机械工程前沿著作系列：基于MATLAB的机械故障诊断技术案例教程 pdf下载

　　内容全面：涵盖基础篇、信号处理篇和模式识别篇，MATLAB使用方法和工程应用尽在掌握，一本书相当于三本书！
　　方法新颖：综合展示了作者团队多年来在机械故障诊断领域的新研究成果！
　　上手容易：采用原理加诊断实例的模式．由浅人深，每个实例都有源代码，稍作修改就可再现实际效果！

　　《机械工程前沿著作系列：基于MATLAB的机械故障诊断技术案例教程》以MATLAB为学习工具和手段，将机械故障诊断中信号处理（特征提取）、模式识别的关键技术与工程应用有效结合，共分为基础篇、信号处理篇和模式识别篇3篇内容。其中，第一篇为MATLAB简介，便于读者掌握MATLAB的基本用法；后两篇按照先介绍基本理论，再列出相关的MATLAB函数，最后结合车辆故障诊断案例的顺序，采用MATLAB编程实现的架构进行讲述，使读者能够有效掌握目前机械故障诊断领域先进实用的信号处理和模式识别方法。
　　《机械工程前沿著作系列：基于MATLAB的机械故障诊断技术案例教程》可作为高等院校机械工程、载运工具运用工程等学科的研究生、本科生的教材或参考书，对信号处理相关领域的科研人员亦有较大的参考价值。

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第一篇 基础篇
第1章 认识MATLAB
1．1 MATLAB简介
1．1．1 MATLAB概述
1．1．2 MATLAB的功能特点
1．2 MATLAB的用户界面
1．3 MATLAB矩阵运算
1．3．1 MATLAB中的变量
1．3．2 基本矩阵的操作
1．3．3 稀疏矩阵
1．3．4 矩阵的运算
1．4 MATLAB的编程基础
1．4．1 编程概述
1．4．2 流程控制
1．4．3 脚本文件
1．4．4 函数文件
1．4．5 M文件调试
1．5 MATLAB绘图及实用技巧
1．5．1 绘图
1．5．2 实用技巧

