故障树与船舶自动控制系统的故障诊断 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:大连海事大学出版社

作者:冒天诚

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-09-01

价格:25.0

装帧:

isbn号码:9787563211722

丛书系列:

图书标签:

• 诊断决策
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复杂系统可靠性分析与优化设计：理论进展与工程应用 图书概述 本书聚焦于现代复杂系统工程领域的前沿研究，系统地梳理了可靠性理论、故障诊断技术与优化设计方法在工程实践中的最新进展。全书以提升系统稳健性、增强运行安全性和实现全生命周期管理为核心目标，深度剖析了从系统架构设计初期到实际运行维护阶段所面临的关键挑战，并提供了创新的分析工具和实施策略。 本书内容涵盖了系统的建模与分析、基于数据的智能诊断方法、以及面向特定环境（如极端工况、资源受限环境）的优化设计技术。它不仅是对现有成熟理论的梳理，更是对未来可靠性工程发展方向的探索，旨在为高级工程技术人员、研究人员及高校师生提供一本兼具理论深度与工程实用性的参考手册。 --- 第一部分：复杂系统可靠性理论的基石与演进 本部分奠定了系统可靠性分析的数学与逻辑基础，并探讨了在面对高度耦合、非线性系统时的理论拓展。 第一章：经典可靠性理论的局限性与现代需求 本章首先回顾了早期的可靠性理论，如指数分布假设下的失效率模型和平均故障间隔时间（MTBF）等经典指标。随后，深入分析了这些经典模型在现代大型、长寿命、高度集成的复杂系统（如航空电子系统、大型能源网络）中的不足。讨论了非恒定失效率（如威布尔分布的早期磨损和晚期老化）、多重失效模式的交互作用，以及系统异构性对传统可靠性参数估计的干扰。重点探讨了如何从确定性思维向概率性和信息论思维转变。 第二章：面向网络化系统的系统结构建模 本章详细阐述了超越传统串并联结构的先进系统建模技术。引入了图论建模（如状态图、转换图）在描述系统状态空间转移中的应用。着重介绍了二元决策图（BDD） 和符号化模型检验在处理具有大量状态变量的逻辑功能系统中的优势，特别是在评估系统逻辑一致性和避免设计冲突方面。此外，本章探讨了如何利用贝叶斯网络（BN） 对包含大量不确定信息的子系统进行层次化分解和概率传播分析，以量化系统整体的脆弱性。 第三章：寿命数据分析与非参数估计 本章深入探讨了在缺乏充分历史数据或数据存在截尾（Censoring）情况下的可靠性参数估计问题。详细介绍了非参数和半参数方法，如Kaplan-Meier估计、Nelson-Aalen累积风险函数估计。对于涉及加速寿命试验（ALT）的数据处理，本章提供了多种加速模型（如线性、指数、幂律模型）的参数估计和外推技术，确保即使在正常操作条件下的寿命预测也具备统计学上的可靠性。 --- 第二部分：基于信息的智能系统状态监测与诊断技术 本部分侧重于如何利用现代传感器技术和计算智能，实现对系统运行状态的实时、准确的感知与故障定位。 第四章：系统状态监测（Condition Monitoring）的数据采集与预处理 本章关注于从复杂物理信号中提取有效健康指标。讨论了多源传感器数据融合的必要性，包括振动、声发射、温度、电流等信号的同步采集技术。针对高维数据的挑战，本章详细介绍了降维技术（如主成分分析PCA、独立成分分析ICA）在消除冗余信息和增强特征显著性方面的应用。同时，阐述了时间序列数据的去噪、基线漂移校正等关键预处理步骤。 第五章：基于机器学习的故障特征提取与分类 本章是实现预测性维护（PdM） 的核心。系统介绍了深度学习在处理原始传感器数据方面的优势。重点阐述了卷积神经网络（CNN） 在自动学习时频域特征（如振动频谱的局部特征）方面的应用，以及循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM） 在建模系统时间依赖性状态演化方面的能力。本章提供了从数据标注、模型训练到泛化能力验证的全流程方法论。 第六章：故障模式定位与根因分析的推理机制 本章探讨了如何将监测到的异常状态转化为具体的故障模式定位。除了基于症状的专家系统方法，本章侧重于基于模型的诊断。详细介绍如何结合系统动态模型（如状态空间模型）与观测数据，利用卡尔曼滤波（KF）/扩展卡尔曼滤波（EKF） 进行状态估计和残差分析，从而隔离异常源。对于无法建立精确数学模型的系统，本章介绍了基于概率图模型（如动态贝叶斯网络）的实时推理算法，用于量化不同潜在故障模式的发生概率。 --- 第三部分：面向性能与约束的系统优化设计 本部分将可靠性分析的结果融入到系统设计过程中，以优化整体的资源配置、寿命周期成本和操作弹性。 第七章：可靠性导向的设计（RoBD）与冗余配置策略 本章讨论如何在设计初期嵌入可靠性目标。详细分析了不同类型的冗余策略（如静态、动态、信息冗余）的成本-效益权衡。引入了可靠性灵敏度分析，用于识别设计变量对系统整体可靠性的影响程度，指导设计资源向关键部件倾斜。此外，探讨了在系统具有资源限制（如功率、重量）时，如何最优地分配冗余备份。 第八章：全生命周期成本（LCC）与可靠性优化集成 本章将经济性指标与技术指标相结合。建立了系统的总拥有成本（TCO）模型，该模型综合考虑了初始购置成本、预防性维护成本、纠正性维护成本、停机损失以及剩余寿命价值。基于LCC最小化的目标，本章提出了动态维护策略优化框架，利用马尔可夫决策过程（MDP）来决定最佳的维护时间点，以平衡维护投入与潜在的故障风险。 第九章：面向复杂环境的鲁棒性与弹性设计 本章聚焦于系统在面对非预期输入或操作环境剧变时的抵抗能力。鲁棒性设计部分讨论了如何通过参数裕度或控制律设计来应对模型不确定性和外部扰动。系统弹性（Resilience） 概念被引入，强调系统不仅要抵抗故障，还要能快速从故障中恢复。本章提出了基于网络拓扑重构和快速功能降级策略的设计方法，确保在关键功能受损后，系统仍能维持最基础的、保障安全的服务能力。 --- 总结与展望 本书最后对未来研究方向进行了展望，强调了数字孪生技术在整合实时数据、模型仿真与优化决策中的潜力，以及在保障高风险工业系统安全与效率方面，理论创新与工程实践紧密结合的必要性。全书致力于构建一个从故障预测、快速诊断到智能决策和优化设计的闭环管理体系。

