可靠性数据计算及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业

作者:金星

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2003-1

价格:31.00元

装帧:

isbn号码:9787118031041

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性工程
• 可靠性分析
• 数据分析
• 概率统计
• 故障诊断
• 寿命预测
• 质量工程
• 维修工程
• 应用数学
• 工程技术

《现代制造系统中的预测性维护策略与实践》 内容简介： 在当前以智能制造和工业物联网为核心的时代背景下，设备的可靠性与可用性已成为衡量企业核心竞争力的关键指标。本书并非聚焦于传统的可靠性数据统计方法或基础的故障分析理论，而是将视野投向了前沿的、面向实际生产环境的预测性维护（PdM）体系的构建、实施与优化。 本书旨在为工业工程师、设备管理专家、以及从事智能工厂规划的决策者提供一套系统、深入且高度实用的指导手册，阐述如何从被动的故障响应模式，高效平稳地过渡到主动的、数据驱动的预测性维护范式。 全书内容结构严谨，逻辑清晰，覆盖了从理论基础到尖端技术的完整链条，力求在保证理论深度的同时，提供大量可复用的实践案例与技术路线图。 --- 第一部分：预测性维护的战略转型与基础框架 本部分首先界定了预测性维护（PdM）在现代工业体系中的战略地位，并将其与传统的预防性维护（PM）和事后维护（BM）进行明确区分。我们将探讨企业进行维护模式升级的驱动因素，包括运营成本的削减压力、日益严格的安全法规、以及对生产连续性的极致要求。 第一章 战略蓝图与价值评估： 详细分析 PdM 实施前后的关键绩效指标（KPI）对比，包括平均故障间隔时间（MTBF）的提升、意外停机时间的减少、备件库存周转率的优化等。本章重点讨论如何建立清晰的投资回报率（ROI）模型，以论证 PdM 项目的商业合理性。 第二章 传感器技术与数据采集网络： 深入剖析支撑 PdM 的硬件基础。内容涵盖了振动、声学发射、热成像、油液分析、电流特征监测等主流传感器的技术原理、安装标准与环境适应性。特别强调了在恶劣工业环境下确保数据采集的鲁棒性与准确性的工程措施。 第三章 边缘计算与实时数据预处理： 随着数据量的爆炸式增长，数据传输与云计算的延迟问题日益凸显。本章聚焦于边缘计算在 PdM 中的应用，探讨如何在设备侧进行初步的数据清洗、特征提取和异常告警的本地化处理，以实现毫秒级的响应能力。 --- 第二部分：核心诊断技术与故障特征工程 本部分是本书的技术核心，详细阐述了如何从海量的、多模态的传感器数据中，精准地提取出指示设备健康状态的关键“特征”。这部分内容极度强调工程实践中的数据处理技巧，而非纯粹的数学推导。 第四章 振动信号处理与机械故障辨识： 聚焦于旋转机械（如电机、齿轮箱、轴承）的诊断。内容细致讲解了时域、频域（FFT、倒频谱分析）以及高阶谱分析（如包络解调技术）在轴承剥落、齿轮啮合不良、不平衡和不对中等常见故障诊断中的应用。 第五章 状态基准线的建立与漂移监测： 强调 PdM 的成功依赖于对“正常”状态的精确定义。本章教授如何利用历史健康运行数据，建立动态的、随工况变化的设备性能基准线（Baseline），并利用统计过程控制（SPC）方法监测系统健康状态的细微漂移。 第六章 多传感器数据融合技术： 现实世界的故障往往是多因素耦合的结果。本章探讨如何融合来自不同类型传感器（如振动与温度、声学与电流）的数据，利用矩阵运算和信息熵原理，提高故障诊断的置信度和早期预警的灵敏度，避免单一指标的误报。 --- 第三部分：智能诊断模型与预测寿命评估 本部分是 PdM 从“状态监测”迈向“预测”的关键环节，重点介绍机器学习与深度学习模型在剩余使用寿命（RUL）预测中的具体部署。 第七章 监督式学习在分类与回归中的应用： 详细介绍如何使用已标记的故障样本（如支持向量机SVM、随机森林RF）进行故障分类。随后，深入探讨回归模型（如高斯过程回归GPR）在预测关键性能指标（KPIs）随时间变化趋势上的潜力。 第八章 深度学习：从特征提取到端到端预测： 针对复杂的、非线性的设备退化过程，本章重点介绍循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）在时间序列数据中的应用。特别关注卷积神经网络（CNN）在自动识别原始波形中隐性特征方面的强大能力，以及如何构建端到端（End-to-End）的健康指数（HI）模型。 第九章 剩余使用寿命（RUL）的量化预测： RUL 是 PdM 价值实现的核心。本章阐述基于“退化模型”（Degradation Modeling）的预测方法，包括基于物理模型的寿命累积模型（如Weibull分析的动态扩展）和基于数据驱动的概率预测方法，强调预测结果的置信区间报告，而非单一的数字预测。 --- 第四部分：集成、执行与维护流程的再造 本部分关注如何将诊断和预测结果无缝集成到企业的维护管理流程中，实现真正的“闭环”管理。 第十章 与企业资产管理系统（EAM/CMMS）的集成： 探讨 PdM 平台与现有的企业资产管理系统（如SAP PM, Maximo）之间的数据接口标准、API 交互协议和工作流触发机制。重点论述如何实现从“预警产生”到“工单自动生成”的全自动化流程。 第十一章 维护资源的优化调度： 预测结果必须转化为可执行的资源分配方案。本章讨论如何结合预测的故障概率、备件的在库情况（基于供应链数据）以及维护人员的技能矩阵，利用优化算法（如线性规划）来制定最优的维护窗口和任务优先级。 第十二章 维护人员的技能重塑与人机协作： 强调 PdM 系统的成功需要维护团队角色的转变。内容包括如何培训现场技术人员理解和信任数据模型输出、如何设计直观的HMI（人机界面）以降低认知负荷，以及如何在新技术环境下的安全操作规程。 --- 本书特色： 实践导向性强： 摒弃纯理论堆砌，大量引用真实工业案例，提供从数据清洗到模型部署的完整技术栈。 跨学科融合： 兼顾了信号处理、统计建模、机器学习、设备工程和供应链管理等多个领域的知识体系。 关注工程落地： 深入探讨了工业网络安全、数据治理和系统集成等，确保模型成果能够真正转化为生产力。 本书适合于希望通过数据驱动提升设备健康管理水平的工业界专业人士阅读。

