本書主要介紹了齒輪箱早期故障精細診斷技術，通過分析齒輪箱瞬變工況下非穩(wěn)態(tài)振動信號，實現(xiàn)早期故障不解體診斷，對避免重大事故、減小經濟損失具有重要意義。
第一篇 分數(shù)階傅里葉變換及瞬變工況故障診斷基礎
第1章 緒論
1．1 分數(shù)階傅里葉變換的發(fā)展及應用現(xiàn)狀
1．1．1 分數(shù)階傅里葉變換的發(fā)展
1．1．2 分數(shù)階傅里葉變換的特點
1．1．3 分數(shù)階傅里葉變換在信號處理中的應用
1．2 變速器瞬變工況故障診斷
1．2．1 瞬變工況故障診斷意義
1．2．2 瞬變工況故障診斷方法
本章小結
參考文獻
第2章 分數(shù)階傅里葉變換的基本理論
2．1 分數(shù)階傅里葉變換定義與陸質
2．1．1 基本定義
2．1．2 主要性質
2．2 分數(shù)階算子及分數(shù)階變換
2．2．1 分數(shù)階算子
2．2．2 分數(shù)階變換
2．3 分數(shù)階傅里葉變換的數(shù)值計算
2．3．1 數(shù)值計算方法簡介
2．3．2 028ktas采樣型算法
本章小結
參考文獻
第3章 齒輪與軸承常見故障機理分析
3．1 齒輪常見故障機理分析
3．1．1 齒輪常見故障及原因
3．1．2 齒輪振動信號特征
3．2 軸承常見故障機理分析
3．2．1 軸承常見故障及原因
3．2．2 軸承振動信號特征
3．3 瞬變工況信號采集
3．3．1 非穩(wěn)態(tài)信號采集系統(tǒng)．
3．3．2 變速器實驗裝置與故障設置
3．4 瞬變工況信號重復性分析
3 4．1 階比分析原理
3．4．2 穩(wěn)健階比分析原理．
3．4．3 重復性分析
本章小結
參考文獻
第二篇 分數(shù)階域目標分離
第4章 單階分數(shù)階濾波
4．1 有轉速計單階分數(shù)階濾波
4．1．1 單階分數(shù)階濾波原理
4．1．2 單階分數(shù)階濾波參數(shù)確定
4．1．3 齒輪故障診斷應用
4．1．4 軸承故障診斷應用
4．2 無轉速計單階分數(shù)階濾波
4．2．1 無轉速計FRFT濾波存在的問題
4．2．2 基于1MD確定FRFT階次原理
4．2．3 基于1MD確定階次的FRFT濾波實現(xiàn)
4．2．4 齒輪故障診斷應用
本章小結
參考文獻
第5章 基于轉速自適應分段的多階分數(shù)階濾波
5．1 多階分數(shù)階濾波原理
5．2 基于轉速自適應分段的多階FRFT濾波
5．2．1 基于轉速信號進行自適應分段
5．2．2 基于轉速信號確定FRFT最佳階次
5．2．3 算法實現(xiàn)與驗證
5．3 齒輪故障診斷應用
本章小結
參考文獻
第6章 基于稀疏信號分解的無轉速計多階FRFT濾波
6．1 基于FRFT的多尺度線調頻基稀疏信號分解
6．1．1 基于多尺度線調頻基的稀疏信號分解原理
6．1．2 基于FRFT的多尺度線調頻基稀疏信號分解方法
6．1．3 性能分析
6．1．4 應用實例
6．2 基于稀疏信號分解的多階FRFT濾波
6．2．1 多階FRFT自適應濾波存在的問題
6．2．2 基于稀疏信號分解的多階FRFT自適應濾波
6．2．3 仿真分析
6．2．4 應用實例
6．2．5 有效性分析
6．3 基于稀疏信號分解和分段擬合積分逼近的無轉速計階比分析
6．3．1 無轉速計階比分析原理及存在的問題
6．3．2 基于稀疏信號分解和分段擬合積分逼近的無轉速計階比原理
6．3．3 仿真分析
6．3．4 應用實例
6．4 齒輪早期故障特征提取
本章小結
參考文獻
第三篇 噪聲抑制
第7章 基于FRFT濾波的高階譜與高階累積量
7．1 高階累積量與高階譜原理
7．1．1 高階累積量
7．1．2 高階譜
