內容簡介

《高等職業教育機電工程精品課程十二五規劃教材?設備故障診斷與維護技術》由傅貴興主編，分為兩個模塊，共12章，第1～7章是基礎知識和基本應用模塊，第8～12章是機床設備應用模塊。第1章是設備故障診斷與維修基礎知識；第2章是振動基礎與信號處理技術；第3章是故障診斷方法與診斷原則；第4章是設備振動檢測診斷實施方案；第5章是其他常用監測診斷技術；第6章是常見故障現象監測診斷；第7章是機床電氣故障診斷；第8章是設備數控系統與數控機床；第9章是數控機床的故障診斷與處理；第10章是數控設備的維護與保養；第11章是典型設備診斷維修技術應用；第12章是數控機床監測診斷應用實例。 《高等職業教育機電工程精品課程十二五規劃教材?設備故障診斷與維護技術》結構合理、完整，條理清晰，符合教育部倡導的“以就業為向導，以能力為本位”的職業教育精神，以培養應用型技能人才為目標，內容精...(展開全部) 《高等職業教育機電工程精品課程十二五規劃教材?設備故障診斷與維護技術》由傅貴興主編，分為兩個模塊，共12章，第1～7章是基礎知識和基本應用模塊，第8～12章是機床設備應用模塊。第1章是設備故障診斷與維修基礎知識；第2章是振動基礎與信號處理技術；第3章是故障診斷方法與診斷原則；第4章是設備振動檢測診斷實施方案；第5章是其他常用監測診斷技術；第6章是常見故障現象監測診斷；第7章是機床電氣故障診斷；第8章是設備數控系統與數控機床；第9章是數控機床的故障診斷與處理；第10章是數控設備的維護與保養；第11章是典型設備診斷維修技術應用；第12章是數控機床監測診斷應用實例。 《高等職業教育機電工程精品課程十二五規劃教材?設備故障診斷與維護技術》結構合理、完整，條理清晰，符合教育部倡導的“以就業為向導，以能力為本位”的職業教育精神，以培養應用型技能人才為目標，內容精煉，非常實用。 《高等職業教育機電工程精品課程十二五規劃教材?設備故障診斷與維護技術》可作為職業院校三年制、五年制高職高專機電、數控專業類學生教材，也可作為成人教育、企業職工技術培訓及自學用書。2100433B

《機電設備故障診斷與維修技術》共八章,主要介紹機電設備故障及零部件失效機理、機電設備故障診斷、機械設備維修方式與修復技術、典型機械設備修理、液壓系統維修、機床電氣設備維修、數控機床維修、機電設備維修管理等內容。每章都有導學和復習思考題。

《機電設備故障診斷與維修技術》內容豐富、結構完整、先進實用。讀者通過學習《機電設備故障診斷與維修技術》,可以熟悉機、液、電設備故障診斷與維修的基本思路、方法、技術以及必要的基本理論。

《機電設備故障診斷與維修技術》可作為高職高專、成人高校、本科院校舉辦的二級職業技術學院和民辦高校機電類及機械類專業的教材,也可作為從事設備維修與管理的技術人員、工人的參考用書和培訓教材。

