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振动信号分析在故障预测中的应用

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 振动信号分析在故障预测中的价值与典型…
课程导入学习目标
02
振动基础与信号类型
振动定义 · 简谐振动 · 周期振动
振动基础信号类型
03
传感器与数据采集
加速度计 · 速度传感器 · 位移传感器原理与选型
传感器数据采集
04
信号预处理
去趋势 · 去均值 · 滤波（低通/高通/带通）
信号预处理去趋势
05
时域分析
峰值 · 峰峰值 · 均值
时域分析峰值
06
频域分析基础
傅里叶变换 · 频谱 · 功率谱密度
频域分析基础傅里叶变换
07
包络分析
希尔伯特变换 · 包络谱 · 用于滚动轴承和齿轮故障的边带与冲击特…
包络分析希尔伯特变换
08
时频分析
短时傅里叶变换 · 小波变换 · Wigner-Ville分布
时频分析短时傅里叶变换
09
阶比分析
变转速工况下的阶比跟踪 · 计算阶比谱 · 用于旋转机械故障诊断
阶比分析变转速工况下的阶…
10
特征工程
时域 · 频域 · 时频域特征提取与选择
特征工程时域
11
故障机理与特征
滚动轴承故障（外圈 · 内圈 · 滚动体
故障机理特征
12
齿轮故障特征
啮合频率 · 边带 · 齿面磨损
齿轮故障特征啮合频率
13
转子故障特征
不平衡 · 不对中 · 轴弯曲
转子故障特征不平衡
14
其他机械故障
电机故障（气隙偏心 · 断条） · 泵
其他机械故障电机故障
15
故障预测方法概述
基于阈值 · 趋势分析 · 机器学习
故障预测方法概述基于阈值
16
机器学习故障预测
特征向量构建 · 训练集/测试集划分 · 常用分类器（SVM
机器学习故障预测特征向量构建
17
深度学习故障预测
CNN · RNN · LSTM
深度学习故障预测CNN
18
剩余寿命预测
退化指标构建 · 指数回归 · Wiener过程
剩余寿命预测退化指标构建
19
案例实战
滚动轴承故障诊断全流程（数据采集 · 预处理 · 特征提取
案例实战滚动轴承故障诊断…
20
案例实战
齿轮箱故障预测与剩余寿命估计（含变转…
案例实战齿轮箱故障预测
21
案例实战
旋转机械不平衡与不对中故障诊断（基于…
案例实战旋转机械不平衡
22
案例实战
基于深度学习的端到端故障诊断（使用公… · IMS）
案例实战基于深度学习的端…
23
工具与平台
MATLAB · Python（numpy/scipy…
工具平台
24
公开数据集与实验
介绍CWRU轴承数据集 · IMS轴承数据集 · PHM挑战赛数据等
公开数据集实验
25
常见问题与陷阱
采样率不足 · 频谱泄漏 · 噪声干扰
常见问题陷阱
26
模型评估与验证
交叉验证 · 混淆矩阵 · ROC曲线
模型评估验证
27
工业应用与部署
边缘计算 · 实时监测系统架构 · 云平台集成
工业应用部署
28
综合项目
从数据采集到故障预测的完整项目设计（… · 方案设计 · 实施与报告）
综合项目从数据采集到故障…
29
前沿与趋势
数字孪生 · 迁移学习 · 联邦学习
前沿趋势
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径