本书共9章（另有2个附录），涵盖了故障诊断信号分析基础、信号高级分析方法、滚动轴承故障诊断、齿轮故障诊断等基于信号分析的故障检测和故障诊断技术，同时，还包含了基于模型的故障诊断（对应第6～8章）、数据驱动的悬挂系统故障诊断方法。 为帮助读者更好地理解和学习，书中重要的理论和案例都配有MATLAB程序，每章都附有思考题（提供答案）。另外，编著者针对每章都制作了课件，方便读者学习和教师课堂教学使用。

前言 随着现代化大生产的发展和科学技术的进步，各类系统的规模日益扩大，复杂程度越来越高，系统的投资规模也越来越大。受许多无法避免的因素的影响，系统会出现各种各样的故障，可能造成严重的损失，甚至导致灾难性事故。保证系统的安全运行，消除事故，是十分迫切的问题。 故障检测与诊断技术为提高系统的可靠性、可维护性和有效性提供了一个新的途径。对工业生产过程来说，为了避免某些生产过程发生故障而导致整个生产过程瘫痪，必须在故障发生伊始迅速予以有效处理，保证系统功能基本正常，从而确保生产过程安全可靠地进行。用计算机监控系统检测生产过程中的故障并分离故障源，成为生产过程控制的重要任务之一。 故障诊断已经成为机电行业中非常重要的技术手段。很多高校也陆续开设了一些研究生课程，但针对故障诊断技术撰写的教材并不多见。本书是编著者根据“故障诊断技术”课程多年的授课和教学经验，结合学生在学习时的具体需求编写的一部教材。本书部分内容来自编著者多年的科研实践，相关案例有助于学习者理解理论并将理论应用于实践。 本书共9章，第1章介绍系统故障诊断技术的内涵及发展趋势；第2章和第3章介绍与故障诊断相关的信号分析技术，这两章是第4章和第5章（滚动轴承故障诊断和齿轮故障诊断）的基础；第6章和第7章主要讨论动力学系统分析和观测器的设计；第8章主要讨论基于动力学模型的故障诊断技术；第9章介绍数据驱动的悬挂系统故障诊断方法。第2～5章可以单独作为以信号处理技术为故障诊断手段的内容独立使用，第6～8章可以作为以观测器为主要手段的故障诊断技术单独学习和使用，第9章可以作为数据驱动的故障诊断技术单独学习和使用。 在本书的编写过程中，魏秀琨负责全书的统筹并编写了第6～9章及附录部分，王志鹏编写了第1～3章，辛格编写了第4～5章。 尹新强、汤庆锋、王棣青、赵春生、刘运超、魏东华、王宁、张慧月、左亚昆、张顺捷、李哲、钟槭畑等为本书的内容录入、绘图、MATLAB程序编写和调试、资料收集、文字校对等做了大量的工作，在此向他们表示衷心的感谢！ 限于编著者的水平，加之时间仓促，书中可能存在疏漏和不妥之处，希望读者批评指正。 编著者

第1章 绪论 1 1.1 系统故障诊断技术的内涵 1 1.1.1 系统故障诊断技术的基本概念 1 1.1.2 系统故障诊断技术的目的与任务 2 1.1.3 系统故障诊断技术的基本理论与方法 5 1.1.4 系统故障诊断系统的结构与内容 13 1.2 系统故障诊断技术的发展趋势 15 1.2.1 故障预测与健康监测的技术内涵 15 1.2.2 故障预测与健康监测技术体系 17 1.2.3 故障预测与健康监测的系统功能层次 20 1.2.4 故障预测与健康监测的典型体系框架分析 23 1.2.5 故障预测与健康监测的发展展望 28 思考题 31 参考文献 31 第2章 故障诊断信号分析基础 33 2.1 信号分析的定义与意义 33 2.2 信号预处理 33 2.2.1 异常值处理 34 2.2.2 零均值化处理 34 2.2.3 消除趋势项 36 2.2.4 加窗处理 38 2.2.5 滤波 49 2.3 特征提取与信号处理方法 56 2.3.1 特征选择与提取 56 2.3.2 时域分析方法 57 2.3.3 频域分析方法 62 思考题 72 参考文献 73 第3章 信号高级分析方法 75 3.1 时频域分析 75 3.1.1 短时傅里叶变换 75 3.1.2 Wigner-Ville分布 77 3.1.3 小波变换 80 3.1.4 EMD信号分析方法 87 3.2 数据约减方法 92 3.2.1 主成分分析 92 3.2.2 核主元分析 94 3.2.3 粗糙集理论 98 3.3 传感器信息融合 101 3.3.1 信息融合的概念 101 3.3.2 信息融合的方法 104 3.3.3 信息融合的关键技术 