第1章 設備故障診斷概述

1.1 設備故障診斷的基本概念和特點

1.1.1 設備故障的基本概念

1.1.2 設備故障診斷的內容及特點

1.2 故障診斷的基本問題

1.2.1 故障分類

1.2.2 故障診斷的任務

1.2.3 評價故障診斷系統的性能指標

1.3 設備故障診斷的知識構成和求解過程

1.3.1 設備故障診斷的知識構成

1.3.2 設備故障診斷的求解過程

1.4 設備故障診斷的基本方法及研究現狀

1.4.1 基于解析模型的故障診斷方法

1.4.2 基于知識的故障診斷方法

1.4.3 基于信號處理的故障診斷方法

1.4.4 其他故障診斷方法

1.4.5 設備故障診斷技術研究的熱點

1.5 設備故障診斷技術的發展趨勢

復習思考題

第2章 故障診斷中的數據處理

2.1 數據處理的有關知識

2.1.1 動態測試數據的分類

2.1.2 隨機過程的基本概念

2.1.3 測試數據處理方法

2.1.4 數據檢驗

2.1.5 數據分析流程

2.2 隨機數據統計參量的數值分析

2.2.1 估計理論的基本概念

2.2.2 均值和方差的計算

2.3 離散傅里葉變換（DFT）

2.3.1 采樣與混疊

2.3.2 截斷與泄漏

2.3.3 頻率采樣（延拓）

2.4 小波分析的基本原理

2.4.1 小波變換

2.4.2 小波變換的直觀理解及其工程解釋

2.4.3 小波包分析

2.4.4 適合故障信號分析的小波函數選擇

復習思考題

第3章 基于統計理論的診斷方法

3.1 Bayes決策診斷方法

3.1.1 概述

3.1.2 基于最大后驗概率的Bayes診斷

3.1.3 基于最小風險的Bayes診斷

3.2 時序模型診斷法

3.2.1 ARMA，All和MA模型

3.2.2 故障診斷時序方法的步驟

3.2.3 故障診斷時序方法的內容

3.2.4 ARMA模型的建模

3.2.5 根據模型參數進行故障診斷

3.2.6 距離判別函數故障診斷法

3.3 序貫模式分類故障診斷法

3.3.1 概述

3.3.2 序貫分類原理及步驟

3.3.3 Bayes序貫判別步驟

3.4 主分量分析法

3.4.1 引言

3.4.2 主分量分析

3.5 線性判別函數法

3.5.1 引言

3.5.2 Fisher判別式分析（FDA）

3.6 灰色系統的關聯分析診斷方法

3.6.1 概述

3.6.2 關聯度分析法在故障診斷模式識別中的應用

3.6.3 灰色預測在設備狀態趨勢預報中的應用

3.7 基于支持向量機的故障診斷方法

3.7.1 支持向量機的基本原理

3.7.2 多類支持向量機

3.7.3 支持向量機的故障診斷方法

3.7.4 實例

復習思考題

第4章 基于模糊理論的診斷方法

4.1 模糊集合理論基礎

4.1.1 模糊集與隸屬函數

4.1.2 隸屬函數的確定

4.1.3 常用的隸屬函數圖表

4.1.4 模糊集的表示方法及其運算

4.2 基于模糊模式的故障診斷方法

4.2.1 模糊模式識別的直接方法

4.2.2 模糊模式識別的間接方法

4.3 故障診斷的模糊綜合評判原則

4.3.1 綜合評判的數學原理

4.3.2 模糊綜合評判的五種具體模型

4.3.3 綜合評判模型的故障診斷應用實例

4.3.4 幾種綜合評判模型的適用范圍

4.3.5 故障診斷的多級模糊綜合評判方法

4.4 故障診斷的模糊聚類分析方法

復習思考題

第5章 故障樹分析診斷方法

5.1 故障樹分析概述

5.1.1 故障樹分析及其特點

5.1.2 故障樹分析使用的符號

5.2 故障樹分析的一般步驟及表述

5.2.1 故障樹分析的步驟

5.2.2 故障樹建造的一般方法

5.2.3 故障樹的結構函數

5.3 故障樹的分析

5.3.1 故障樹的定性分析

5.3.2 故障樹的定量分析

5.4 診斷實例

復習思考題

第6章 專家系統故障診斷方法

6.1 專家系統概述

6.1.1 專家系統的基本概念

6.1.2 專家系統的結構

6.1.3 專家系統的特點

6.2 專家系統的知識表示

6.2.1 知識的層次結構

6.2.2 公共知識和私有知識

6.2.3 陳述性知識與過程性知識

6.2.4 對知識表示的要求

6.3 知識的產生式表示

6.3.1 產生式規則的形式

6.3.2 產生式系統

6.3.3 產生式表示的優缺點

6.4 知識的框架表示

6.4.1 框架表示的形式

6.4.2 框架表示下的推理

6.5 故障診斷專家系統的推理方式與控制策略

6.5.1 基于規則的診斷推理

6.5.2 基于模型的診斷推理

6.5.3 基于案例的診斷推理

6.5.4 不精確推理

6.6 故障診斷專家系統知識的獲取

6.6.1 間接獲取方式

……

第7章 神經網絡故障診斷方法

第8章 數據融合故障診斷方法

第9章 集成技術的故障診斷方法

參考文獻2100433B