智能运维与健康管理肖雷张洁智能制造系统设备管理

内容简介

本书主要分为5个分， 先对设备的智能维护做概述性地介绍，随后介绍设备的状态监测方法与数据获取；之后对设备智能维护中的核心环节：设备故障与异常检测和设化与剩余寿命预测方法进行介绍。 后将设备智能维护做外延，探讨设备维护的未来发展趋势以及与前沿技术的结合。 本书的色在于充分的体现了交学科的点，运用机械工程、先进的信号处理、人工智能、工业大数据、决策化等领域的知识解决设备的智能化维护管理。本书将面向大三本科生，具有一定的机械工程基础、人工智能基础以及计算机基础。

目录

章绪论

1.1引言

1.1.1PHM技术

1.1.2国外PHM技术发展

1.1.3国内PHM技术发展

1.2机械设备的故障诊断与预测

1.3PHM中的经济要素

第2章机械设备的状态监测与数据获取

2.1状态监测的定义与作用

2.2状态监测与数据获取

2.2.1振动分析法

2.2.2温度分析法

2.2.3油液分析法

2.2.4噪声分析法

2.2.5无损检测技术

2.3状态监测网络与数据质量

2.3.1传感器的选择

2.3.2数据获取的困难

2.3.3数据量难以完善

2.3.4数据质量难以障

第3章故障与异常判别技术

3.1基于机理模型的故障判别技术

3.1.1典型故障模式

3.1.2典型故障机理建模

3.1.3机理模型故障判别应用

3.2基于数理统计分析的故障判别技术

3.2.1数据的值和拟合方法

3.2.2回归分析方法

3.2.3回归分析在机械设备智能运维中的运用

3.3基于大数据与人工智能的故障判别技术

3.3.1大数据分析与人工智能概述

3.3.2人工经网络概述

3.3.3迁移学概述

3.3.4使用人工智能技术进行故障异常判别

第4章化预测与寿命预测技术

4.1基于数理统计分析的化预测与剩余寿命预测技术

4.1.1回归分析在化预测和寿命预测中的运用

4.1.2随机过程在化预测和寿命预测中的运用

4.2基于大数据与人工智能的化预测和寿命预测技术

4.2.1基于经网络的设备化预测和寿命预测

4.2.2基于迁移学的设备化预测和寿命预测

第...