航空器检测与诊断技术导论(第3版)

第1章 绪论
1.1 航空器检测与诊断技术的意义
1.2 航空器维修理论的发展及维修制度的变革
1.2.1 航空器事后维修制度
1.2.2 航空器定时维修制度
1.2.3 航空器视情维修制度
1.3 航空发动机状态监测与故障诊断技术
1.3.1 航空发动机状态监测与故障诊断基本理论
1.3.2 航空发动机状态监测与故障诊断系统
1.3.3 航空发动机常用的状态监测与故障诊断技术
1.3.4 航空发动机检测与诊断技术应用——罗·罗公司T900系列发动机的EHMS
1.4 航空器结构检查与修理技术
1.4.1 航空器结构检查与维修目标
1.4.2 航空器设计服役目标与经济使用寿命
1.4.3 航空器结构检查技术
1.4.4 飞机结构检测技术应用——美国F-35飞机PHM系统
复习题
参考文献
第2章 故障信号分析与处理
2.1 信号概念与分类
2.1.1 信号的概念
2.1.2 信号的分类
2.2 信号的时域分析
2.2.1 幅值域
2.2.2 时差域
2.2.3 平稳随机过程
2.2.4 各态历经随机过程
2.2.5 信号时域分析诊断实例
2.3 信号的频域分析
2.3.1 冲激函数与卷积
2.3.2 傅里叶级数
2.3.3 傅里叶变换
2.4 数字信号分析与处理
2.4.1 数字信号处理系统
2.4.2 数字信号处理优点
2.4.3 数字信号处理的发展历史
2.4.4 离散傅里叶变换
2.4.5 快速傅里叶变换
2.4.6 基于快速傅里叶变换的各种运算公式
2.4.7 实例分析
2.5 数字图像分析与处理
2.5.1 数字图像的基本概念
2.5.2 图像预处理
2.5.3 图像边沿检测
2.5.4 图像分割
2.5.5 图像目标特征提取与参数计算
复习题
参考文献
第3章 故障识别理论及方法
3.1 贝叶斯分类法
3.1.1 条件概率
3.1.2 全概率公式
3.1.3 最小错误率的贝叶斯决策规则
3.2 距离函数分类法
3.2.1 空间距离（几何距离）函数
3.2.2 k-近邻算法
3.2.3 在故障诊断中应用距离函数时应注意的问题
3.3 模糊诊断法
3.3.1 隶属函数
3.3.2 模糊矢量
3.3.3 模糊关系
3.4 灰色理论诊断法
3.4.1 灰色预测法
3.4.2 灰色关联度分析
3.5 神经网络诊断法
3.5.1 人工神经网络的拓扑结构及学习规则
3.5.2 多层前向神经网络模型及BP算法
3.6 专家系统诊断法
3.6.1 专家系统简介
3.6.2 规则专家系统诊断原理
3.7 基于案例的诊断方法
3.7.1 案例推理原理
3.7.2 案例推理的发展历程
3.7.3 案例推理的特点
3.7.4 基于案例的专家系统的架构
3.7.5 基于案例推理的关键技术
复习题
参考文献
第4章 航空发动机振动监测与诊断
4.1 概述
4.2 航空发动机整机振动测试技术
4.3 航空发动机振动评定标准
4.3.1 制定振动量标准的目的
4.3.2 振动感受参数、显示参数和参数
4.3.3 制定振动量标准的原则
4.3.4 航空发动机整机振动标准
4.4 转子系统振动与分类
4.4.1 概述
4.4.2 转子系统、转子振动和转子故障之间的关系
4.4.3 转子振动和转子系统分类
4.5 转子系统振动故障诊断常用方法
4.5.1 时间波形法
4.5.2 频谱分析法
4.5.3 轴心轨迹法
4.5.4 转速跟踪法
4.6 航空发动机转子系统振动故障分析
4.6.1 航空燃气涡轮发动机的结构和工作特点
4.6.2 航空燃气涡轮发动机发展上的变化和要求
4.6.3 发动机故障的类型
4.6.4 排故方法分析
4.6.5 转子系统振动故障机理及特征分析
4.6.6 转子振动和强度故障一览表
4.7 齿轮常见故障与诊断
4.7.1 齿轮故障的常见形式与原因
4.7.2 齿轮的振动机理
4.7.3 齿轮故障诊断常用信号分析处理方法
4.7.4 齿轮常见故障信号特征与精密诊断
4.8 滚动轴承的故障机理与诊断技术
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