本書綜合運(yùn)用信息融合理論、提升小波信號(hào)預(yù)處理及特征提取方法、盲源分離故障診斷方法、BP．ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷、多專家協(xié)同診斷等先進(jìn)理論和算法，對(duì)多傳感器信息在多層結(jié)構(gòu)上進(jìn)行多診斷方法的信息融合，并在理論研究的基礎(chǔ)上，開發(fā)了排煙風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷微機(jī)集中式和DSP分布式兩種監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了排煙風(fēng)機(jī)的有效故障診斷。
本書可供從事排煙風(fēng)機(jī)或大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷等方面理論研究或系統(tǒng)開發(fā)的學(xué)者與相關(guān)工程技術(shù)人員參考。
1緒論
1．1機(jī)械故障診斷的發(fā)展與現(xiàn)狀
1．1．1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．1．2故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
1．2故障診斷方法與技術(shù)概述
1．2．1信息融合故障診斷
1．2．2信號(hào)預(yù)處理技術(shù)
1．2．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷
1．2．4盲源分離故障診斷
1．2．5故障診斷專家系統(tǒng)
1．3本書的研究意義與應(yīng)用前景
1．4本書的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
2自適應(yīng)提升小波信號(hào)處理方法研究
2．1排煙風(fēng)機(jī)信號(hào)預(yù)處理問題的提出
2．2小波去噪閾值函數(shù)設(shè)計(jì)
1緒論
1．1機(jī)械故障診斷的發(fā)展與現(xiàn)狀
1．1．1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．1．2故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)
1．2故障診斷方法與技術(shù)概述
1．2．1信息融合故障診斷
1．2．2信號(hào)預(yù)處理技術(shù)
1．2．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷
1．2．4盲源分離故障診斷
1．2．5故障診斷專家系統(tǒng)
1．3本書的研究意義與應(yīng)用前景
1．4本書的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
2自適應(yīng)提升小波信號(hào)處理方法研究
2．1排煙風(fēng)機(jī)信號(hào)預(yù)處理問題的提出
2．2小波去噪閾值函數(shù)設(shè)計(jì)
2．2．1現(xiàn)有閾值函數(shù)分析
2．2．2本書設(shè)計(jì)的改進(jìn)閾值函數(shù)
2．2．3 閾值函數(shù)去噪性能比較
2．3提升小波自適應(yīng)去噪算法研究
2．3．1 信號(hào)局部特征的時(shí)域估計(jì)方法設(shè)計(jì)
2．3．2基于信號(hào)局部特征的小波函數(shù)選擇
2．3．3 信號(hào)突變點(diǎn)的平滑遞變階次提升小波函數(shù)設(shè)計(jì)
2．3．4基于信號(hào)局部特征的自適應(yīng)小波閾值選擇
2．3．5仿真與實(shí)驗(yàn)
2．4信號(hào)頻域特征的小波消混校正方法設(shè)計(jì)
……
參考文獻(xiàn)
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