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内容提要
　　本书研究了水轮机转轮叶片材料在疲劳实验下的声发射特性及利用声发射技术监测水轮机叶片裂纹的可行性；研制了基于数字信号处理器的高速多通道声发射同步数据采集及蓝牙数据传输系统，实现从旋转轴上把特征参数传输出来；进行了裂纹声发射信号识别及报警的方法研究，通过采用神经网络模式识别、数据融合技术和报警理论实现了对金属裂纹产生的报警；分别通过小波神经网络和支持向量机实现对水轮机叶片裂纹源位置的识别；最后，还探讨了裂纹发展趋势预估及转轮安全评估的方法。　　　　本书适于从事机械设备状态监测与故障诊断、水力发电、水电设备制造等方面的设计、科研以及相关专业的研究生阅读参考。　

目录
序第1章　　绪论　　1.1　　研究背景及意义　　1.2　　水轮机转轮叶片裂纹分析　　1.3　　水轮机组监测的研究现状　　1.4　　声发射技术概述　　1.5　　相关的关键技术研究现状　　1.6　　主要研究内容第2章　　裂纹声发射信号衰减性能的实验研究　　2.1　　转轮上声发射信号的衰减特性　　2.2　　声发射信号衰减的小波包分析　　2.3　　实验结论第3章　　强背景噪声下声发射信号提取方法的研究　　3.1　　混合信号数不小于源信号条件下的ICA独立源分离去噪　　3.2　　稀疏编码收缩去噪　　3.3　　分析结论第4章　　基于DSP的声发射数据采集及分析系统　　4.1　　声发射监测系统概述　　4.2　　声发射数据采集系统构成　　4.3　　声发射同步数据采集系统硬件设计　　4.4　　声发射同步数据采集系统集成及调试　　4.5　　数据无线传输的设计和实现　　4.6　　声发射传感器的安装　　4.7　　检测系统抗干扰技术　　4.8　　检测系统的供电系统设计第5章　　基于DSP的金属裂纹声发射信号特征参数提取　　5.1　　金属裂纹声发射信号及特点　　5.2　　声发射信号的特征参数定义　　5.3　　声发射信号的小波消噪处理　　5.4　　基于DSP的特征参数提取实现　　5.5　　基于DSP特征参数提取算法对比分析第6章　　金属裂纹声发射信号识别及报警方法　　6.1　　神经网络模式识别理论及应用　　6.2　　金属疲劳裂纹声发射信号的特征及提取　　6.3　　多传感器数据融合理论　　6.4　　报警系统的理论研究第7章　　叶片裂纹源的定位研究　　7.1　　特征参数的提取方法　　7.2　　裂纹源的定位方法　　7.3　　转轮裂纹源的定位　　7.4　　效果分析第8章　　裂纹发展趋势预估及转轮安全评估基础研究　　8.1　　国内外研究现状及发展趋势　　8.2　　混流式水轮机转轮叶片裂纹分析　　8.3　　基于声发射技术疲劳裂纹扩展研究　　8.4　　混流式水轮机叶片裂纹发展趋势预估　　8.5　　混流式水轮机转轮安全评估基础研究第9章　　结论与展望　　9.1　　研究主要结论　　9.2　　研究展望参考文献跋

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