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对于我来说，这本书不仅仅是关于技术，它更关乎安全。船舶作为一种特殊的交通工具，其安全性是第一位的。任何一个微小的故障，在海上都可能被放大成巨大的风险。因此，对船舶自动控制系统的深入理解和有效的故障诊断能力，直接关系到数千人的生命财产安全。我希望这本书能够强调这一点，通过案例分析或理论阐述，让我深刻认识到故障诊断在保障船舶安全方面的关键作用。这也会让我更加珍惜那些默默工作的、确保系统正常运行的工程师们。

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我非常期待书中关于船舶自动控制系统各个组成部分的详细介绍。船舶的自动控制系统是一个庞大而复杂的集合体，它可能包括舵角自动操纵系统、主机调速系统、压载水管理系统、导航系统、以及各种传感器和执行器等等。每一部分都有其独特的功能和潜在的故障模式。我希望作者能够深入浅出地讲解这些系统的基本原理，以及它们在船舶运行中所扮演的角色。更重要的是，我希望能够了解到这些系统常见的故障类型，例如传感器失灵、执行器卡滞、控制算法错误、通信中断等等。理解这些具体的故障场景，将有助于我更直观地理解故障诊断的重要性。

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从读者的角度来看，一本好的技术书籍不仅要有扎实的理论基础，还要有清晰易懂的语言和良好的排版。我希望这本书能够避免过于晦涩难懂的术语，用通俗易懂的方式解释复杂的概念。同时，图文并茂的设计，例如清晰的流程图、系统框图、以及故障树示意图，将会大大提升阅读体验，帮助我更好地理解和记忆书中的内容。一个良好的阅读体验，能让我在学习的过程中保持专注和兴趣。

