-工程信号处理与设备诊断 佟德纯,姚宝恒著 科学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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佟德纯，姚宝恒著 著

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• 工程信号处理
• 设备诊断
• 故障诊断
• 信号分析
• 机械故障
• 振动分析
• 数据处理
• 工业应用
• 科学出版社
• 佟德纯

店铺： 河北省新华书店图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030212771

商品编码：29733996441

包装：平装

出版时间：2008-04-01

基本信息

书名：-工程信号处理与设备诊断

定价：98.00元

作者：佟德纯,姚宝恒著

出版社：科学出版社

出版日期：2008-04-01

ISBN：9787030212771

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《工程信号处理与设备诊断》—— 洞察机械生命，守护工业脉搏 在现代工业生产的宏大图景中，设备的可靠运行是衡量效率、保障安全、降低成本的关键。任何微小的异常都可能预示着潜在的故障，并最终导致生产中断、经济损失，甚至严重的安全事故。因此，如何精准、及时地识别并诊断这些潜在的设备问题，一直是工业界孜孜不求的课题。而这一切的源头，都离不开对设备在运行过程中所产生的各种信号的深入理解与分析。《工程信号处理与设备诊断》一书，正是应运而生，为读者提供了一套系统而深刻的理论框架与实践方法，旨在帮助工程技术人员掌握洞察机械“生命体征”的秘诀，从而有效守护工业生产的坚实脉搏。 本书并非泛泛而谈的理论堆砌，而是紧密围绕工程实践需求，将先进的信号处理理论与设备故障诊断技术有机结合，深入浅出地阐述了从信号的获取、预处理，到特征提取、模式识别，最终实现故障诊断的完整流程。它所涵盖的内容，不仅是理论知识的精粹，更是作者多年来在工程实践中积累的宝贵经验的结晶。 一、信号的诞生与捕捉：认识机器的语言 任何设备的运行，都会产生形形色色的信号，例如振动、噪声、温度、压力、电信号等。这些信号如同机器的“语言”，记录着设备工作的点点滴滴。本书的首要任务，便是引领读者认识这些信号的本质，理解它们是如何产生的，以及如何有效地将其捕捉。 信号的分类与特性： 读者将了解到，工程信号可大致分为周期性信号、随机信号、瞬态信号等。每种信号都有其独特的数学模型和统计特性，例如均值、方差、功率谱密度等。理解这些特性，是后续分析的基础。 传感器的原理与选择： 信号的获取离不开传感器。本书将详细介绍各种常用传感器的物理原理、技术指标以及在不同工况下的适用性。例如，在振动监测中，压电式加速度计、测速仪、电涡流传感器各有其优势；在温度测量中，热电偶、热电阻、红外传感器等又展现出不同的特点。合理选择传感器，是保证信号质量的第一道关卡。 数据采集系统： 捕捉到的模拟信号需要经过数字化处理才能进行计算机分析。本书将探讨采样率、量化精度、信号带宽等关键参数对数字信号质量的影响，并介绍常用的数据采集卡、多通道采集技术等。 二、信号的净化与升华：去噪与增强的艺术 原始采集到的信号往往伴随着各种噪声，这些噪声可能来源于传感器自身、环境干扰，甚至是数据传输过程中的失真。不加以处理的噪声信号，会严重干扰后续的故障诊断分析，甚至导致错误的判断。《工程信号处理与设备诊断》将重点阐述信号预处理的技术，旨在“净化”信号，使其更清晰地反映设备的真实状态。 时域滤波技术： 读者将学习到如何利用各种滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）去除特定频率范围内的噪声。