齒輪系統(tǒng)的非線性動力學與故障診斷（齒輪系統(tǒng)的非線性動力學與故障診斷）

內(nèi)容簡介

《齒輪系統(tǒng)的非線性動力學與故障診斷》由申永軍，楊紹普著，科學出版社出版?！洱X輪系統(tǒng)的非線性動力學與故障診斷》適用于研究機械系統(tǒng)動力學與故障診斷的讀者，包括機械、航空、車輛、交通、冶金、力學、電力、化工等相關(guān)學科的本科生、研究生、教師、科研人員和相關(guān)的工程技術(shù)人員等。

圖書目錄

“非線性動力學叢書”序

前言

第1章緒論

1.1齒輪系統(tǒng)的非線性動力學

1.1.1齒輪系統(tǒng)非線性動力學行為的解析研究

1.1.2齒輪系統(tǒng)非線性動力學行為的數(shù)值研究

1.1.3齒輪系統(tǒng)非線性動力學行為的實驗研究

1.1.4考慮齒面摩擦及故障的齒輪系統(tǒng)的非線性動力學

1.2齒輪系統(tǒng)的故障診斷

1.2.1平穩(wěn)信號處理技術(shù)

1.2.2現(xiàn)代信號處理技術(shù)

參考文獻

第2章基于增量諧波平衡法的齒輪系統(tǒng)非線性動力學

2.1引言

2.2第一類齒輪模型的非線性動力學

2.2.1系統(tǒng)的運動微分方程

2.2.2基于增量諧波平衡法的周期解

2.2.3分岔特性及參數(shù)研究

2.3第二類齒輪模型的非線性動力學

2.3.1系統(tǒng)的運動微分方程

2.3.2基于增量諧波平衡法的周期解

2.3.3系統(tǒng)參數(shù)對周期解類型的影響

2.3.4系統(tǒng)參數(shù)對幅頻曲線的影響

2.4第三類齒輪模型的非線性動力學

2.4.1系統(tǒng)的運動微分方程

2.4.2基于增量諧波平衡法的周期解

2.4.3計算結(jié)果與分析

參考文獻

附錄一各參數(shù)的物理意義

附錄二一階近似時Jacobi矩陣和殘余向量的顯式

第3章故障齒輪系統(tǒng)動力學

3.1含輕微磨損故障的齒輪動力學

3.1.1系統(tǒng)的運動微分方程

3.1.2仿真結(jié)果及分析

3.2含裂紋故障的齒輪動力學

3.2.1系統(tǒng)的運動微分方程

3.2.2仿真結(jié)果及分析

3.3基于ANSYS軟件的故障齒輪特性分析

3.3.1齒輪的三維有限元模型

3.3.2無故障齒輪的有限元分析

3.3.3含裂紋故障齒輪的有限元分析

參考文獻

第4章分數(shù)Fourier變換在齒輪故障診斷中的應(yīng)用

4.1分數(shù)Fourier變換的定義、性質(zhì)及快速算法

4.1.1分數(shù)Fourier變換的定義

4.1.2分數(shù)Fourier變換的性質(zhì)

4.1.3典型信號的分數(shù)Fourier變換

4.1.4離散FrFT及FrFT的快速算法

4.2 FrFT用于信噪分離的思想

4.3基于分數(shù)Fourier交換的盲信號分離新方法

4.3.1基于聯(lián)合對角化的盲信號分離技術(shù)的統(tǒng)一框架

4.3.2分數(shù)Fourier變換的新性質(zhì)

4.3.3基于分數(shù)Fourier變換的盲信號分離新方法

4.4基于分數(shù)Fourier變換的自適應(yīng)信號降噪新方法

4.4.1新方法的原理

4.4.2數(shù)值算例

參考文獻

第5章分數(shù)小波變換在齒輪故障診斷中的應(yīng)用

5.1分數(shù)樣條小波變換的定義、性質(zhì)及快速算法

5.1.1小波變換的定義

5.1.2分數(shù)樣條小波變換的定義

5.1.3分數(shù)小波變換在信號處理與故障診斷中應(yīng)用的可行性

5.2基于模極大值的分數(shù)小波降噪方法及應(yīng)用

5.2.1小波變換檢測信號奇異性和信號重構(gòu)

5.2.2分數(shù)小波與傳統(tǒng)小波在檢測信號奇異性方面的不同性質(zhì)

5.2.3基于模極大值重構(gòu)的分數(shù)小波降噪方法

5.3基于分數(shù)小波變換的自適應(yīng)降噪方法及應(yīng)用

5.3.1自適應(yīng)濾波器

5.3.2數(shù)值算例

5.4基于空域相關(guān)特性的分數(shù)小波變換新方法

5.4.1基本理論

5.4.2分數(shù)B樣條小波空域相關(guān)閾值的設(shè)定

5.4.3數(shù)值仿真信號分析

參考文獻

第6章基于Gabor變換的故障診斷方法

6.1Gabor變換的基本理論

6.1.1連續(xù)Gabor變換

6.1.2離散Gabor變換

6.1.3Gabor變換的基函數(shù)

6.2Gabor變換的閾值選取方法

6.2.1基于Gabor變換的信號降噪原理

6.2.2數(shù)值仿真

6.3基于Gabor變換的盲分離新方法

6.3.1基于Gabor變換的盲分離原理

6.3.2數(shù)值仿真

6.3.3實驗驗證

6.4基于Gabor變換的欠定盲分離新方法

6.4.1常見信號的Gabor譜分布規(guī)律及源信號數(shù)目估計

6.4.2基于Gabor逆變換的重構(gòu)升維

6.4.3數(shù)值仿真

6.4.4實驗驗證

6.5Gabor變換的自適應(yīng)消噪方法

6.5.1AMGTD方法

6.5.2AFMGTD方法

6.5.3數(shù)值仿真

6.5.4實驗驗證

參考文獻

第7章基于奇異值分解的信號降噪方法

7.1奇異值分解的定義和時間序列分析方法

7.1.1奇異值分解的定義

7.1.2時間序列的相空間重構(gòu)

7.2改進的奇異值降噪方法及在調(diào)制信號處理中的應(yīng)用

7.2.1常見信號的奇異值分布特性

7.2.2改進的奇異值降噪方法

7.2.3數(shù)值仿真

7.2.4實驗驗證

7.3基于奇異值分解的欠定盲信號分離方法

7.3.1方法簡介

7.3.2數(shù)值仿真信號

7.3.3實驗驗證

參考文獻

索引

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