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音像压缩机故障现代诊断理论、方法及应用段礼祥,张来斌,梁伟
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丛书序前言章绪论11.1压缩机在工业中的地位和作用11.2压缩机故障诊断的目标和特点41.3压缩机监测诊断研究及应用现状61.3.1监测信号与传感技术61.3.2故障机理与征兆联系71.3.3信号处理与特征提取81.3.4智能诊断与决策方法91.3.5商业化的监测诊断系统10参考文献10第2章离心压缩机叶片的叶尖定时监测诊断132.1高速旋转叶片监测技术概述132.1.1旋转叶片监测技术研究现状132.1.2叶尖定时监测技术研究现状132.1.3叶尖定时监测技术存在的问题142.2叶尖定时监测技术的原理152.2.1叶尖定时监测技术基本原理152.2.2叶尖定时传感器162..叶片振动参数辨识方法18.欠采样叶尖定时信号的稀疏度自适应重构方法20..1叶尖定时监测系统采样模型20..2欠采样叶尖定时信号的稀疏度自适应重构方法21..数值建模及实验验2.4噪声干扰下叶尖定时信号降噪及方波整形算法252.4.1叶尖定时监测系统误差分析252.4.2噪声干扰条件下叶尖定时信号准确提取方法302.4.3方波整形算法332.4.4实验验392.5变转速叶片的多键相振动监测方法412.5.1变转速下叶片振动监测存在的挑战412.5.2变转速下多键相振动监测原理422.5.3基于多键相的叶片振动位移测量方程442.5.4基于数值建模及动力学的方法验45参考文献51第3章往复压缩机早期故障的提升小波诊断533.1往复压缩机早期故障诊断的难点533.2提升小波的原理543.3非抽样提升小波包的构造593.4基于非抽样提升小波包的频率混叠消除原理633.5基于Volterra级数的边界振荡抑制663.6非抽样提升小波包与奇异值分解相结合的信号降噪723.7非抽样提升多小波包变换753.7.1提升多小波理论753.7.2冗余提升多小波包变换763.8基于提升小波与混沌理论的往复压缩机状态评级793.8.1往复压缩机缸套振动信号的混沌特793.8.2往复压缩机状态评级91参考文献95第4章压缩机耦合故障的信息熵融合诊断974.1压缩机常见耦合故障及其特点974.1.1压缩机常见耦合故障974.1.2压缩机耦合故障振动信号特征984.2压缩机耦合故障诊断的难点与思路984.2.1压缩机耦合故障诊断难点984.2.2压缩机耦合故障诊断的思路994.3信息熵融合诊断理论1014.3.1信息熵基本理论1014.3.2信息熵故障分析方法1014.4压缩机振动信号的信息熵特征1034.4.1时域奇异谱熵1034.4.2自相关特征熵1044.4.3频域功率谱熵1044.4.4小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵1054.4.5小波包特征熵1064.5压缩机故障信息的盲源分离方法1064.5.1盲源分离的基本数学模型1074.5.2稳健独立分量分析方法1084.5.3基于稳健独立分量分析的转子信号与实验信号分析1124.5.4工程应用-基于稳健独立分量分析的离心压缩机叶轮故障诊断1194.6压缩机耦合故障的波动熵诊断模型1244.6.1波动熵特征变换域的确定1254.6.2波动度及波动熵特征的计算1254.6.3基于波动熵的耦合故障诊断方法126参考文献127第5章数据集不均衡下的压缩机故障诊断1295.1不均衡数据集的概念1295.2不均衡数据分类常用方法1295.3基于互信息的非监督式特征选择1325.3.1基于互信息的特征选择1325.3.2基于互信息的非监督式特征选择方法原理1335.3.3工程应用1355.4不均衡数据的SMOTE上采样算法1425.4.1SMOTE算法1425.4.2SMOTE算法中采样率的实验分析1445.4.3压缩机气阀少数类样本的采样率分析1485.5基于样本不均衡度的加权C-SVM分类算法1565.5.1加权C-SVM分类算法简介1565.5.2加权C-SVM算法能分析1575.6基于PSO和GA算法的加权C-SVM分类模型1595.6.1粒子群优化算法1605.6.2基于PSOA的加权C-SVM分类器1625.6.3遗传算法1665.6.4基于PSOA和GA的加权C-SVM分类模型应用168参考文献171第6章变工况下压缩机故障的迁移诊断1736.1变工况下压缩机诊断的难题1736.2迁移学习与领域自适应学习1746.3符号近似聚合和关联规则相结合的变工况下