例如，对于周期性工频噪声，可以采用陷波器进行有效抑制。 频域滤波技术： 傅里叶变换是分析信号频率成分的强大工具。本书将深入讲解如何利用频域分析技术，识别并消除频谱中的噪声成分，从而突出信号的有用信息。 小波变换及其应用： 小波变换作为一种更先进的信号分析工具，能够同时在时间和频率上进行局部化分析，尤其适用于非平稳信号的去噪和特征提取。本书将介绍小波变换的原理，以及其在去除突变噪声、信号压缩等方面的应用。 数据平滑与插值： 对于一些不规则的信号缺失或尖刺，本书还将介绍数据平滑和插值技术，以恢复信号的连续性和完整性。 三、信号的精粹提取：洞察故障的蛛丝马迹 经过预处理的信号，如同精炼后的原矿，其中蕴含着诊断故障的关键信息。然而，这些信息往往隐藏在复杂的信号形态之中，需要通过一系列精密的特征提取方法才能将其“挖掘”出来。《工程信号处理与设备诊断》将带领读者探索各种有效的特征提取技术。 时域特征： RMS（均方根）、峰值、峭度、偏度、能量等时域统计特征，能够反映信号的幅值、分布特性等。例如，峭度指标对于检测冲击性故障非常敏感。 频域特征： 功率谱密度（PSD）、频谱分析（FFT）、倒频谱分析等频域特征，能够揭示设备运行过程中不同频率成分的能量分布。故障往往会在特定频率上产生独特的频谱特征。 时频域特征： 对于非平稳信号，仅靠时域或频域分析往往不足以全面描述。短时傅里叶变换（STFT）、小波包分解等时频分析方法，能够揭示信号在不同时间段内的频率变化规律，是诊断变速、变载荷工况下设备故障的利器。 模型基特征： 基于物理模型（如动力学模型）提取的特征，能够将信号信息与设备的物理参数联系起来，提供更深层次的诊断信息。 四、故障的识别与诊断：从模式到结论 信号特征的提取，只是诊断过程中的一个环节。最终的目标是将提取到的特征与已知的故障模式进行匹配，从而准确判断设备的健康状况。《工程信号处理与设备诊断》将系统介绍各种模式识别与故障诊断的方法。 统计决策方法： 基于统计学原理，如贝叶斯分类、最大似然估计等，根据信号特征的统计分布来判断设备状态。 神经网络与深度学习： 神经网络，特别是深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN），在处理复杂、高维度的信号数据方面表现出强大的能力，能够自动学习故障特征，实现高精度的故障诊断。本书将详细介绍这些方法的原理及其在设备诊断中的应用。 模糊逻辑与专家系统： 针对一些难以用精确数学模型描述的故障，模糊逻辑方法能够处理不确定性和模糊信息。专家系统则通过模拟人类专家的知识和推理过程，对设备故障进行诊断。 支持向量机（SVM）： SVM作为一种强大的分类器，在处理小样本、高维度数据时表现优异，被广泛应用于设备故障的二元分类或多元分类。 五、实践应用与展望：为工业安全保驾护航 本书的价值不仅在于理论的深度，更在于其丰富的实践指导意义。它将通过大量的工程实例，展示信号处理与设备诊断技术在不同行业、不同设备上的具体应用。 旋转机械故障诊断： 如轴承、齿轮、叶轮等常见部件的裂纹、磨损、不对中等故障的诊断。 结构健康监测： 对桥梁、建筑、航空器等大型结构进行实时监测，预测潜在的结构性风险。 过程监控与控制： 在化工、冶金等行业，利用信号分析优化生产过程，提高产品质量。 状态维修与预测性维护： 通过对设备运行状态的持续监测，实现从计划性维修向预测性维护的转变，最大限度地延长设备寿命，降低维护成本。 《工程信号处理与设备诊断》一书，不仅是工程师、技术人员的案头必备，更是相关专业学生深入学习的理想教材。它为读者打开了一扇通往机械世界内在奥秘的大门，让工程师们能够更自信、更精准地“听诊”设备的“心跳”，从而在复杂的工业生产环境中，筑牢安全与效率的坚实屏障。在科技飞速发展的今天，本书所提供的知识体系，将持续引导读者在设备诊断领域不断探索，为工业的智能化、自动化发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

