本書是在《中國制造2025》計劃的指導(dǎo)下與中國科協(xié)智能制造學(xué)會聯(lián)合體推進(jìn)《智能制造領(lǐng)域人才培養(yǎng)方案》的背景下, 在機(jī)械工程學(xué)會的組織下編寫的?本書面向高端裝備全壽命周期安全運行的工程需求, 重點講解了故障機(jī)理分析?早期故障預(yù)示?智能維護(hù)與健康管理的基本原理?實現(xiàn)方法和關(guān)鍵技術(shù), 介紹了數(shù)控裝備?石化?船舶?高鐵以及航天航空等重要領(lǐng)域智能運維與健康管理的典型應(yīng)用, 旨在培養(yǎng)學(xué)生具有智能運維與健康管理的基本知識以及系統(tǒng)思維能力?項目管理能力和跨學(xué)科智能制造的溝通能力?
本書結(jié)合了作者團(tuán)隊在復(fù)雜高端裝備故障診斷與健康管理方面累積的幾十年研究成果與*新研究進(jìn)展, 在多個典型行業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗的基礎(chǔ)上, 深入淺出且系統(tǒng)性地講解了智能運維與健康管理的基礎(chǔ)知識與關(guān)鍵技術(shù)?
本書可作為高等院校相關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的專業(yè)教材與參考書, 也可供從事相關(guān)行業(yè)高端裝備安全?健康管理與故障診斷等方向的科學(xué)研究與工程技術(shù)人員參考?
陳雪峰
西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院院長 ，教授 、博士生導(dǎo)師，國家杰出青年科學(xué)基金獲得者，航空發(fā)動機(jī)運行安全基礎(chǔ)研究973首席科學(xué)家，中國振動工程學(xué)會故障診斷專業(yè)委員會常務(wù)理事。承擔(dān)中國航發(fā)、中車集團(tuán)、風(fēng)電企業(yè)等企業(yè)健康管理課題十余項 ，研制的風(fēng)電裝備監(jiān)測診斷系統(tǒng)在萬余臺風(fēng)電裝備上得到應(yīng)用，負(fù)責(zé)直升機(jī)HUMS、高鐵PHM等健康管理系統(tǒng)的總體架構(gòu)與核心技術(shù)研發(fā)。?
訾艷陽
西安交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、西安交通大學(xué)騰飛特聘教授（2014年），教育部新世紀(jì)人才（2010 年），中國振動工程學(xué)會故障診斷專業(yè)委員副理事長、中國機(jī)械工程學(xué)會高級會員、國際期刊IJCE（International Journal of Comprehensive Engineering）編委，主持4項國家自然科學(xué)基金目和1項863 攻關(guān)項目，主持企業(yè)橫向合作項目10余項，獲國家技術(shù)發(fā)明二等獎1項(2009年，第三完成人)，獲國家科技進(jìn)步三等獎獎 1項（1999年，第五完成人）。
前 言
基礎(chǔ)知識篇
第1 章 緒論 2
1. 1 引言 2
1. 2 機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷 6
1. 3 智能運維與健康管理 14
1. 4 本書培養(yǎng)目標(biāo)與新工科 計劃?
高等工程教育專業(yè)認(rèn)證的關(guān)系 24
本章小結(jié) 26
參考文獻(xiàn) 26
第2 章 典型故障機(jī)理分析方法 28
2. 1 重大裝備典型故障 29
2. 2 故障機(jī)理分析的動力學(xué)基礎(chǔ) 35
2. 3 典型故障動力學(xué)分析及實例 41
本章小結(jié) 51
思考題與習(xí)題 51
參考文獻(xiàn) 51
第3 章 基于特征提取的故障診斷 53
3. 1 特征提取技術(shù)概述 54
3. 2 故障診斷內(nèi)積匹配診斷原理 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
本章小結(jié) 80
思考題與習(xí)題 80
參考文獻(xiàn) 81
第4 章 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能故障診斷 83
4. 1 工業(yè)大數(shù)據(jù)概述 84
4. 2 工業(yè)大數(shù)據(jù)質(zhì)量改善 89
4. 3 大數(shù)據(jù)健康監(jiān)測 92
4. 4 大數(shù)據(jù)智能診斷 97
4. 5 大數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理案例 103
本章小結(jié) 108
思考題與習(xí)題 108
參考文獻(xiàn) 109
第5 章 融入新一代人工智能的智能
運維 111
5. 1 新一代人工智能概述 112
5. 2 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 113
5. 3 遷移學(xué)習(xí) 124
5. 4 深度遷移學(xué)習(xí)及其特征挖掘 128
本章小結(jié) 133
思考題與習(xí)題 134
參考文獻(xiàn) 134
第6 章 設(shè)備安全智能監(jiān)控 137
6. 1 設(shè)備工程精益管理 138
6. 2 設(shè)備安全智能檢測監(jiān)控 146
6. 3 典型行業(yè)的智能運維應(yīng)用 158
本章小結(jié) 159
思考題與習(xí)題 160
參考文獻(xiàn) 160
工程應(yīng)用篇
第7 章 加工過程智能運維 162
7. 1 加工過程智能運維概述 162
7. 2 加工過程智能運維系統(tǒng)架構(gòu) 162
7. 3 加工過程智能運維關(guān)鍵技術(shù) 174
7. 4 加工過程智能運維系統(tǒng)實施典型
案例 189
本章小結(jié) 198
思考題與習(xí)題 198
參考文獻(xiàn) 198
第8 章 石化裝備智能運維 200
8. 1 石化裝備智能運維概述 200
8. 2 石化裝備智能運維系統(tǒng)架構(gòu) 201
8. 3 石化裝備智能運維關(guān)鍵技術(shù) 203
8. 4 石化裝備智能運維應(yīng)用實例 225
本章小結(jié) 232
思考題與習(xí)題 232
參考文獻(xiàn) 232
第9 章 船舶智能運維與健康管理 233
9. 1 智慧船舶概述 233
9. 2 船舶智能運維與健康管理系統(tǒng)架構(gòu) 234
9. 3 船舶智能運維與健康管理關(guān)鍵技術(shù)及
應(yīng)用案例 238
9. 4 全球智慧船舶系統(tǒng) 243
本章小結(jié) 251
思考題與習(xí)題 251
參考文獻(xiàn) 251
第10 章 高鐵故障預(yù)測與健康管理 252
10. 1 高鐵故障預(yù)測與健康管理概述 252
10. 2 系統(tǒng)架構(gòu) 253
10. 3 牽引電動機(jī)故障診斷與健康管理
關(guān)鍵技術(shù) 257
10. 4 牽引電動機(jī)故障診斷與健康管理的
系統(tǒng)實現(xiàn) 264
本章小結(jié) 274
思考題與習(xí)題 275
參考文獻(xiàn) 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 空天發(fā)動機(jī)健康管理 277
11. 3 直升機(jī)健康管理 287
11. 4 民用客機(jī)故障預(yù)測與健康管理
系統(tǒng) 294
本章小結(jié) 310
思考題與習(xí)題 310
參考文獻(xiàn) 310
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