第二篇 信号处理篇
第2章 信号处理分析基础
2．1 信号的分类和采样定理
2．2 常用信号的产生
2．2．1 基本信号的产生
2．2．2 仿真信号的生成
2．3 实际信号的采集
2．3．1 数据采集系统设计的基本原则与一般步骤
2．3．2 柴油发动机非稳态振动信号采集系统
2．4 信号的基本分析方法
2．4．1 信号的时域分析
2．4．2 信号的频域分析
第3章 时频分析方法的MATLAB实现及应用研究
3．1 短时Fourier变换的MATLAB实现
3．1．1 短时Fourier变换基本原理
3．1．2 短时Fourier变换的MATLAB函数及举例
3．2 Gabor变换的MATLAB实现
3．2．1 Gabor变换
3．2．2 Gabor变换的MATLAB函数及举例
3．3 Wignei-Ville时频分布的MATLAB实现
3．3．1 Wigner-Ville时频分布
3．3．2 wigner-Ville时频分布的MATLAB函数及举例
3．4 时频分布在机械故障诊断中的应用实例
第4章 小波分析的MATLAB实现及应用研究
4．1 小波分析的基本理论
4．1．1 连续小波变换
4．1．2 离散小波变换
4．1．3 多分辨率分析
4．1．4 小波包分析
4．2 小波分析的主要函数介绍
4．2．1 一维连续小波变换
4．2．2 一维离散小波变换
4．2．3 小波包变换
4．2．4 信号的小波消噪
4．3 小波分析在机械故障诊断中的应用实例
4．3．1 基于小波降噪预处理的时频分布诊断柴油机断油故障
4．3．2 小波频带能量累加法分析柴油机气门磨损故障
4．3．3 小波包一AR谱分析变速器轴承故障
第5章 Hilbert-Huang变换的MATLAB实现及应用研究
5．1 Hilbert-Huang变换的基本理论
5．1．1 固有模态函数（IMF）
5．1．2 EMlD原理
5．1．3 Hilbert谱与Hilbert边际谱
5．1．4 EMlD的局限性
5．2 Hilbert-Huang变换的MATLAB主要函数及实现
5．2．1 Hilbert-Huang变换主要函数
5．2．2 Hilbert-Huang变换仿真实例
5．3 Hilbert-Huang变换在机械故障诊断中的应用实例
5．3．1 EMD-AR谱提取柴油机活塞、活塞销故障特征
5．3．2 EMD-包络谱变速器故障诊断
5．3．3 基于EMD预处理的伪wVD时频分布提取信号特征
5．3．4 基于EMD-SVD变换的柴油机曲轴轴承故障特征提取
第6章 分数阶Fourier变换的MATLAB实现及应用研究
6．1 分数阶Fourier变换的基本理论
6．2 分数阶Fourier变换的特点
6．3 分数阶Fourier变换的应用
6．4 分数阶Fourier变换的基本理论
6．4．1 基本定义
6．4．2 主要性质
6．5 分数阶滤波的MATLAB函数实现
6．5．1 FRFT自适应滤波原理
6．5．2 FRFT自适应滤波阶次确定
6．5．3 FRFT自适应滤波的MATLAB实现
6．6 基于分数阶滤波的应用实例
6．6．1 实验台设置
6．6．2 机械故障诊断实例
第7章 图像处理技术的MATLAB实现及应用研究
7．1 图像处理的基本知识
7．1．1 图像的类别与数据格式
7．1．2 图像读入、显示和保存的MATLAB实现
7．1．3 图像格式转换的MATLAB实现
7．1．4 常用图像处理方法的MATLAB实现
7．2 基于对称极坐标图像的生成方法
7．2．1 基于对称极坐标图像的生成
7．2．2 对称极坐标方法参数的选择
7．2．3 基于对称极坐标方法的振动信号图像的生成
7．3 基于灰度共生矩阵的方法提取振动图像特征
7．3．1 灰度图像生成方法
7．3．2 灰度共生矩阵及特征参数
7．3．3 振动信号灰度图像的特征提取代码实现

第三篇 模式识别篇
第8章 人工神经网络的MATLAB实现及应用研究
8．1 人工神经网络的基本概念
8．1．1 人工神经元
8．1．2 传递函数
8．1．3 人工神经网络的分类和特点
8．2 BP人工神经网络
8．2．1 BP人工神经网络算法简介
8．2．2 BP人工神经网络的MATLAB函数
8．2．3 BP人工神经网络在机械故障诊断中的应用
8．3 径向基函数神经网络
8．3．1 径向基函数神经网络算法简介
8．3．2 径向基函数神经网络的MATLAB函数
8．3．3 径向基函数神经网络在机械故障诊断中的应用
第9章 模糊理论的MATLAB实现及应用研究
9．1 模糊理论基础
9．1．1 模糊集合
9．1．2 模糊关系
9．1．3 模糊变换与模糊综合评判
9．1．4 If…then规则
9．1．5 模糊推理
9．2 模糊聚类分析
9．2．1 模糊聚类基本概念
9．2．2 模糊聚类分析的MATLAB实现
9．2．3 模糊聚类分析在机械故障诊断中的应用
9．3 模糊神经网络
9．3．1 模糊神经网络的MATLAB实现
9．3．2 模糊神经网络在机械故障诊断中的应用
第10章 遗传算法的MATLAB实现及应用研究
10．1 遗传算法简介
10．1．1 遗传算法的基本原理
10．1．2 遗传算法分析
10．2 遗传算法的MATLAB实现
10．2．1 编码
10．2．2 解码
10．2．3 选择
10．2．4 交叉
10．2．5 变异
10．3 遗传算法在机械故障诊断中的应用
10．3．1 诊断问题的数学描述
10．3．2 遗传算法在机械故障诊断中的应用实例
第11章 粒子群算法的MATLAB实现及应用研究
11．1 粒子群算法的基本原理
11．2 粒子群算法在机械故障诊断中的应用
11．2．1 基于改进PS0的BP混合算法
11．2．2 粒子群算法在机械故障诊断中的应用实例
第12章 支持向量机的MATLAB实现及应用研究．
12．1 支持向量机
12．1．1 统计学习理论
12．1．2 最优分类面
12．1．3 支持向量机模型
12．2 支持向量机的MATLAB实现
12．2．1 支持向量分类的相关函数
12．2．2 支持向量回归的相关函数
12．2．3 SVM工具箱中的其他函数
12．2．4 数据的导入方法
12．2．5 SVM工具箱的应用实例
12．3 支持向量机在机械故障诊断中的应用
参考文献

