本書首次系統而深入地研究了油液、振動信息融合方法在齒輪箱故障診斷中的套用。本書結合摩擦振動物理模型探討了油液和振動之間的內在聯繫，在齒輪箱試驗台架進行了700餘小時磨損試驗的基礎上，對油液和振動參數內在的耦合關係進行了深入探討，引入並提出了Vague集、單位圓和人工免疫算法等方法，實現對油液振動融合信息的特徵提取、選擇和分類，提高了齒輪箱故障診斷的可靠性和準確性，為齒輪箱狀態監測和故障診斷提供了一條新的理論和技術途徑。
基本信息,圖書目錄,
基本信息
圖書在版編目（CIP）數據
齒輪箱故障診斷的油液、振動信息融合方法/張培林
等著.—北京：機械工業出版社，2011.12ISBN 978-7-111-36153-4
Ⅰ．①齒…Ⅱ．①張…Ⅲ．①齒輪箱—故障診斷
Ⅳ?①U260 332
中國版本圖書館CIP數據核字（2011）第212859號
機械工業出版社（北京市百萬莊大街22號郵政編碼100037）
策劃編輯：何士娟 責任編輯：何士娟 版式設計：霍永明
責任校對：劉志文 封面設計：路恩中
北京聖夫亞美印刷有限公司印刷
2012年1月第1版第1次印刷
169mm×239mm·12.25印張·242千字·186頁
0001—3000冊
標準書號：ISBN 978-7-111-36153-4
定價：48.00元
圖書目錄
前言
第1章齒輪箱故障診斷技術概述1
1.1齒輪箱故障診斷技術1
1.2齒輪箱振動分析故障診斷技術3
1.3齒輪箱油液分析故障診斷技術4
1.4油液和振動信息融合技術5
1.4.1信息融合技術的研究現狀5
1.4.2油液和振動融合的研究現狀7
第2章齒輪箱油液和振動融合診斷理論基礎研究10
2.1齒輪箱常見故障及原因分析10
2.1.1齒輪常見故障10
2.1.2軸承常見故障11
2.2齒輪箱油液和振動之間內在聯繫分析12
2.2.1摩擦和磨損之間的相互聯繫12
2.2.2摩擦和振動之間的相互聯繫13
2.2.3齒輪箱油液和振動融合的定性分析15
2.3齒輪箱磨損試驗台架構建15
2.4齒輪箱磨損試驗方案設計16
2.4.1故障機理分析17
2.4.2試驗方案設計19
第3章油液光譜分析20
3.1光譜分析的原理20
3.2光譜分析中常用的數學方法22
3.2.1磨損元素界限值的制定方法23
3.2.2基於灰色模型的磨損元素濃度值預測26
3.2.3時間序列分析方法30
第4章油液鐵譜分析37
4.1磨損顆粒沉積原理38
4.1.1物質的磁性特徵38
4.1.2鐵譜儀磁場特徵39
4.1.3磨粒的沉積規律分析41
4.2鐵譜儀的種類44
4.3鐵譜磨粒的定量分析49
4.3.1磨損顆粒尺寸分布49
4.3.2磨損定量分析方法51
4.4鐵譜磨粒圖像的自動處理55
4.5磨粒圖像分割60
4.5.1基於量子化粒子群與模糊C均值融合的鐵譜圖像分割算法61
4.5.2基於區域生長的自適應鐵譜圖像分割算法66
4.6鐵譜磨粒圖像特徵參數的分類70
4.6.1磨粒的形狀特徵參數70
4.6.2磨粒的表面紋理特徵參數73
4.7基於D?S證據理論的磨粒組合智慧型識別76
4.7.1模糊灰色信息集成模型76
4.7.2加權模糊優選模型79
4.7.3對稱互動熵模型80
4.7.4基於D?S證據理論的磨粒組合智慧型識別81
第5章振動信號分析技術85
5.1齒輪箱動力學建模85
5.1.1齒輪箱的子系統建模方法85
5.1.2箱體的動力學模型86
5.1.3主動軸系的動力學模型88
5.1.4從動軸系的動力學模型89
5.1.5軸承座對箱體的瞬時激勵力91
5.2降噪92
5.3提升小波包變換基本理論92
5.3.1小波包變換與Mallat算法92
5.3.2提升小波變換原理93
5.3.3提升小波包變換算法95
5.3.4提升小波包變換的移頻算法96
5.4提升小波包閾值降噪方法研究98
5.4.1提升小波包分解的信噪分離99
5.4.2一種次優基提升小波包分解算法99
5.4.3一種漸變式閾值選擇與量化策略103
5.4.4算法測試與套用105
第6章基於Vague集的油液和振動參數篩選113
6.1油液和振動特徵參數113
6.1.1油液參數113
6.1.2振動特徵參數114
6.2Vague集理論117
6.2.1Vague集基本概念118
6.2.2Vague集的相似度量118
6.3Vague集在油液和振動參數篩選中的套用119
6.3.1油液和振動參數篩選的評價指標119
6.3.2建立各參數的Vague集122
6.3.3建立理想期望參數的Vague集123
6.3.4確定各評價指標的權重123
6.3.5計算各參數與期望參數之間的相似度量123
6.4基於粗集理論的油液和振動參數簡約126
6.4.1粗集理論126
6.4.2粗集理論在油液和振動參數簡約中的套用127
第7章齒輪箱油液和振動融合診斷磨損規律研究131
7.1齒輪箱磨損試驗過程介紹131
7.2油液參數磨損規律研究133
7.2.1油液光譜參數磨損規律133
7.2.2油液鐵譜參數磨損規律137
7.3振動參數磨損規律研究140
7.3.1振動時域參數磨損規律140
7.3.2振動頻域參數磨損規律141
7.3.3振動時頻域參數磨損規律142
7.4油液和振動參數內在耦合關係探討143
7.4.1油液和振動參數相關係數分析143
7.4.2油液和振動參數耦合關係探討145
7.4.3油液和振動參數耦合關係驗證147
第8章齒輪箱油液和振動融合診斷特徵提取研究149
8.1單位圓特徵提取方法的提出149
8.2單位圓特徵提取方法的基本概念150
8.3單位圓特徵提取方法的實現步驟及算法驗證152
8.3.1單位圓特徵提取方法的實現步驟152
8.3.2單位圓特徵提取映射方法的驗證153
8.3.3單位圓特徵基準點聚類的驗證155
8.4基於遺傳算法的油液和振動高維數據基準點的訓練最佳化158
8.4.1遺傳算法的基本實現步驟159
8.4.2基準點的訓練最佳化結果分析161
8.4.3油液和振動高維數據的特徵提取163
第9章齒輪箱油液和振動融合診斷方法研究165
9.1現有故障診斷方法對比分析165
9.2免疫原理的基本概念和實現步驟166
9.2.1免疫原理的基本概念166
9.2.2免疫原理的實現步驟166
9.3免疫原理的算法改進168
9.3.1免疫算法的不足168
9.3.2免疫算法的改進169
9.3.3免疫算法改進前後對比分析170
9.4基於免疫改進算法與單位圓的油液和振動融合診斷方法174
9.4.1齒輪箱工作狀態特徵向量的定義174
9.4.2檢測器的生成175
9.5油液和振動融合診斷與單一診斷的對比分析176
結束語182
