本書對復雜性理論與方法及它們在機械故障診斷領(lǐng)域的應用進行系統(tǒng)論述。全書共7章，主要介紹包括多尺度模糊熵、多尺度排列熵、多尺度散布熵、自適應多尺度熵等在內(nèi)的多尺度復雜性理論，以及它們在機械故障特征提取與診斷中的應用等內(nèi)容。本書是在國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃和安徽省自然科學基金等課題的支持下完成的，研究內(nèi)容是目前國

本書較全面地介紹了機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的基本原理和基本方法,涉及振動信號測試與檢測技術(shù)、紅外測溫技術(shù)、油液分析技術(shù)、無損檢測技術(shù)、計算機輔助診斷系統(tǒng)等,內(nèi)容全面,突出之處是側(cè)重于理論與實踐的結(jié)合。通過對本書的學習,讀者能夠?qū)�機械設(shè)備故障診斷技術(shù)有比較全面系統(tǒng)的了解,掌握機械設(shè)備故障診斷的基本原理、基本方法,初步具備診斷

本書首先對機械設(shè)備進行了概述，讓讀者對機械制造裝備的作用、功能及分類有初步的認知；在此基礎(chǔ)上對機械制造裝備設(shè)計的類型方法、工藝設(shè)備、工藝過程與規(guī)程制訂、數(shù)控機床故障診斷與維修及設(shè)備潤滑及維護與保養(yǎng)做了詳細的分析。本書語言簡潔、知識點全面、結(jié)構(gòu)清晰，對于研究機械設(shè)備裝配工藝與維修技術(shù)具有重要的參考價值。

本書共七章，主要內(nèi)容包括：機械設(shè)備安裝基礎(chǔ)知識、起重機械、輸送機械、內(nèi)燃機、機械零部件及設(shè)備的修理、設(shè)備潤滑及維護和保養(yǎng)、通用機械設(shè)備管理基礎(chǔ)。

本書是職業(yè)教育新形態(tài)下理實一體化教材，參照國家相關(guān)的職業(yè)資格技能鑒定標準，任務驅(qū)動法為主，以TS-054A型機械傳動技術(shù)實訓裝置為載體，設(shè)置了變速箱的裝調(diào)、二維工作臺的裝調(diào)、減速器的裝調(diào)、間歇回轉(zhuǎn)工作臺的裝調(diào)、神床機構(gòu)的裝調(diào)、機械傳動安裝與調(diào)整等六項學習任務。體現(xiàn)“教學做”合一，突出動手能力的培養(yǎng)和提高知識運用的能力，

《設(shè)備故障診斷技術(shù)（第2版）》共分10章，介紹了故障診斷技術(shù)涉及的概念、原理、內(nèi)容，診斷的任務，動態(tài)隨機數(shù)據(jù)的處理及分析方法。該書主要是從設(shè)備故障診斷的基本原理加以闡述，著重介紹基于統(tǒng)計理論的故障診斷方法，基于模糊理論的故障診斷方法，基于故障樹分析的故障診斷方法，基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的故障診斷方法，

全書共分8章，第1章緒論，主要介紹工程機械故障診斷的預備知識；第2章主要介紹機械零部件的典型故障及其發(fā)生和發(fā)展機理；第3章至第6章主要介紹各種故障診斷技術(shù)，包括溫度診斷技術(shù)、油樣診斷技術(shù)、振動診斷技術(shù)、聲學診斷技術(shù)等等；第7章介紹故障樹分析及邏輯診斷方法；第8章主要介紹機械中的典型部件，如齒輪箱、發(fā)動機、軸承、齒輪等的

本書系統(tǒng)介紹了機械系統(tǒng)故障診斷與預測技術(shù)的基礎(chǔ)理論，介紹了故障診斷與預測技術(shù)的原理和方法及其在工程領(lǐng)域的實際應用，闡述了當前處于新興研究熱點的基于數(shù)字孿生技術(shù)及其在機械系統(tǒng)故障預測中的實現(xiàn)方法。全書內(nèi)容豐富，既包含基礎(chǔ)理論與方法的介紹，又有改進新方法的綜合實現(xiàn)技術(shù)；既包含實驗分析和模擬仿真，又有初步的工程實踐應用，易于

本書以轉(zhuǎn)子系統(tǒng)、軸承、齒輪三大傳動部件載體，詳細闡述基于虛實結(jié)合的機械系統(tǒng)故障診斷實驗項目、教學模式、信號處理等內(nèi)容。第一章簡介機械系統(tǒng)故障診斷基本理論和發(fā)展現(xiàn)狀，第二章闡述信號處理基本理論及應用案例，第三章介紹轉(zhuǎn)子系統(tǒng)虛實結(jié)合故障診斷實驗項目及典型實驗結(jié)果，第四章介紹滾動軸承虛實結(jié)合故障診斷實驗項目及典型實驗結(jié)果，第

本書抓住工業(yè)化與信息化深度融合的時代契機，面向新一代人工智能技術(shù)，立足于我國機械裝備智能診斷與預測迫切工程需求應運而生。圍繞大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械裝備智能診斷與預測，詳細介紹了故障深度智能診斷、故障智能遷移診斷、數(shù)模聯(lián)動剩余壽命預測等前沿方法與技術(shù)。 聚焦大數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械系統(tǒng)智能診斷和預測方法，解決了當前PHM領(lǐng)域的關(guān)鍵挑