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基于信息融合的航空发动机整机振动故障诊断技术 版权信息
- ISBN：9787030642141
- 条形码：9787030642141 ; 978-7-03-064214-1
- 装帧：平装胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于信息融合的航空发动机整机振动故障诊断技术 本书特色
本书主要介绍航空发动机整机振动故障诊断技术，内容包括航空发动机整机振动故障诊断研究背景和研究现状，航空发动机整机振动常见故障及信息融合诊断模型，基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断，基于信息熵的航空发动机整机振动故障融合诊断，基于信息熵和支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断，基于信息熵、模糊理论和支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断，以及总结与展望。
基于信息融合的航空发动机整机振动故障诊断技术 内容简介
本书主要介绍航空发动机整机振动故障诊断技术, 内容包括航空发动机整机振动故障诊断研究背景和研究现状, 航空发动机整机振动常见故障及信息融合诊断模型, 基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断, 基于信息嫡的航空发动机整机振动故障融合诊断, 基于信息病和支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断, 基于信息熵、模糊理论和支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断, 以及总结与展望。
基于信息融合的航空发动机整机振动故障诊断技术 目录
目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 航空发动机整机振动故障诊断技术研究背景 1
1.2 航空发动机整机振动故障诊断技术研究现状 2
1.3 本书主要内容 5
1.4 本章小结 6
参考文献 6
第2章 航空发动机整机振动常见故障及信息融合诊断模型 8
2.1 航空发动机整机振动常见故障 8
2.1.1 常见振动故障类型 8
2.1.2 航空发动机整机振动测试 9
2.2 信息融合故障诊断技术的理论基础 11
2.3 基于信息融合技术的故障诊断模型 13
2.3.1 信息融合模型 13
2.3.2 信息融合故障诊断框架 14
2.4 本章小结 16
参考文献 16
第3章 基于支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断 17
3.1 支持向量机简介 17
3.1.1 支持向量机的发展 17
3.1.2 基于支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断模型 17
3.2 支持向量机基础 18
3.2.1 优分类面 18
3.2.2 核函数 20
3.3 支持向量机分类 22
3.3.1 支持向量机多类分类原理 22
3.3.2 支持向量机多类分类方法 22
3.3.3 支持向量机的属性和研究现状 24
3.4 航空发动机整机振动故障诊断实例分析 25
3.4.1 参数选择和支持向量机模型的建立 25
3.4.2 支持向量机模型的训练和测试 26
3.4.3 分析结果与讨论 27
3.5 本章小结 29
参考文献 29
第4章 基于信息熵的航空发动机整机振动故障融合诊断 30
4.1 信息熵理论 30
4.1.1 信息熵的基本概念 30
4.1.2 奇异谱熵方法 31
4.1.3 功率谱熵方法 32
4.1.4 小波能谱熵方法 33
4.1.5 小波空间特征谱熵方法 33
4.1.6 小波相关特征尺度熵方法 34
4.1.7 小波包特征谱熵方法 35
4.2 基于过程功率谱熵的机械振动故障定量诊断 36
4.2.1 基于过程信息熵的定量诊断方法 36
4.2.2 航空发动机整机振动故障定量诊断实例分析 37
4.2.3 转子振动故障定量诊断实例分析 41
4.3 基于小波相关特征尺度熵的转子振动故障特征分析与定量诊断 46
4.3.1 小波相关特征尺度熵故障诊断方法 47
4.3.2 转子振动故障模拟试验 47
4.3.3 实例分析 48
4.4 基于多种信号和多特征熵距的滚动轴承故障融合诊断 49
4.4.1 多特征熵距的基本理论与方法 49
4.4.2 滚动轴承故障模拟试验 52
4.4.3 实例分析 54
4.5 本章小结 64
参考文献 64
第5章 基于信息熵和支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断 67
5.1 基于小波包特征谱熵和支持向量机的转子振动故障融合诊断 67
5.1.1 基于小波包特征谱熵和支持向量机的转子振动故障诊断模型 67
5.1.2 转子振动故障模拟试验 69
5.1.3 转子振动故障诊断实例分析 69
5.1.4 航空发动机整机振动故障诊断实例分析 71
5.2 基于小波能谱熵和支持向量机的转子振动故障融合诊断 76
5.2.1 基于小波能谱熵和支持向量机的转子振动故障诊断模型 77
5.2.2 转子振动故障模拟试验 78
5.2.3 小波能谱熵特征提取及向量集建立 78
5.2.4 实例分析 79
5.3 基于功率谱熵和支持向量机的转子振动故障融合定量诊断 81
5.3.1 转子振动故障模拟试验 81
5.3.2 数据分析 82
5.3.3 基于功率谱熵和支持向量机的转子振动故障诊断模型 84
5.3.4 实例分析 87
5.4 本章小结 90
参考文献 90
第6章 基于信息熵、模糊理论和支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断 92
6.1 基于模糊信息熵的航空发动机整机振动故障融合诊断 92
6.1.1 模糊信息熵融合诊断方法 93
6.1.2 航空发动机整机振动故障征兆和故障原因 95
6.1.3 基于模糊信息熵的故障融合诊断流程 96
6.1.4 实例分析 96
6.2 基于改进模糊支持向量机的转子振动故障融合诊断 100
6.2.1 改进的模糊支持向量机隶属度函数 101
6.2.2 改进的模糊支持向量机诊断方法 102
6.2.3 改进的模糊支持向量机诊断方法的数学模型 103
6.2.4 实例分析 104
6.3 基于改进模糊支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断 106
6.3.1 模糊支持向量机 107
6.3.2 改进模糊隶属度的确定方法 108
6.3.3 基于改进模糊支持向量机的航空发动机整机振动故障诊断方法 110
6.3.4 实例分析 111
6.4 基于模糊支持向量机和改进隶属度的航空发动机整机振动故障融合诊断 113
6.4.1 模糊支持向量机的隶属度确定 114
6.4.2 基于模糊支持向量机和改进隶属度的故障诊断方法 116
6.4.3 改进隶属度验证 117
6.4.4 实例分析 119
6.5 基于小波相关特征尺度熵和模糊支持向量机的航空发动机整机振动故障融合诊断 122
6.5.1 基于小波相关特征尺度熵和模糊支持向量机的故障融合诊断模型 123
6.5.2 航空发动机故障诊断测试点和支持向量机的参数选取 124
6.5.3 小波相关特征尺度熵的特征向量构建 124
6.5.4 实例分析 127
6.6 本章小结 128
参考文献 128
第7章 总结与展望 131
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