第1章　概述
　1.1　機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷程
　　1.1.1　機械故障診斷技術(shù)的起源
　　1.1.2　機械故障診斷技術(shù)發(fā)展進程
　1.2　開展機械故障診斷的意義
　1.3　機械故障診斷技術(shù)的基本內(nèi)容和基礎(chǔ)理論
　　1.3.1　基本概念與診斷過程
　　1.3.2　機械故障診斷技術(shù)的分類
　　1.3.3　典型機械故障診斷技術(shù)和方法簡述
　　1.3.4　機械故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
　　1.3.5　機械故障診斷的理論基礎(chǔ)概述
　1.4　機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢
第2章　機械故障的振動診斷
　2.1　齒輪的故障診斷理論與應(yīng)用
　　2.1.1　齒輪失效的形式及原因 第1章　概述
　1.1　機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展歷程
　　1.1.1　機械故障診斷技術(shù)的起源
　　1.1.2　機械故障診斷技術(shù)發(fā)展進程
　1.2　開展機械故障診斷的意義
　1.3　機械故障診斷技術(shù)的基本內(nèi)容和基礎(chǔ)理論
　　1.3.1　基本概念與診斷過程
　　1.3.2　機械故障診斷技術(shù)的分類
　　1.3.3　典型機械故障診斷技術(shù)和方法簡述
　　1.3.4　機械故障診斷技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
　　1.3.5　機械故障診斷的理論基礎(chǔ)概述
　1.4　機械故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢
第2章　機械故障的振動診斷
　2.1　齒輪的故障診斷理論與應(yīng)用
　　2.1.1　齒輪失效的形式及原因
　　2.1.2　齒輪的振動與噪聲
　　2.1.3　齒輪的故障診斷方法與實例
　2.2　軸承的故障診斷理論與應(yīng)用
　　2.2.1　軸承故障的形式與原因
　　2.2.2　軸承的振動和噪聲
　　2.2.3　軸承的故障診斷方法與實例
　2.3　轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷理論與應(yīng)用
　　2.3.1　轉(zhuǎn)子振動特性與故障類型
　　2.3.2　不平衡故障的診斷理論與實例
　　2.3.3　不對中故障的診斷理論與實例
　　2.3.4　轉(zhuǎn)子彎曲故障的診斷理論與實例
　2.4　往復(fù)機械故障診斷理論與應(yīng)用
　　2.4.1　往復(fù)機械振動特性與故障類型
　　2.4.2　往復(fù)機械故障診斷理論與實例
第3章　機械故障的聲學(xué)診斷
　3.1　機械故障的噪聲診斷理論與應(yīng)用
　　3.1.1　噪聲分析基礎(chǔ)理論與方法
　　3.1.2　機械故障的噪聲分析與應(yīng)用實例
　3.2　機械故障的超聲診斷理論與應(yīng)用
　　3.2.1　超聲分析的基礎(chǔ)理論與方法
　　3.2.2　機械故障的超聲分析與應(yīng)用實例
　3.3　機械故障的聲發(fā)射診斷理論與應(yīng)用
　　3.3.1　聲發(fā)射技術(shù)的基礎(chǔ)理論與方法
　　3.3.2　機械故障的聲發(fā)射分析與應(yīng)用實例
第4章　機械故障的油液診斷
　4.1　油液分析方法的分類與范圍
　　4.1.1　幾種常見的油液分析方法
　　4.1.2　油液監(jiān)測分析技術(shù)特點及適用范圍
　4.2　油液的譜分析
　　4.2.1　磨粒形成的機理與識剮
　　4.2.2　鐵譜分析
　　4.2.3　光譜分析
　4.3　磁塞技術(shù)
　　4.3.1　磁塞檢測的基本原理
　　4.3.2　磁塞的基本構(gòu)造
　　4.3.3　磁塞的應(yīng)用
　4.4　機械故障油液分析應(yīng)用實例
第5章　機械故障的溫度診斷
　5.1　機械故障與溫度的相關(guān)性
　5.2　溫度監(jiān)測的方法及應(yīng)用范圍
　　5.2.1　溫度測量的基本原理
　　5.2.2　溫度測量方法和應(yīng)用范圍
　5.3　紅外監(jiān)測技術(shù)
　　5.3.1　紅外基本名詞和術(shù)語
　　5.3.2　紅外輻射基本定律
　　5.3.3　紅外輻射的傳輸、衰減和成像
　　5.3.4　紅外探測器
　5.4　紅外測溫技術(shù)在機械故障診斷中的應(yīng)用
　　5.4.1　紅外測溫技術(shù)在鐵路交通運輸中的應(yīng)用
　　5.4.2　紅外測溫技術(shù)在冶金工業(yè)中的應(yīng)用
　　5.4.3　紅外測溫技術(shù)在機械工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用
　　5.4.4　紅外測溫在石化工業(yè)中的應(yīng)用
　　5.4.5　紅外測溫技術(shù)在電力生產(chǎn)和傳輸過程中的應(yīng)用
第6章　機械故障的智能診斷
　6.1　基于專家系統(tǒng)的故障診斷
　　6.1.1　專家系統(tǒng)的定義
　　6.1.2　專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和功能
　　6.1.3　專家系統(tǒng)的構(gòu)建及系統(tǒng)評價
　　6.1.4　齒輪故障診斷專家系統(tǒng)實例
　6.2　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷
　　6.2.1　神經(jīng)元模型
　　6.2.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
　　6.2.3　常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
　　6.2.4　BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大型排煙風(fēng)機故障診斷中的應(yīng)用
　6.3　基于模糊邏輯的故障診斷
　　6.3.1　模糊集合的基本理論
　　6.3.2　模糊變換與模糊綜合評判
　　6.3.3　模糊故障診斷原理
　　6.3.4　基于模糊診斷算法的柴油機故障診斷
　6.4　基于故障樹的故障診斷
　　6.4.1　故障樹的基本概念
　　6.4.2　故障樹分析的基本過程
　　6.4.3　基于故障樹分析的航天器故障診斷
　6.5　基于核方法的故障診斷
　　6.5.1　核方法的基本理論
　　6.5.2　基于核主成分分析的故障診斷方法
　　6.5.3　基于核的Fisher判別分析故障診斷方法
　　6.5.4　基于支持向量機(sVM)的齒輪箱軸承故障識別
　6.6　基于信息融合的故障診斷
　　6.6.1　多源信息融合的基礎(chǔ)理論與方法
　　6.6.2　基于加權(quán)證據(jù)理論的異步電機多源信息融合故障診斷
參考文獻