第1章 緒論 001
1.1 印后設(shè)備及其狀態(tài)檢測的基本情況 001
1.2 印后設(shè)備隱患辨識的研究現(xiàn)狀 003
1.2.1 印后設(shè)備及其狀態(tài)辨識 003
1.2.2 隱患辨識和評估方法 006
1.2.3 基于區(qū)域估計(jì)的理論和方法 007
1.2.4 存在的主要問題 009
1.3 本書提出的解決途徑 010

第2章 基于區(qū)域估計(jì)的隱患辨識和評估方法體系 013
2.1 基本概念及描述 013
2.2 基于區(qū)域估計(jì)的隱患辨識和評估方法體系框架 017
2.2.1 印后設(shè)備智能隱患辨識的基本思路 018
2.2.2 印后設(shè)備智能隱患辨識的技術(shù)實(shí)現(xiàn) 019
2.3 關(guān)鍵技術(shù)問題 020
2.3.1 基于模型的區(qū)域估計(jì)方法 021
2.3.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的區(qū)域估計(jì)方法 023
2.4 安全裕度 028
2.4.1 安全裕度的概念和內(nèi)涵 028
2.4.2 距離計(jì)算方法 030
2.4.3 最小距離求解 034
2.4.4 安全裕度計(jì)算示例 042

第3章 基于多值分類區(qū)域估計(jì)的狀態(tài)辨識方法 044
3.1 基于振動信號分解的狀態(tài)特征提取方法 044
3.1.1 印后設(shè)備常用滾動軸承 044
3.1.2 軸承振動信號的分解 049
3.1.3 狀態(tài)特征提取 055
3.2 基于支持向量機(jī)的區(qū)域估計(jì) 063
3.2.1 SVM 分類器構(gòu)造 063
3.2.2 基于 SVM 區(qū)域估計(jì)的狀態(tài)辨識試驗(yàn)及分析 066
3.3 基于區(qū)間二型模糊理論的區(qū)域估計(jì) 082
3.3.1 二型模糊理論及其分類器設(shè)計(jì) 082
3.3.2 基于 IT2FCM 區(qū)域估計(jì)的狀態(tài)辨識試驗(yàn)及分析 092

第4章 基于單值分類區(qū)域估計(jì)的狀態(tài)辨識方法 100
4.1 正常域單值邊界的基本概念 101
4.2 基于快速凸包生成的正常域估計(jì) 102
4.2.1 凸包理論 102
4.2.2 基于快包法的正常域估計(jì)試驗(yàn)及結(jié)果分析 105
4.3 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的正常域估計(jì) 109
4.3.1 支持向量數(shù)據(jù)描述 109
4.3.2 基于粒子群的 SVDD 參數(shù)優(yōu)化 115
4.3.3 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的正常域估計(jì)試驗(yàn)及結(jié)果分析 122

第5章 基于狀態(tài)監(jiān)測的剩余壽命預(yù)測方法 127
5.1 基于狀態(tài)監(jiān)測的壽命預(yù)測方法 128
5.1.1 基于狀態(tài)特征的直接映射方法 129
5.1.2 基于統(tǒng)計(jì)回歸的方法 130
5.1.3 基于相似性的方法 131
5.2 比例風(fēng)險(xiǎn)模型 132
5.2.1 基本形式 133
5.2.2 樣本數(shù)據(jù) 134
5.2.3 參數(shù)估計(jì) 134
5.2.4 壽命預(yù)測 136
5.3 實(shí)例驗(yàn)證及結(jié)果分析 137
5.3.1 基于直接映射方法的剩余壽命預(yù)測 139
5.3.2 基于 PHM 的剩余壽命預(yù)測 146

第6章 印后設(shè)備壽命預(yù)測與運(yùn)維決策一體化方法探索 151
6.1 狀態(tài)檢測、壽命預(yù)測、運(yùn)維決策的一體化研究現(xiàn)狀 151
6.1.1 狀態(tài)檢測與維修決策聯(lián)合研究 152
6.1.2 壽命預(yù)測與維修決策聯(lián)合研究 153
6.2 壽命預(yù)測與運(yùn)維決策一體化方法的研究設(shè)想 154
6.3 壽命預(yù)測與運(yùn)維決策一體化方法的技術(shù)方案 155
6.4 壽命預(yù)測與運(yùn)維決策一體化方法的研究目標(biāo) 159

參考文獻(xiàn) 163