故障特征挖掘方法1776.3.1关联规则及其在信号特征挖掘中的应用1776.3.2适用于信号特征挖掘的Apriori算法1786.3.3基于等概率关联规则挖掘方法1796.3.4特征挖掘案例分析1836.4基于领域自适应的变工况齿轮箱迁移诊断1886.4.1边缘降噪编码器1896.4.2卷积神经网络1906.4.3AMDA特征学习模型1916.4.4实验分析1936.5迁移诊断模型稳定和适应定量分析1996.5.1目标工况正常样本不同比例辅数据能分析2006.5.2目标工况三类状态数据样本辅数据能分析2046.5.3迁移率定义和计算208参考文献210第7章压缩机故障的振动与红外融合诊断2127.1振动与红外融合的目的与意义2127.2红外图像用于故障诊断的机理2127.2.1红外成像原理2127.2.2红外图像特点2137..红外图像特征提取2147.2.4实例分析2177.3红外图像故障信息的非下采样轮廓变换方法27.3.1非下采样轮廓变换方法27.3.2基于NSCT的红外图像方法2287.3.3基于粒子群优化的参数确定方法07.3.4实例分析27.4图像分割与故障区域选择57.4.1基于网格划分的图像分割方法57.4.2基于离散度分析的区域选取7.4.3实例分析7.5基于卷积神经网络的压缩机振动与红外融合诊断方法2437.5.1基于相关分析的异类信息融合2447.5.2卷积神经网络2477.5.3基于相关分析与卷积神经网络结合的故障诊断2517.5.4基于红外图像与振动信号融合的故障诊断实例分析252参考文献256第8章压缩机诊断标准的自适应建方2588.1压缩机诊断标准的适应问题2588.2压缩机组故障模式库的建立2598.2.1压缩机组故障模式库的内容2598.2.2故障模式库制定依据2598..压缩机组故障模式库的建立2618.3压缩机个化标准库的建方2618.3.1个化标准库的建立步骤2618.3.2离心压缩机个化标准库的建立2628.4压缩机诊断标准库的动态更新方法2668.5变速压缩机振动阈值报警模型2678.5.1RVM基本理论2678.5.2基于RVM的阈值模型构建2688.6变工况压缩机诊断标准建立与验2698.6.1丙烷压缩机工作原理和现状统计2698.6.2变工况丙烷压缩机组振动标准建立2728.6.3实例分析与验2758.7压缩机状态的区间特征根-模糊评估方法2788.7.1往复压缩机状态评估指标体系的建立2798.7.2区间数模糊分析评估模型2798.7.3往复压缩机状态评估实例分析283参考文献287第9章压缩机状态退化预测和故障预后方法2899.1压缩机状态预测的现状与不足2899.1.1压缩机状态预测技术研究现状2899.1.2压缩机状态预测技术的不足2909.2压缩机轴承能退化的累积变换预测方法2919.2.1累积损伤理论与累积变换算法2919.2.2轴承能退化的累积变换预测方法2949..轴承能退化预测实例2969.3大数据环境下压缩机故障的高斯-深度玻尔兹曼机预测模型3069.3.1高斯-深度玻尔兹曼机模型的预测原理3069.3.2大数据环境下的数据清洗规则3079.3.3高斯-深度玻尔兹曼机的预测模型构建3079.3.4高斯-深度玻尔兹曼机预测模型应用3129.4融合特征趋势进化的压缩机故障预后方法39.4.1故障预后融合特征指标的提取3249.4.2压缩机渐变故障的预后方法324参考文献3290章压缩机关键部件故障的诊断技术33110.1压缩机诊断的目的与意义33110.2关键部件载荷-强度干涉模型定量可靠分析与优化33110.2.1载荷-强度干涉模型定量可靠理论33110.2.2可靠定量分析与优化理论研究33410..基于有限元-蒙特卡洛模拟法的可靠分析与优化理论33610.3压缩机关键部件的潜在失效模式及后果分析评价方法33710.3.1压缩机的可靠、平均无故障时间、失效率指标分析方法33710.3.2压缩机潜在失效模式及后果分析可靠评模型的建立33910.3.3压缩机关键部件的潜在失效模式及后果分析可靠分析方法研究34010.4压缩机关键部件故障的诊断实例分析34310.4.1固有特分析在压缩机关键部件故障诊断中的应用34310.4.2静力强度分析在压缩机关键部件故障诊断中的应用34810.4.3基于固有特分析的压缩机机组振动异常诊断35410.4.4基于瞬态动力学分析的压缩机机组振动异常诊断361参考文献3671章压缩机智能诊断36911.1智能诊断概述36911.2压缩机故障的深度学习智能诊断方法36911.2.1深度学369……
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