《旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断技术》作者在旋转电机多场耦合的数值模拟和实验研究方面进行了广泛研究。《旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断技术》中构建了多物理场强耦合关系下典型旋转电机不平衡激振力及振动响应的预测模型，通过循环平稳信号的调制特征提取方法，揭示旋转设备多场信号在典型故障下的关键信息，为旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断提供参考。 宋永兴，博士，研究员，硕士生导师，钦州市工业智能装备工程技术研究中心主任，山东建筑大学工业智能装备科研创新团队负责人，中国能源学会专家委员会能源装备专家组委员，山东省“暖通四委会”委员，山东省教育基本建设学会绿色低碳校园专委会常务委员，Journal of Dynamics Monitoring and Diagnostics国际期刊青年编委，数据采集与处理、机电工程技术期刊青年编委。主要研究方向为智慧能源装备与系统、信号处理、故障诊断、流程工业数字孪生等。先后主持和参与国家级项目2项、省部级课题3项、横向课题18项。已发表学术论文40余篇，其中SCl论文20余篇、EI论文3篇，授权申请发明专利8项、软件著作权20余项，获得第九届山东省教学成果（高等教育类）一等奖(3/10)。 《旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断技术》作者在旋转电机多场耦合的数值模拟和实验研究方面进行了广泛研究。《旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断技术》通过理论建模、数值模拟、实验研究、信号处理相结合的研究方法，阐述了偏心故障及环境耦合缺陷对旋转设备电磁场、结构场、流场间的影响规律，旨在分析旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷对多场特性的作用机制，并从信号分析领域揭示旋转电机典型故障信息与多场信号调制特征的关联性。本书采用的信号分析方法创新性地揭示了不平衡激振力在多物理场间的传递特征及机制。此外，本书还包含各类典型故障的设备分析案例。 《旋转电机偏心故障及环境耦合缺陷诊断技术》既可供从事机械故障诊断、设备健康管理及维护的工程师使用和参考，也可作为高等院校机械类、信号处理、状态识别相关专业的研究生的辅助教材。 前言第1章 旋转电机基本参数及电磁特性简介1.1同步电机原理及基本参数1.1.1同步电机结构及基本参数1.1.2永磁同步电机的运行原理及工作方式1.1.3永磁同步电机的型号及额定值1.2异步电机原理及基本参数1.2.1异步电机结构及基本参数1.2.2异步电机的工作原理及运行方式1.2.3异步电机的型号及额定值1.3旋转电机典型电磁特性1.3.1气隙磁通密度1.3.2电磁转矩及电磁力密度1.3.3不平衡磁拉力1.4本章小结参考文献第2章 旋转电机气隙偏心故障及环境耦合缺陷2.1定转子偏心产生的气隙变形2.1.1平行偏心故障2.1.2轴向非均匀偏心故障2.2旋转电机的环境耦合缺陷2.2.1底座连接形式2.2.2垫片材料和尺寸2.2.3基础平面度2.3旋转电机气隙偏心故障及环境耦合缺陷研究进展2.3.1常见气隙偏心故障来源及特性研究现状2.3.2典型旋转设备多物理场耦合特性研究进展2.3.3旋转设备故障诊断技术的研究进展2.3.4现有研究存在的问题2.4本章小结参考文献第3章 旋转设备结构耦合动力学模型研究3.1不平衡磁拉力的计算原理3.1.1直接积分法——麦克斯韦应力张量法3.1.2磁共能法——虚功原理法3.1.3其他不平衡磁拉力的计算方法3.2电机“底座_垫片_电机”动力学模型3.2.1卧式电机动力学模型3.2.2立式电机动力学模型3.2.3耦合动力学模型建立流程3.3电机“结构_气隙”耦合模型3.3.1混合偏心模型3.3.2轴向非均匀偏心模型3.3.3机座振动偏心模型3.3.4“结构气隙”耦合偏心模型3.4本章小结参考文献第4章 