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坦白说，刚拿到这本厚厚的书时，我的第一反应是“这下可要啃大部头了”。我原以为会是一本充满晦涩难懂的数学推导的教科书，但出乎意料的是，它的章节编排非常注重实战效果。作者似乎非常清楚读者的痛点——如何将理论快速转化成生产力。书中关于寿命预测模型的建立和验证部分，简直就是一本操作手册。它详细列举了从数据清洗、特征工程到模型选择、参数校准的每一个细节，连代码层面的逻辑伪代码都给出来了，这对于我们这些忙碌的技术人员来说，简直是救命稻草。我特别喜欢其中关于“加速寿命试验设计”的章节，它没有停留在理论层面，而是结合了不同行业（比如电子产品和机械部件）的具体约束条件，给出了多种试验方案的对比分析，这种细致入微的考量，体现了作者深厚的行业经验，而不是纸上谈兵的学院派作风。读完这部分，我立刻尝试优化了我们部门正在进行的一个可靠性验证计划，效果立竿见影。

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这本书的排版和图表设计是我近期读到的所有专业书籍中数一数二的。它对复杂概念的视觉化处理达到了一个极高的水准。比如在解释“威布尔分布”在不同参数下的形状变化时，作者没有仅仅依赖文字描述，而是用了一系列动态变化的三维图表，让你能直观地感受到形状的“胖瘦”和“倾斜”是如何对应着失效机制的变化的。这种视觉辅助极大地降低了学习曲线。此外，书中对各种工程案例的引用也非常国际化，涵盖了航空航天、汽车制造乃至医疗器械等多个高可靠性领域。这使得我们能跳出自己狭隘的专业视野，去借鉴其他行业处理类似风险问题的思路。它更像是一本汇集了全球顶尖工程师智慧的工具箱，每一页都充满了经过实战检验的智慧结晶，让人不得不佩服作者强大的信息整合和提炼能力。

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我最欣赏这本书的一点是它的哲学高度。作者似乎不仅仅是想教我们“如何计算”，更重要的是引导我们思考“为什么要计算”以及“计算的边界在哪里”。在探讨“退化建模”的部分，书中有一段关于模型选择倾向性的深刻讨论：过于复杂的模型可能带来过拟合的风险，而过于简化的模型则可能掩盖重要的物理真相。作者用一种近乎辩证的手法，在预测的精确性和模型的解释性之间寻找一个微妙的平衡点。这对我产生了巨大的触动，让我反思过去工作中过度追求“高精度”而牺牲了对系统行为理解的做法。这本书没有提供任何“万能公式”，它强调的是对系统背景知识的掌握与数学工具的有机结合。读完后，我感觉自己看待任何一个工程系统失效报告时，都会多一层审慎的思考，不再轻易相信任何一个孤立的统计数字。

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这本书真是让我大开眼界，特别是关于那些看似枯燥的统计学原理，作者居然能用如此生动形象的方式阐述出来。我记得书里有一章专门讲了如何用贝叶斯方法去处理那些样本量极小的数据集，这在实际工程中太常见了。我以前总觉得那些复杂的公式让人望而却步，但作者通过一个虚拟的传感器故障案例，一步步拆解了每一步的逻辑，让你感觉自己就像是亲手在做实验分析一样。更绝的是，书中还穿插了一些历史背景，讲了这些计算方法是怎么一步步发展起来的，这让整个阅读过程不仅仅是知识的灌输，更像是一次对工程科学史的探索。对于我们这些需要依赖数据做决策的工程师来说，这本书提供的不仅仅是工具，更是一种思考问题的框架，那种深入骨髓的严谨性，是其他泛泛而谈的资料无法比拟的。我尤其欣赏作者对于“不确定性”的坦诚态度，他从不粉饰太平，总是直面数据固有的随机性和局限性，教会我们如何带着敬畏之心去解读数字背后的真相。

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这本书的配套资源和后续学习指引做得非常人性化。尽管内容本身已经足够详尽，但作者在每章末尾推荐的相关学术论文和行业标准，为那些希望深入钻研特定领域的读者铺平了道路。我特别注意到，作者非常注重不同可靠性标准（比如MIL-HDBK或者某些ISO标准）之间的异同分析，并指出在实际应用中应该如何选择最适合当前项目的标准框架。这对于跨国项目合作或者需要遵循多重监管要求的工程师来说，价值难以估量。更棒的是，书中还附带了一个关于如何构建企业级可靠性数据库和知识库的实操建议，这已经超出了纯粹的计算范畴，上升到了工程管理的高度。它清晰地展示了，可靠性工作不应是孤立的计算任务，而是贯穿产品全生命周期的核心管理职能。这本书是连接理论研究与企业实践之间那座坚实的桥梁。

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