7．2 基于FRFT濾波的單分量階比雙譜
7．2．1 階比雙譜定義及交叉項分析
7．2．2 基于FRFT濾波的單分量階比雙譜算法
7．2．3 單分量階比雙譜消除實測信號交叉項
7．2．4 齒輪早期故障特征提取
7．2．5 有效性分析．
7．3 基于FRFT濾波的四階累積量切片譜
7．3．1 四階累積量切片譜
7．3．2 基于FRFT濾波的四階累積量切片譜算法
7．3．3 齒輪故障特征提取
7．3．4 普適性分析
本章小結
參考文獻
第8章 分數(shù)階聚能帶時頻累加譜
8．工信號的時頻分布
8．1．1 時頻表示的基本概念
8．1．2 時頻分布的一般理論
8．1．3 Wigner-Vi11e分布
8．1．4 模糊函數(shù)
8．1．5 Coher1時頻分布
8．1．6 時頻分布比較分析
8．2 重排Gabor時頻分析原理
8．3 多分量1FM信號時頻分析存在的兩個問題
8．4 分數(shù)階聚能帶時頻譜及累加譜分析
8．4．1 分數(shù)階聚能帶時頻譜分析
8．4．2 分數(shù)階聚能帶時頻累加譜分析
8．5 齒輪早期故障特征提取及有效性分析
8．5．1 齒輪早期故障特征提取
8．5．2 有效性和可靠性分析
本章小結
參考文獻
第9章 基于FRFT濾波的全息階比譜
9．1 全息譜原理與離散實現(xiàn)
9．1．1 二維全息譜
9．1．2 二維全息譜的離散實現(xiàn)．
9．2 基于FRFT濾波的穩(wěn)健全息階比i普分析原理與分析步驟
9．2．1 基于FRFT濾波的穩(wěn)健全息階比譜原理
9．2．2 基于FRFT濾波的穩(wěn)健全息階比譜分析步驟
9．3 齒輪早期故障特征提取
9．3．1 FRFT濾波提取單測點特征
9．3．2 嚙合階比分量的SHOS-FF分析
9．3．3 調制階比分量的SHOS-FF分析
……
第10章 倒階次譜分析
第四篇 特征增強
第11章 極坐標角一頻分布與對稱極坐標
第12章 teager能量算子與極坐標級聯(lián)增強
本章小結
參考文獻
《齒輪箱早期故障精細診斷技術 分數(shù)階傅里葉變換原理及應用》：
3.分數(shù)階聚能帶時頻譜
選取聚能帶內的FRFT結果進行頻率分析點數(shù)M＝1024的重排Gabor時頻分析，耗時僅10.1747s，二擋分量的分數(shù)階聚能帶時頻譜如圖8.13c所示。從圖8.13c可以清楚看出存在3個分量，且界限清晰，各分量彼此分開，12000點附近能量最為突出，是二擋嚙合頻率分量，左側比較突出的是常嚙合齒輪分量，右側為轉頻分量，證明分數(shù)階聚能帶時頻譜能快速實現(xiàn)長數(shù)據的高分辨率時頻分析。
4.分數(shù)階聚能帶時頻累加譜
對圖8.13c的分數(shù)階聚能帶時頻譜進行能量累加，得到二擋嚙合頻率分量的分數(shù)階聚能帶時頻累加譜，如圖8.13d所示，在累加譜12086處，二擋嚙合頻率分量能量非常集中，而其他分量都比較平坦。與圖8.13b對比發(fā)現(xiàn)：分數(shù)階聚能帶時頻累加譜有效地抑制了其他分量和噪聲，顯著突出了目標分量。
在變速器輸出軸二擋齒輪早期剝落故障狀態(tài)下，采集變速器置二擋時的急加速過程轉速和振動信號，按照正常狀態(tài)的分析過程，計算故障狀態(tài)下二擋嚙合頻率分量的分數(shù)階聚能帶時頻累加譜，并與正常狀態(tài)下的分數(shù)階聚能帶時頻累加譜進行對比，如圖8.14所示。
分析圖8.14可以看出，故障狀態(tài)下二擋嚙合頻率分量（12080處）累加譜幅值非常突出，明顯大于正常狀態(tài)下二擋嚙合頻率（12086處）累加譜幅值，能清晰分辨正常與故障狀態(tài)，有效提取了齒輪早期故障特征。
……
書單推薦