　　设备故障诊断技术以故障机理和检测技术为基础，以信号处理和模式识别为基本方法，并随着计算机及通信技术的发展而迅速发展。按照工作过程来讲，故障诊断技术的研究内容可以归结为4方面：信号采集、特征提取、状态识别和预报决策技术，其中特征提取和状态识别是对测试信号进行必要的分析和处理，得到被测对象的特征信息，并作为进一步诊断推理和判别故障的依据。因此，测试信号的特征提取和模式识别是故障诊断的核心技术，将影响到诊断结果的可靠性和有效性。
　　MATLAB作为当今世界上应用最为广泛的高性能计算和可视化软件，不仅具有非常强大的科学计算、数值分析、图形显示、系统分析和建模等功能，还具备运算结果和编程可视一体化功能及较高的编程效率，是科学研究和工程设计领域中不可缺少的应用软件。
　　但是，目前图书市场上还没有一本可以将机械设备故障诊断关键技术和MAT-LAB有效结合起来并用于工程实践的参考书，作为机械工程专业的研究人员，笔者在这方面深有体会。为了基本掌握和应用故障诊断关键技术，至少需要参考3方面的图书，其中包括MATLAB的基本使用方法和总体功能方面的、MATLAB在数字信号处理中的应用方面的以及MATLAB在模式识别中的应用方面的。即使购买到这些书籍，往往并不是专门针对机械设备故障诊断来讲述的，造成这些书籍的实际利用率并不高。
　　基于上述考虑，本书将全书分为3篇，第一篇为基础篇，主要介绍MATLAB的基本操作、编程方法和实用技巧。第二篇为信号处理篇，分6章来介绍，其中，第2章为信号处理分析基础，主要介绍信号的分类、产生和采集，信号时域和频域常见的分析方法；第3章为时频分析方法的MATLAB实现及应用研究，主要介绍短时Fourier变换、Gabor变换和Wigner-Ville时频分布的基本理论和在机械故障诊断中的应用；第4章为小波分析的MATLAB实现及应用研究，简要介绍了小波分析的基本理论和基于小波降噪预处理、小波频带累加方法以及小波包——AR谱方法的故障诊断实例；第5章为Hilbert-Huang变换的MATLAB实现及应用研究，主要介绍Hilbert-Huang变换的基本理论和基于EMD-AR谱、EMD-包络谱、EMD预处理的伪WVD时频分布以及EMD-SVD变换方法的应用实例；第6章为分数阶Fourier变换的MATLAB实现及应用研究，主要介绍分数阶Fourier变换的基本理论和基于分数阶滤波的变速器故障诊断实例；第7章为图像处理技术的MATLAB实现及应用研究，主要介绍图像处理的基本理论和基于对称极坐标图像的生成方法、基于灰度共生矩阵的方法提取振动图像特征的应用实例。第三篇为模式识别篇，分为5章来介绍，第8～12章分别简述了人工神经网络、模糊理论、遗传算法、粒子群算法以及支持向量机方法的基本原理，并通过相应的机械故障诊断实例展示了理论应用。