内容提要
本书系统地阐述了近年来液压系统故障诊断领域新发展的各种理论及方法，这些理论及方法已经通过了液压系统的故障诊断实验进行了有效的验证。全书共分为13章，深入浅出地介绍了各种新方法及应用。本书的主要内容包括∶基于AR模型最佳阶次选择的功率谱分析方法;对几种常用的频谱细化方法进行了对比分析;基于 Hilbert-Huang变换的故障特征提取方法;基于Morlet复解析小波簇的带通滤波和包络解调新方法;通过利用轴向柱塞泵出口压力信号的关联维数进行液压泵故障诊断的方法;基于最大Lyapunov指数分析的故障诊断方法;研制了一套基于MCCS组态软件的油液污染度在线监测系统;松散型小波神经网络和紧凑型小波神经网络两种故障诊断方法;证据理论和神经网络相结合的智能故障诊断方法;研究了幅值域和时频域的特征向量提取方法;免疫支持向量机复合的故障诊断方法;基于粗糙集理论的启发式属性约简算法。
本书适用于从事设备状态监测和故障诊断工作的工程技术人员阅读，也可作为高等学校相关专业研究生的教材或参考用书。