智能運維與健康管理

本書主要分為5個部分，首先對設備的智能維護做概述性地介紹，隨後介紹設備的狀態監測方法與數據獲取；之後對設備智能維護中的核心環節：設備故障與異常檢測和設退化與剩餘壽命預測方法進行介紹。最後將設備智能維護做外延，探討設備維護的未來發展趨勢以及與前沿技術的結合。 本書的特色在於充分的體現了交叉學科的特點，運用機械工程、先進的信號處理、人工智能、工業大數據、決策優化等領域的知識解決設備的智能化維護管理。 ^[1] 

目錄

第1章緒論

1.1引言

1.1.1PHM技術

1.1.2國外PHM技術發展

1.1.3國內PHM技術發展

1.2機械設備的故障診斷與預測

1.3PHM中的經濟要素

第2章機械設備的狀態監測與數據獲取

2.1狀態監測的定義與作用

2.2狀態監測與數據獲取

2.2.1振動分析法

2.2.2温度分析法

2.2.3油液分析法

2.2.4噪聲分析法

2.2.5無損檢測技術

2.3狀態監測網絡與數據質量

2.3.1傳感器的選擇

2.3.2數據獲取的困難

2.3.3數據量難以完善

2.3.4數據質量難以保障

第3章故障與異常判別技術

3.1基於機理模型的故障判別技術

3.1.1典型故障模式

3.1.2典型故障機理建模

3.1.3機理模型故障判別應用

3.2基於數理統計分析的故障判別技術

3.2.1數據的插值和擬合方法

3.2.2迴歸分析方法

3.2.3迴歸分析在機械設備智能運維中的運用

3.3基於大數據與人工智能的故障判別技術

3.3.1大數據分析與人工智能概述

3.3.2人工神經網絡概述

3.3.3遷移學習概述

3.3.4使用人工智能技術進行故障異常判別

第4章退化預測與壽命預測技術

4.1基於數理統計分析的退化預測與剩餘壽命預測技術

4.1.1迴歸分析在退化預測和壽命預測中的運用

4.1.2隨機過程在退化預測和壽命預測中的運用

4.2基於大數據與人工智能的退化預測和壽命預測技術

4.2.1基於神經網絡的設備退化預測和壽命預測

4.2.2基於遷移學習的設備退化預測和壽命預測

第5章智能運維的未來發展

5.1信息物理系統融合

5.1.1信息物理系統概述

5.1.2信息物理系統與數字孿生的聯繫

5.1.3信息物理系統與智能運維

5.2知識圖譜技術

5.2.1知識圖譜概述

5.2.2知識圖譜與智能運維

5.3設備精益管理

5.3.1設備精益管理概述

5.3.2設備精益管理與智能運維

5.4產品再設計

5.4.1產品再設計概述

5.4.2智能運維與產品再設計

5.5基於工業互聯網的運維平台建設

5.5.1工業互聯網的內涵及體系架構

5.5.2工業互聯網與智能運維

參考文獻 ^[2]