基于Lyapunov指数分析的故障诊断方法第8章 液压油污染度在线监测系统第9章 基于小波神经网络的故障诊断方法第10章 证据理论和神经网络集成的信息融合故障诊断方法第11章 液压泵的故障特征提取及特征降维第12章 免疫机理与支持向量机复合的故障诊断方法第13章 信息融合和贝叶斯网络集成的故障诊断方法

《液压故障的智能信息诊断与监测》由姜万录、刘思远、张齐生编著，本书系统地阐述了近年来液压系统故障诊断领域新发展的各种理论及方法，这些理论及方法已经通过了液压系统的故障诊断实验进行了有效的验证。全书共分为13章，深入浅出地介绍了各种新方法及应用。本书的主要内容包括：基于All模型最佳阶次选择的功率谱分析方法；对几种常用的频谱细化方法进行了对比分析；基于Hilbert—Huang变换的故障特征提取方法；基于Morlet复解析小波簇的带通滤波和包络解调新方法；通过利用轴向柱塞泵出口压力信号的关联维数进行液压泵故障诊断的方法；基于最大Lyapunov指数分析的故障诊断方法；研制了一套基于MCGS组态软件的油液污染度在线监测系统；松散型小波神经网络和紧凑型小波神经网络两种故障诊断方法；证据理论和神经网络相结合的智能故障诊断方法；研究了幅值域和时频域的特征向量提取方法；免疫支持向量机复合的故障诊断方法；基于粗糙集理论的启发式属性约简算法。《液压故障的智能信息诊断与监测》适用于从事设备状态监测和故障诊断工作的工程技术人员阅读，也可作为高等学校相关专业研究生的教材或参考用书。