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这本书给我带来的最大价值，在于它提供了一种系统化的解决问题的方法。在现实生活中，我们常常会遇到各种各样的问题，而很多时候，我们缺乏有效的方法去分析和解决它们。故障树分析法，以及书中可能涉及的其他故障诊断技术，提供了一种结构化的思路，帮助我们层层剥离问题，找到最根本的症结所在。我设想，在阅读过程中，我不仅能学习到理论知识，还能掌握实用的技能，这些技能可以迁移到其他领域，比如工程、IT，甚至日常生活中的各种复杂情况。这种“授人以鱼不如授人以渔”的学习体验，是我最看重的。

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这本书的标题是《故障树与船舶自动控制系统的故障诊断》，听起来非常专业，也很有吸引力，特别是对于我这种对船舶技术和自动化控制领域充满好奇的读者来说。我一直对船舶如何在复杂的海洋环境中保持稳定运行感到惊叹，而这背后离不开精密的自动控制系统。当我知道有这样一本专注于故障诊断的书籍时，我立刻被它吸引住了。我脑海中浮现出各种各样的场景：巨大的货轮在风浪中航行，精确的导航系统指引方向，而这一切都依赖于背后复杂的电子和机械系统。一旦这些系统出现故障，后果不堪设想，轻则影响航行效率，重则可能危及整个船只和船员的安全。因此，如何有效地诊断和排除这些故障，对于保障船舶安全和高效运行至关重要。

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我还有一个小小的期待，那就是这本书能否在故障排除和预防方面也提供一些指导。仅仅诊断出问题是不够的，更重要的是如何有效地解决它，并且避免将来再次发生。我希望作者能在书中分享一些实用的故障排除技巧，以及如何通过优化设计、加强维护、或者改进操作流程来预防潜在的故障。这种“治已病，防未病”的思路，将使这本书的价值最大化，让我不仅能学到诊断的方法，更能学到如何让船舶的自动控制系统更加可靠和高效。

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我希望这本书能够涵盖现代船舶自动控制系统中最新的技术和发展趋势。随着科技的进步，船舶的自动化水平越来越高，很多系统已经实现了高度智能化和集成化。例如，基于人工智能和机器学习的故障预测和诊断技术，以及更先进的传感器网络和数据采集系统。我非常好奇，这些新技术是如何应用于船舶故障诊断的，它们又带来了哪些新的挑战和机遇。如果书中能对这些前沿技术进行介绍和分析，那将是对我知识体系的巨大补充，让我能够站在行业的最前沿。

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我尤其感兴趣的是书中提到的“故障树”分析方法。在我看来，这是一种非常有条理和逻辑性的思维方式。它就像一个倒置的树状图，从最终的故障结果出发，一层层地向上追溯，找出所有可能导致这个结果的根本原因。这种从结果到原因的逆向推理过程，对于理解复杂的系统性故障非常有帮助。我设想，在书中，作者会详细地讲解如何构建一棵故障树，如何定义事件的逻辑关系（比如“与”门、“或”门），以及如何利用故障树进行定性分析和定量分析。这种严谨的分析方法，不仅能够帮助我们找到问题的根源，还能评估不同故障发生的概率，从而为预防和应对措施提供科学依据。

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我非常期待书中能够提供一些真实的案例研究，通过分析具体的船舶故障事件，来展示故障树分析和其他诊断方法的应用效果。理论知识固然重要，但将理论与实践相结合，往往能带来更深刻的理解和更直观的感受。我希望这些案例能够覆盖不同类型的船舶，不同系统的故障，并详细描述诊断过程、找到的根本原因以及最终的解决方案。通过学习这些真实的案例，我可以更好地理解故障诊断的复杂性和挑战性，并从中吸取宝贵的经验。

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这本书的标题中“故障诊断”这个词，让我联想到一个侦探破案的过程。当一个系统出现问题时，就像发生了一起“案件”，而故障诊断就是找出“凶手”的过程。故障树就像是作案手法分析，一步步缩小嫌疑范围；传感器数据就像是现场证据，需要仔细勘察；而最终找到的根本原因，就是那个“元凶”。我希望书中能体现出这种“侦破”的乐趣，让我在解决问题的过程中，感受到一种挑战和成就感。

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