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目次
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《燃氣輪機故障診斷：信號處理與故障隔離》主要以飛機上典型的燃氣渦輪發動機為對象，從信號處理與故障隔離檢測應用兩個方面，介紹了燃氣輪機狀態監控與故障診斷方法。
首先提綱挈領介紹了燃氣輪機故障診斷中的相關基本概念、信號處理過程中噪聲分離的重要性及燃氣渦輪發動機的故障診斷過程等，為后續研究內容奠定基礎。在基于信號處理的故障隔離診斷方法，針對數據獲取更新速度慢、時延小的及噪聲特性未知情況，介紹了中心加權冪等中值濾波器；針對數據記錄少、更新慢、時延小的商用飛機發動機，為了同時濾除非高斯和高斯噪聲，介紹了中值-有理混合濾波器；對于具有長時延的高速數據采集的發動機，為了能夠在測試信號中分離出噪聲信號，同時保留信號突變峰值，介紹了FIR-中值混合濾波器；對于超過70%工作時間處于非穩態工況的軍用發動機，介紹了針對過渡態數據且能適應輸入信號質量的自適應加權Myriad濾波器理論；為了解決燃氣渦輪信號在離散時間點或時間段發生突變的問題，介紹了一種能夠用于噪聲和異常值濾除的具有遞增階的級聯遞歸中值濾波器。
在基于人工智能的故障隔離和診斷方法方面，為了解決單個故障的隔離問題，將故障定位到部件級，介紹了卡爾曼濾波器；針對發動機模塊故障、系統故障和測量設備故障等單一故障，介紹了基于神經網絡的故障檢測和隔離方法；針對燃氣輪機故障診斷存在高不確定性的情況，介紹了一種魯棒性強、更易于理解的模糊邏輯系統；針對故障診斷神經網絡和模糊方法的參數高度關聯，用以提取故障特征的模型或者信號的測量不確定性發生變化，故障診斷系統就必須重建的問題，介紹了一種混合軟計算方法——遺傳模糊系統。此外，還介紹了基于振動的故障診斷方法。
書中所涉及每一種方法理論都給出了數值仿真驗證方法，讀者可以通過采用EXCEL或者MATLAB的數據表完成仿真驗證，便于讀者快速理解和掌握。
總之，《燃氣輪機故障診斷：信號處理與故障隔離》理論嚴謹、內容全面，針對性和實踐性都很強。既詳細介紹了根據信號處理數據濾波的燃氣輪機故障檢測和隔離方法，又介紹了基于人工智能機器學習的燃氣輪機故障隔離和診斷方法，還介紹了基于振動的故障診斷方法，是當前國內外一部既全面又深入介紹燃氣輪機故障檢測和診斷的著作。
首先提綱挈領介紹了燃氣輪機故障診斷中的相關基本概念、信號處理過程中噪聲分離的重要性及燃氣渦輪發動機的故障診斷過程等，為后續研究內容奠定基礎。在基于信號處理的故障隔離診斷方法，針對數據獲取更新速度慢、時延小的及噪聲特性未知情況，介紹了中心加權冪等中值濾波器；針對數據記錄少、更新慢、時延小的商用飛機發動機，為了同時濾除非高斯和高斯噪聲，介紹了中值-有理混合濾波器；對于具有長時延的高速數據采集的發動機，為了能夠在測試信號中分離出噪聲信號，同時保留信號突變峰值，介紹了FIR-中值混合濾波器；對于超過70%工作時間處于非穩態工況的軍用發動機，介紹了針對過渡態數據且能適應輸入信號質量的自適應加權Myriad濾波器理論；為了解決燃氣渦輪信號在離散時間點或時間段發生突變的問題，介紹了一種能夠用于噪聲和異常值濾除的具有遞增階的級聯遞歸中值濾波器。
在基于人工智能的故障隔離和診斷方法方面，為了解決單個故障的隔離問題，將故障定位到部件級，介紹了卡爾曼濾波器；針對發動機模塊故障、系統故障和測量設備故障等單一故障，介紹了基于神經網絡的故障檢測和隔離方法；針對燃氣輪機故障診斷存在高不確定性的情況，介紹了一種魯棒性強、更易于理解的模糊邏輯系統；針對故障診斷神經網絡和模糊方法的參數高度關聯，用以提取故障特征的模型或者信號的測量不確定性發生變化，故障診斷系統就必須重建的問題，介紹了一種混合軟計算方法——遺傳模糊系統。此外，還介紹了基于振動的故障診斷方法。
書中所涉及每一種方法理論都給出了數值仿真驗證方法，讀者可以通過采用EXCEL或者MATLAB的數據表完成仿真驗證，便于讀者快速理解和掌握。
