禇东亮，毕业于华北电力大学，获能源动力与机械工程学院博士，现任北京物资学院物流学院教师。曾主持中央高校基本科研业务费专项资金1项，作为技术人员主持和参与项目多项，发表5篇SCI，2篇EI，多篇中文核心期刊，申请国家4项。现为电网技术外委编辑，中国电力等期刊审稿人。主要研究领域包括现代物流装备结构设计及运动仿真，故障信号分析及诊断技术，无人飞行器控制技术。

1绪论
1.1课题背景及意义
1.2旋转机械故障诊断技术研究现状
1.2.1信号采集
1.2.2故障信号分析与处理
1.2.3故障特征提取
1.2.4模式识别与故障诊断
1.2.5故障机理研究
1.2.6故障诊断技术研究
1.3信号分析及故障特征提取技术研究现状
1.3.1经典谱分析方法研究
1.3.2时频分析方法研究
1.4本书的主要研究内容和结构安排
2支持向量机理论研究及其改进
2.1引言
2.2支持向量机原理
2.2.1机器学习
2.2.2统计学习
2.2.3核函数
2.2.4模型选取
2.3果蝇算法的原理及其改进
2.3.1果蝇算法的基本原理
2.3.2果蝇算法的基本步骤
2.3.3果蝇算法的改进
2.4基于改进果蝇算法的支持向量机的参数优化
2.4.1改进果蝇算法的支持向量机的参数优化模型建立
2.4.2仿真信号分析
2.5本章小结
3基于集合经验模态分解的故障诊断技术
3.1引言
3.2经验模态分解方法的原理
3.2.1EMD的基本原理
3.2.2EMD的基本步骤
3.2.3EMD的模态混叠
3.3集合经验模态分解方法的原理
3.3.1EEMD的基本原理
3.3.2EEMD的基本步骤
3.4基于集合经验模态分解的故障诊断技术
3.4.1EEMD诊断技术的实现
3.4.2EEMD故障特征提取
3.4.3基于集合经验模态分解的轴承故障诊断应用
3.5本章小结
4基于局部均值分解的故障诊断技术
4.1引言
4.2局部均值分解方法的原理
4.2.1LMD的基本原理
4.2.2LMD的基本步骤
4.2.3LMD的模态混叠
4.3基于局部均值分解的故障诊断技术
4.3.1LMD诊断技术的实现
4.3.2LMD故障特征提取
4.3.3转子故障诊断实例
4.4基于局部均值分解与切片双谱的故障诊断技术
4.4.1切片双谱的定义
4.4.2局部均值分解与切片双谱的诊断技术的实现
4.4.3局部均值分解与切片双谱的故障特征提取
4.4.4轴承故障诊断实例
4.5本章小结
5基于固有时间尺度分解的故障诊断技术
5.1引言
5.2固有时间尺度分解方法的原理
5.2.1ITD的基本原理
5.2.2ITD的基本步骤
5.2.3ITD存在的问题
5.3固有时间尺度分解方法的改进
5.3.1MITD的基本原理
5.3.2MITD的基本步骤
5.4基于改进的固有时间尺度分解的故障诊断技术
5.4.1MITD诊断技术的实现
5.4.2MITD故障特征提取
5.4.3基于改进的固有时间尺度分解的转子故障诊断应用
5.5基于改进的固有时间尺度分解与Teager能量算子的故障诊断技术
5.5.1Teager能量算子的定义
5.5.2MITD与Teager能量算子诊断技术的实现
5.5.3MITD与Teager能量算子故障特征提取
5.5.4转子故障诊断实例
5.6本章小结
6基于可变模式分解的故障诊断技术
6.1引言
6.2可变模式分解方法的原理
6.2.1VMD的基本原理
6.2.2VMD的基本步骤
6.2.3VMD存在的问题
6.3基于可变模式分解的故障诊断技术
6.3.1VMD诊断技术的实现
6.3.2VMD故障特征提取
6.3.3基于可变模式分解的转子故障诊断应用
6.4本章小结
7结论与展望
7.1结论
7.2创新点
7.3展望
参考文献

汽轮机发电机组转子系统和轴承是旋转机械中广泛应用的关键部件，对其故障诊断技术的研究，能够尽量保障设备安全运行，减少经济损失和避免灾难性事故。但由于大多数旋转机械的故障信号，无法直体接现出机械设备的状态特征。本书通过对经验模态分解、局部均值分解、固有时间尺