107 思考题 108 参考文献 108 第4章 滚动轴承故障诊断 110 4.1 滚动轴承的基本概况 110 4.1.1 滚动轴承的基本结构 110 4.1.2 滚动轴承异常的基本形式 111 4.2 滚动轴承的振动类型及故障特征 112 4.2.1 滚动轴承的固有振动特征 113 4.2.2 滚动轴承的故障特征频率 114 4.3 滚动轴承故障诊断方法 121 4.3.1 常用振动诊断方法 121 4.3.2 现场振动监测及分析诊断的一般步骤 129 4.3.3 滚动轴承故障诊断案例 130 4.3.4 轴承故障诊断新技术介绍 137 思考题 138 参考文献 138 第5章 齿轮故障诊断 140 5.1 齿轮异常的基本形式 140 5.1.1 齿轮及啮合过程 140 5.1.2 齿轮故障的常见形式 142 5.1.3 齿轮故障的原因 149 5.2 齿轮振动频率及频谱特点 150 5.2.1 齿轮的振动类型 150 5.2.2 齿轮振动频率的计算 152 5.2.3 齿轮振动频谱的特点 154 5.3 齿轮故障分析方法 157 5.3.1 常用振动振动方法 157 5.3.2 齿轮的精密诊断 161 5.3.3 齿轮故障诊断案例 162 5.3.4 齿轮故障诊断新方法展望 166 思考题 167 参考文献 168 第6章 系统的状态空间描述 169 6.1 系统数学描述 169 6.2 状态空间的基本概念 170 6.3 线性系统状态空间表达式的建立 172 6.3.1 根据物理定律建立实际系统的动态方程 172 6.3.2 由系统的微分方程建立状态空间表达式 175 6.3.3 由传递函数建立状态空间表达式 177 6.4 线性系统的可控性和可观性 180 6.4.1 问题的提出 180 6.4.2 线性定常连续系统的可控性 180 6.4.3 可控标准型及输出可控性 183 6.5 状态空间表达式的标准形式 185 6.5.1 能控标准型 186 6.5.2 能观测标准型 186 6.5.3 对角线标准型 186 6.5.4 Jordan标准型 187 6.6 利用MATLAB进行系统模型之间的相互转换 188 6.6.1 传递函数系统的状态空间表达式 189 6.6.2 由状态空间表达式到传递函数的变换 190 思考题 193 参考文献 194 第7章 状态反馈和状态观测器设计 195 7.1 状态反馈与闭环系统极点的配置 195 7.1.1 状态反馈 195 7.1.2 闭环系统期望极点的选取 200 7.2 状态观测器的设计 201 7.2.1 全维状态观测器 202 7.2.2 极点配置的MATLAB实现 206 思考题 214 参考文献 214 第8章 基于观测器的故障诊断理论基础 215 8.1 故障诊断观测器 215 8.2 故障检测系统的鲁棒性及灵活性 216 8.3 故障检测残差评估及阈值的确定 218 8.4 故障分离 221 8.4.1 完全故障分离 221 8.4.2 故障分离滤波器 226 8.4.3 基于多个（一组）残差产生器的故障分离 227 8.5 故障辨识 233 8.5.1 故障辨识滤波器与完全故障辨识 234 8.5.2 最优故障辨识问题 236 思考题 238 参考文献 238 第9章 数据驱动的悬挂系统故障诊断方法 240 9.1 基于PCA的故障检测方法 240 9.2 基于DPCA的城轨车辆悬挂系统故障检测 242 9.3 T-PLS的算法思想与步骤 244 9.4 基于T-PLS的悬挂系统故障检测与诊断 249 9.5 SVM概述 255 9.6 SVM算法研究 256 9.6.1 二元分类 256 9.6.2 多元分类 259 9.7 在列车悬挂系统中应用SVM技术进行故障分离 260 9.7.1 故障特征值 262 9.7.2 SVM故障分离 263 思考题 265 参考文献 265 附录A 城轨车辆悬挂系统建模 266 A.1 车辆悬挂系统及车载故障诊断系统构架 266 A.1.1 车辆悬挂系统组成与功能 266 A.1.2 城轨车辆垂向悬挂系统动力学建模 269 A.1.3 Simpack车辆建模与悬挂系统故障仿真平台 278 A.2 小结 282 参考文献 282 附录B 思考题答案 283