从整体的知识体系构建来看，《工程信号处理与设备诊断》这本书的广度和深度都令人印象深刻。它不像某些专业书那样只见树木不见森林，而是清晰地勾勒出从基础理论到高级应用的完整路径图。我个人特别关注了其中关于“设备健康管理（PHM）系统集成”的章节，这部分内容往往是理论书籍的薄弱环节，但在这里却被提升到了一个战略高度。作者们讨论了数据预处理、特征工程、诊断模型训练、再到最终的决策支持系统（DSS）构建之间的逻辑关系，将信号处理技术融入了整个寿命周期管理的大框架中。这种系统性的视角，让读者不仅仅学会了“如何分析一个信号”，更学会了“如何利用信号分析结果来驱动工程决策”。书中对不同类型设备的典型故障特征谱图的归纳总结也做得非常出色，成了一个极佳的快速参考手册。读完此书，我感到自己对整个信号诊断领域有了更宏观、更具操作性的把握，这是一次非常充实和具有启发性的阅读旅程。

评分☆☆☆☆☆

我这次购买这本书，主要是冲着它在“时频分析”部分所展现出的独到见解去的。过去我一直觉得，在处理非平稳信号，比如转速变化中的机械振动问题时，短时傅里叶变换（STFT）的分辨率困境难以逾越。然而，这本书在介绍小波变换时，没有停留在理论公式的罗列上，而是非常细致地比较了不同小波基函数（如Haar, Daubechies系列）在实际故障特征提取中的性能差异。作者们给出了多个对比案例，清晰地展示了小波包分解如何能更精细地定位能量集中点，从而提高对早期微弱故障的敏感度。这种对比分析的深度，远超我预期的教材水平，更像是一份经过多年工程实践沉淀的“方法论宝典”。此外，书中还穿插了大量的MATLAB/Python伪代码级别的描述，虽然没有给出完整的程序包，但这反而更好，因为它迫使读者必须理解算法的本质，而不是简单地复制粘贴代码。这种引导式的学习体验，极大地增强了读者的自主解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前也翻阅过几本同类的教材，但大多在“设备诊断”这一块显得力不从心，要么过于侧重于传感器技术本身，要么就是简单地堆砌了几个案例。然而，这本由科学出版社出版的书籍，真正做到了将“信号处理”作为核心驱动力来指导“设备诊断”的全过程。我特别欣赏作者在处理“多源耦合故障识别”时的那套方法论。他们没有满足于传统的频域分析，而是深入探讨了如何利用高维特征空间和机器学习的初步思想，对混合故障信号进行解耦。这部分内容的逻辑推演严密得令人拍案叫绝，尤其是在描述如何通过主成分分析（PCA）来降维并提取最有区分度的特征时，图示的解释非常到位，即便在处理非常高维的原始传感器数据时，也能找到一个清晰的切入点。阅读过程中，我甚至能想象到作者们在设计这些章节时，是如何反复斟酌，力求在保持理论深度和工程可操作性之间找到一个完美平衡点的。对于那些希望从基础信号分析跨越到高级智能诊断领域的工程师和研究生来说，这本书无疑是一座里程碑式的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得挺有意思，采用了深蓝色调，给人一种稳重而专业的印象，中央的标题和作者信息排版清晰，符合科学类书籍的特点。初次翻开，就被它详实的目录结构吸引了。可以看到，作者们显然是下了很大功夫梳理了信号处理的基础理论，从傅里叶分析到小波变换，各个模块的衔接非常流畅，不像有些教材那样显得零散。尤其让我感到惊喜的是，书中对一些经典算法的推导过程讲解得极其细致，即便是初次接触这些概念的读者，也能通过图文并茂的解释建立起扎实的数学基础。我特别留意了其中关于“模态分析”的部分，作者似乎结合了大量的实际工程案例来阐述理论的运用，这对于我这种更侧重工程实践的人来说，无疑是极大的福音。读到后面，涉及到的设备故障诊断策略时，我感觉自己仿佛置身于一个充满挑战的实验室环境中，每一个步骤的设置都显得那么有章可循。这本书的排版也十分人性化，注释清晰，参考文献的引用也很规范，看得出作者对学术严谨性的追求。总而言之，从外观到内容深度，这本书都展现出了极高的专业水准，是一本值得反复研读的工具书。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《工程信号处理与设备诊断》时，我最大的感受是它的“厚重感”——不仅是物理上的重量，更是内容上的充实。我特别关注了其中关于“随机信号处理”的那几章，市面上很多书籍对这块的讲解往往过于抽象和理论化，让人难以把握其实际应用价值。但佟德奇和姚宝恒两位先生在这本书里，巧妙地将随机过程的数学模型与实际的振动信号数据分析结合起来，提供了很多可操作的步骤。比如，他们阐述了如何设定合适的自相关函数窗口长度，以及如何评估不同谱估计方法（如经典的周期图法与更先进的参数法）在实际设备噪声环境下的适用性。这种将理论“落地”的能力，是衡量一本优秀工程类教材的关键标准。此外，书中对现代诊断技术，比如基于健康状态指标（HSI）构建和阈值设定的流程描述得非常系统，我立刻尝试按照书中的步骤，在自己的一个小型试验台上进行了初步的建模验证，效果显著。这本书绝非那种浅尝辄止的科普读物，它要求读者具备一定的数学功底，但回报是巨大的——你会获得一套完整的、可用于解决复杂工程问题的思维框架。