Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:George Vachtsevanos

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2006-9

价格:USD 165.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471729990

丛书系列:

图书标签:

• Fault Diagnosis
• Prognosis
• Intelligent Systems
• Engineering Systems
• Machine Learning
• Data Mining
• Condition Monitoring
• Reliability Engineering
• Predictive Maintenance
• Signal Processing

机械与工业系统智能健康管理：前沿方法与实践应用 图书简介 本书深入探讨了面向复杂机械与工业系统的智能健康管理（Intelligent Health Management, IHM）领域的前沿理论、关键技术与实际应用。聚焦于如何利用先进的信息技术、数据科学和人工智能手段，实现对设备状态的实时感知、精确评估、有效预警乃至主动干预，从而最大化系统可靠性、延长使用寿命并优化维护策略。 第一部分：系统健康监测与状态评估基础 本部分为后续高级智能分析奠定坚实的基础。我们首先剖析了现代工程系统（如航空发动机、轨道交通、大型风力发电设备等）在复杂运行环境下可能出现的各种故障模式及其机理。重点阐述了传感器技术在获取高保真、多源异构运行数据中的关键作用，包括但不限于振动学测量、声发射技术、热成像、以及非侵入式电信号采集的最新进展。 随后，详细介绍了信号处理和特征提取的方法论。传统时频分析技术，如快速傅里叶变换（FFT）、小波变换（Wavelet Transform）及其多分辨率分析（MRA），被用于从海量噪声数据中分离出与设备健康状态强相关的特征指标。我们还引入了降维技术，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），用以处理高维数据，提取最具代表性的健康指标（Health Indicators, HIs）。 在状态评估方面，本书系统梳理了基于模型的残差分析方法，特别是针对不确定性建模的卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展（EKF、UKF）在状态估计中的应用。同时，深入探讨了基于数据驱动的阈值设定和基线漂移补偿技术，确保健康评估的准确性和鲁棒性。 第二部分：机器学习与深度学习驱动的故障识别 本部分是本书的核心内容之一，专注于如何利用数据驱动模型实现对系统运行状态的自动分类和故障模式识别。 1. 经典机器学习模型应用： 详细介绍了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和梯度提升决策树（GBDT）在故障诊断中的应用。重点分析了如何构建有效的样本集、进行特征工程，并针对小样本、不平衡数据集（Imbalanced Datasets）优化模型性能。书中还提供了针对不同类型故障特征的适用性分析。 2. 深度学习在时序分析中的突破： 深度学习在处理复杂的、长序列的设备运行数据时展现出巨大潜力。我们重点介绍了卷积神经网络（CNN）在自动特征提取方面的优势，特别是针对原始振动信号和频谱图的直接输入处理。循环神经网络（RNN），尤其是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），被深入研究其在捕捉系统动态演化和长期依赖关系上的能力。此外，自编码器（Autoencoders）及其变体（如去噪自编码器、变分自编码器）被用作无监督的异常检测工具，用于发现未知的或罕见的故障模式。 3. 迁移学习与联邦学习： 考虑到不同批次或不同工况下设备数据存在分布漂移（Domain Shift）问题，本书引入了迁移学习（Transfer Learning）的策略。通过预训练模型在源域数据上，并将知识迁移至目标设备，显著减少了目标设备的标注需求。针对数据隐私和安全问题，也初步探讨了联邦学习（Federated Learning）框架在多中心、分布式健康数据协同分析中的可行性。 第三部分：剩余寿命预测与维护优化 本部分着眼于从“诊断”向“预测”和“优化”的飞跃，关注如何量化设备剩余的有效工作时间，并据此制定最优维护策略。 1. 性能衰退建模（Degradation Modeling）： 详尽阐述了基于物理模型、数据驱动模型以及混合模型的性能衰退路径预测方法。包括随机过程模型（如Wiener过程、Gamma过程）在描述设备性能指标的随机衰减轨迹上的应用。重点分析了如何将深度学习的特征提取能力与概率过程模型相结合，构建更具解释性和预测精度的深度概率模型。 2. 剩余使用寿命（RUL）的直接预测： 介绍了多种直接预测RUL的深度学习架构，例如Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）模型，它们可以直接将历史运行特征序列映射到未来的RUL值。同时，探讨了预测不确定性的量化，利用贝叶斯深度学习方法为RUL预测结果提供置信区间，这对于风险决策至关重要。 3. 维护策略的量化决策： 介绍了将预测结果融入维护决策流程的方法。探讨了基于成本效益分析的预防性维护（PM）和基于状态的维护（CBM）策略的优化。通过应用马尔可夫决策过程（MDP）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架，研究人员可以动态地在“过度维护的成本”和“发生故障的风险成本”之间找到最佳平衡点，实现全生命周期的维护成本最小化。 第四部分：工程系统的实际案例与挑战 本部分通过具体工程案例，展示了智能健康管理技术的实际落地过程，并指出了当前研究和工业应用中面临的关键挑战。 案例分析涵盖了高精度工业机器人手臂的疲劳监测、高速列车转向架的关键部件健康评估，以及复杂能源基础设施（如燃气轮机）的在线性能退化监测。这些案例详细描绘了从现场数据采集、清洗、模型训练、验证到部署的完整技术链条。 最后，本书讨论了当前领域内亟待解决的问题：异构数据的融合标准、模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在关键决策中的应用、对极端工况和“黑天鹅”事件的鲁棒性应对，以及如何构建集成化的、支持大规模部署的工业物联网（IIoT）健康管理平台。 目标读者： 本书面向从事机械工程、航空航天、电力系统、工业自动化领域的工程师、研究人员、研究生以及技术管理者，旨在提供一套全面、深入且具备实践指导意义的智能健康管理工具箱。

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