總之，《燃氣輪機故障診斷：信號處理與故障隔離》理論嚴謹、內容全面，針對性和實踐性都很強。既詳細介紹了根據信號處理數據濾波的燃氣輪機故障檢測和隔離方法，又介紹了基于人工智能機器學習的燃氣輪機故障隔離和診斷方法，還介紹了基于振動的故障診斷方法，是當前國內外一部既全面又深入介紹燃氣輪機故障檢測和診斷的著作。
目次
第1章 概述
1．1 背景
1．2 信號處理
1．3 典型的燃氣渦輪發動機診斷
1．4 線性濾波器
1．5 中值濾波器
1．6 最小二乘算法
1．7 卡爾曼濾波器
1．8 影響因子
1．9 基于振動的診斷
第2章 冪等中值濾波器
2．1 加權中值濾波器
2．2 中心加權中值濾波器
2．3 中心加權冪等中值濾波器
2．3．1 氣路測量參數的濾波器設計
2．4 測試信號
2．4．1 理想信號
2．4．2 噪聲信號
2．5 誤差測量
2．5．1 數值模擬
2．6 總結
第3章 中值-有理混合濾波器
3．1 測試信號
3．2 有理濾波器
3．3 中值-有理濾波器
3．4 數值仿真
3．5 小結
第4章 FIR-中值混合濾波器
4．1 FIR-中值混合（FMH）濾波器
4．2 加權FMH濾波器
4．3 測試信號
4．3．1 根信號
4．3．2 高斯噪聲
4．3．3 異常值
4．3．4 誤差計算
4．4 數值仿真
4．5 總結
第5章 過渡態數據和Myriad濾波器
5．1 穩態和過渡態信號
5．2 Myriad濾波器
5．3 數值仿真
5．4 燃氣輪機過渡態信號
5．5 加權Myriad算法
5．6 自適應加權Myriad濾波器算法
5．7 數值仿真
5．8 總結
第6章 變化趨勢檢測
6．1 問題與建模
6．2 圖像處理概念
6．3 中值濾波器
6．4 遞歸中值濾波器
6．5 級聯遞歸中值濾波器
6．6 邊緣檢測
6．6．1 梯度邊緣檢測器
6．6．2 拉普拉斯邊緣檢測
6．7 數值仿真
6．7．1 測試信號
6．7．2 降噪
6．7．3 異常值的濾除
6．8 趨勢變化的檢測
6．8．1 門限值選擇
6．8．2 趨勢檢測算法的驗證
6．9 總結
第7章 最優加權遞歸中值濾波器
7．1 加權遞歸中值濾波器
7．2 測試信號
……
第8章 卡爾曼濾波
第9章 神經網絡結構
第10章 模糊邏輯系統
第11章 軟計算方法
第12章 基于振動的故障診斷
參考文獻
1．1 背景
1．2 信號處理
1．3 典型的燃氣渦輪發動機診斷
1．4 線性濾波器
1．5 中值濾波器
1．6 最小二乘算法
1．7 卡爾曼濾波器
1．8 影響因子
1．9 基于振動的診斷
第2章 冪等中值濾波器
2．1 加權中值濾波器
2．2 中心加權中值濾波器
2．3 中心加權冪等中值濾波器
2．3．1 氣路測量參數的濾波器設計
2．4 測試信號
2．4．1 理想信號
2．4．2 噪聲信號
2．5 誤差測量
2．5．1 數值模擬
2．6 總結
第3章 中值-有理混合濾波器
3．1 測試信號
3．2 有理濾波器
3．3 中值-有理濾波器
3．4 數值仿真
3．5 小結
第4章 FIR-中值混合濾波器
4．1 FIR-中值混合（FMH）濾波器
4．2 加權FMH濾波器
4．3 測試信號
4．3．1 根信號
4．3．2 高斯噪聲
4．3．3 異常值
4．3．4 誤差計算
4．4 數值仿真
4．5 總結
第5章 過渡態數據和Myriad濾波器
5．1 穩態和過渡態信號
5．2 Myriad濾波器
5．3 數值仿真
5．4 燃氣輪機過渡態信號
5．5 加權Myriad算法
5．6 自適應加權Myriad濾波器算法
5．7 數值仿真
5．8 總結
第6章 變化趨勢檢測
6．1 問題與建模
6．2 圖像處理概念
6．3 中值濾波器
6．4 遞歸中值濾波器
6．5 級聯遞歸中值濾波器
6．6 邊緣檢測
6．6．1 梯度邊緣檢測器
6．6．2 拉普拉斯邊緣檢測
6．7 數值仿真
6．7．1 測試信號
6．7．2 降噪
6．7．3 異常值的濾除
6．8 趨勢變化的檢測
6．8．1 門限值選擇
6．8．2 趨勢檢測算法的驗證
6．9 總結
第7章 最優加權遞歸中值濾波器
7．1 加權遞歸中值濾波器
7．2 測試信號
……
第8章 卡爾曼濾波
第9章 神經網絡結構
第10章 模糊邏輯系統
第11章 軟計算方法
第12章 基于振動的故障診斷
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