旋转电机电磁场数值模拟研究方法4.1典型旋转电机参数化建模4.1.1旋转电机参数化模型4.1.2旋转电机参数化偏心模型4.2电机瞬态电磁场数值模拟方法4.2.1电机瞬态电磁场数值计算方法4.2.2激励源设置4.2.3计算网格剖分4.2.4负载类型设置4.2.5损耗设置4.2.6瞬态计算求解器4.2.7显示和输出计算结果4.3本章小结参考文献第5章 典型偏心气隙故障下电磁场数值模拟研究5.1静态偏心对电磁特性的影响研究5.1.1径向磁通密度分布5.1.2电磁力密度及其时空分布5.1.3电磁转矩脉动特性5.1.4不平衡磁拉力及其矢量分布5.2动态偏心对电磁特性的影响研究5.2.1径向磁通密度分布5.2.2电磁力密度及其时空分布5.2.3电磁转矩脉动特性5.2.4不平衡磁拉力及其矢量分布5.3混合偏心对电磁特性的影响研究5.4轴向不均匀气隙偏心对电磁特性的影响研究5.4.1磁通密度5.4.2不平衡磁拉力5.5本章小结参考文献第6章 大型旋转电机电磁仿真及模态分析研究6.1大型感应电机电磁仿真6.1.1厂用水泵电机YKKL500_66.1.2凝结水泵电机YLKS560_46.1.3常规岛除盐水泵电机280S_26.1.4大型感应电机与小型永磁同步电机研究结论对比6.2旋转电机模态分析方法6.2.1旋转电机整机模型6.2.2模态分析方程6.2.3材料设置6.2.4约束条件6.2.5固有频率及模态振型6.3旋转电机固有频率及模态振型研究6.3.1卧式电机模态分析6.3.2立式电机模态分析6.4旋转电机固有频率及模态振型研究6.4.1底座连接形式对卧式电机模态的影响6.4.2底座连接形式对立式电机模态的影响6.4.3垫片材料对卧式电机模态的影响6.4.4垫片材料对立式电机模态的影响6.4.5固有频率及模态振型研究结论6.5本章小结参考文献第7章 偏心故障旋转电机多物理场信号特征研究7.1时频分析方法基本理论7.1.1基本概念7.1.2基本方法及其应用7.2旋转设备信号组分7.2.1循环平稳信号7.2.2旋转机械信号的组分模型7.2.3旋转机械信号的组分分析7.3旋转设备信号调制与解调7.3.1信号调制分析7.3.2信号解调分析7.3.3基于两次FFT的解调分析方法7.4旋转设备信号调制特征提取方法7.4.1循环平稳分析方法7.4.2主成分分析法7.4.3基于主成分分析法的信号解调算法7.5基于磁固耦合的偏心故障电机信号特征研究7.5.1典型旋转电机电磁振动测试实验设计方法7.5.2磁通密度调制机理分析7.5.3不平衡磁拉力调制机理分析7.5.4电机振动调制机理分析7.6基于磁_固_流多场耦合的偏心故障电机信号特征研究7.6.1典型旋转设备电磁振动流场测试实验设计方法7.6.2磁通密度激励机理分析7.6.3电磁力激励机理分析7.6.4电机振动激励机理分析7.6.5压力脉动激励机理分析7.6.6研究结论7.7本章小结参考文献第8章 与深度学习结合的典型旋转设备故障诊断技术及应用8.1深度学习理论的基本概念8.1.1机器学习的基本概念8.1.2深度学习模型的基本概念8.1.3深度学习的经典算法8.2基于DPCA与CNN的涡旋压缩机故障诊断策略研究8.2.1故障诊断策略8.2.2涡旋压缩机非稳态工况实验平台8.2.3故障实验类型8.2.4基于DPCA的图像增强方法8.2.5PCA_VGG故障诊断模型8.2.6模型测试结果与讨论8.2.7模型优化策略8.2.8研究结论8.3基于DPCA与BPNN的涡旋压缩机故障诊断策略研究8.3.1故障诊断策略8.3.2实验平台与故障实验8.3.3 Hu矩函数与早停法8.3.4 BPNN_PCA故障诊断模型8.3.5模型测试结果与讨论8.3.6模型优化策略8.3