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智能运维与健康管理/陈雪峰

智能运维与健康管理/陈雪峰

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图文详情
  • ISBN:9787111610335
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:312
  • 出版时间:2017-02-01
  • 条形码:9787111610335 ; 978-7-111-61033-5

本书特色

适读人群 :高等院校机械、电气类专业高年级本科生和研究生及相关技术人员。 由西安交大、上海交大、华中科大等知名高校联合中车、中船等重点企业联合编写,作者队伍强大、理论基础扎实、应用案例典型、教学配套齐全

内容简介

本书是在《中国制造2025》计划的指导下与中国科协智能制造学会联合体推进《智能制造领域人才培养方案》的背景下, 在机械工程学会的组织下编写的。本书面向高端装备全寿命周期安全运行的工程需求, 重点讲解了故障机理分析、早期故障预示、智能维护与健康管理的基本原理、实现方法和关键技术, 介绍了数控装备、石化、船舶、高铁以及航天航空等重要领域智能运维与健康管理的典型应用, 旨在培养学生具有智能运维与健康管理的基本知识以及系统思维能力、项目管理能力和跨学科智能制造的沟通能力。本书结合了作者团队在复杂高端装备故障诊断与健康管理方面累积的几十年研究成果与*新研究进展, 在多个典型行业应用经验的基础上, 深入浅出且系统性地讲解了智能运维与健康管理的基础知识与关键技术。本书可作为高等院校相关专业高年级本科生和研究生的专业教材与参考书, 也可供从事相关行业高端装备安全、健康管理与故障诊断等方向的科学研究与工程技术人员参考。

目录

前 言

基础知识篇

第1 章 绪论 2

1. 1 引言 2

1. 2 机械状态监测与故障诊断 6

1. 3 智能运维与健康管理 14

1. 4 本书培养目标与“新工科” 计划?

高等工程教育专业认证的关系 24

本章小结 26

参考文献 26

第2 章 典型故障机理分析方法 28

2. 1 重大装备典型故障 29

2. 2 故障机理分析的动力学基础 35

2. 3 典型故障动力学分析及实例 41

本章小结 51

思考题与习题 51

参考文献 51

第3 章 基于特征提取的故障诊断 53

3. 1 特征提取技术概述 54

3. 2 故障诊断内积匹配诊断原理 55

3. 3 基于小波的特征提取方法 60

3. 4 基于小波的稀疏特征提取 71

本章小结 80

思考题与习题 80

参考文献 81

第4 章 大数据驱动的智能故障诊断 83

4. 1 工业大数据概述 84

4. 2 工业大数据质量改善 89

4. 3 大数据健康监测 92

4. 4 大数据智能诊断 97

4. 5 大数据驱动的健康管理案例 103

本章小结 108

思考题与习题 108

参考文献 109

第5 章 融入新一代人工智能的智能

运维 111

5. 1 新一代人工智能概述 112

5. 2 深度神经网络 113

5. 3 迁移学习 124

5. 4 深度迁移学习及其特征挖掘 128

本章小结 133

思考题与习题 134

参考文献 134

第6 章 设备安全智能监控 137

6. 1 设备工程精益管理 138

6. 2 设备安全智能检测监控 146

6. 3 典型行业的智能运维应用 158

本章小结 159

思考题与习题 160

参考文献 160

工程应用篇

第7 章 加工过程智能运维 162

7. 1 加工过程智能运维概述 162

7. 2 加工过程智能运维系统架构 162

7. 3 加工过程智能运维关键技术 174

7. 4 加工过程智能运维系统实施典型

案例 189

本章小结 198

思考题与习题 198

参考文献 198

第8 章 石化装备智能运维 200

8. 1 石化装备智能运维概述 200

8. 2 石化装备智能运维系统架构 201

8. 3 石化装备智能运维关键技术 203

8. 4 石化装备智能运维应用实例 225

本章小结 232

思考题与习题 232

参考文献 232

第9 章 船舶智能运维与健康管理 233

9. 1 智慧船舶概述 233

9. 2 船舶智能运维与健康管理系统架构 234

9. 3 船舶智能运维与健康管理关键技术及

应用案例 238

9. 4 全球智慧船舶系统 243

本章小结 251

思考题与习题 251

参考文献 251

第10 章 高铁故障预测与健康管理 252

10. 1 高铁故障预测与健康管理概述 252

10. 2 系统架构 253

10. 3 牵引电动机故障诊断与健康管理

关键技术 257

10. 4 牵引电动机故障诊断与健康管理的

系统实现 264

本章小结 274

思考题与习题 275

参考文献 275

第11 章 航天航空健康管理 276

11. 1 航天航空健康管理概述 276

11. 2 空天发动机健康管理 277

11. 3 直升机健康管理 287

11. 4 民用客机故障预测与健康管理

系统 294

本章小结 310

思考题与习题 310

参考文献 310


展开全部

节选

在“中国制造2025”中,智能制造是其重要主题,也是其主攻方向。以制造业数字化、网络化和智能化为特征的智能制造是新一轮工业革命的核心技术,应该作为“中国制造2025”的制高点、突破口。智能制造是一个庞大的系统工程,由产品、生产、模式、基础四个维度组成,其中智能产品是主题,智能生产是主线,以用户为中心的产业模式变革是主,以信息物理系统( Cyber- Physical Systems,CPS)和工业互联网为基础。《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》提出的智能制造系统架构结构中,远程运维是“智能服务”的主要核心内容,“工业软件和大数据”是打通物理-信息世界的载体它们都是实现制造业产业模式转变的关键技术。

作者简介

陈雪峰 西安交通大学机械工程学院院长 ,教授 、博士生导师,国家杰出青年科学基金获得者,航空发动机运行安全基础研究973首席科学家,中国振动工程学会故障诊断专业委员会常务理事。承担中国航发、中车集团、风电企业等企业健康管理课题十余项 ,研制的风电装备监测诊断系统在万余台风电装备上得到应用,负责直升机HUMS、高铁PHM等健康管理系统的总体架构与核心技术研发。? 訾艳阳 西安交通大学教授、博士生导师、西安交通大学腾飞特聘教授(2014年),教育部新世纪人才(2010 年),中国振动工程学会故障诊断专业委员副理事长、中国机械工程学会高级会员、国际期刊IJCE(International Journal of Comprehensive Engineering)编委,主持4项国家自然科学基金目和1项863 攻关项目,主持企业横向合作项目10余项,获国家技术发明二等奖1项(2009年,第三完成人),获国家科技进步三等奖奖 1项(1999年,第五完成人)。

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