电气设备状态监测与故障诊断技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:401

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出版时间:2009-3

价格:58.00元

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isbn号码:9787508377100

丛书系列:

图书标签:

• 监测
• 电力
• 电气设备
• 状态监测
• 故障诊断
• 电力系统
• 可靠性
• 预防性维护
• 振动分析
• 油化分析
• 红外热像
• 电气安全

《数据驱动的智能制造》 内容简介： 在当今科技飞速发展的时代，制造业正经历着前所未有的转型。从自动化生产线到柔性制造系统，再到如今兴起的智能工厂，数据扮演着越来越核心的角色。本书《数据驱动的智能制造》深入探讨了如何有效地收集、处理、分析和应用海量数据，以实现制造业的智能化升级，提升生产效率、优化资源配置、降低运营成本，并最终构建出更具竞争力的制造体系。 本书并非聚焦于某一项具体技术的应用，而是从宏观和微观层面，全面阐述了数据在智能制造全生命周期中的价值和作用。它涵盖了从基础的数据采集，到高级的数据分析和决策支持，再到最终的数据驱动的自动化执行的完整链条。 核心内容涵盖： 智能制造的数据基础： 工业物联网（IIoT）技术： 详细介绍各种传感器、执行器、边缘计算设备以及网络通信技术（如5G、LoRa、MQTT等）在工业场景中的应用，以及它们如何构建起智能制造的数据采集网络。本书会探讨不同类型传感器（温度、压力、振动、电流、电压、图像等）的选型、部署和数据格式，强调数据的准确性和实时性是智能制造的基石。 数据采集与预处理： 深入讲解如何从异构数据源（PLC、SCADA、MES、ERP、第三方设备等）提取数据，并进行清洗、去噪、标准化、归一化等预处理操作，以保证数据的质量和一致性，为后续分析奠定基础。会涉及数据清洗的常见算法和策略，以及数据标注的重要性。 数据存储与管理： 探讨适用于工业大数据环境的存储方案，包括云存储、分布式数据库（如Hadoop HDFS、NoSQL数据库）、时序数据库等，以及如何构建高效、安全、可扩展的数据湖和数据仓库。本书会分析不同存储方案的优缺点，以及在大规模数据量下的性能考量。 数据分析与智能应用： 统计分析与可视化： 介绍利用统计学原理对工业数据进行描述性分析、推断性分析，以及使用图表、仪表盘等可视化工具直观呈现数据规律和趋势，帮助决策者快速理解生产状况。会涉及回归分析、方差分析、时间序列分析等常用统计方法。 机器学习与深度学习在制造中的应用： 详细阐述如何运用机器学习算法（如决策树、支持向量机、聚类分析、神经网络等）和深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短期记忆LSTM等）解决制造过程中的各种问题，例如： 工艺参数优化： 通过分析历史生产数据，找出影响产品质量和生产效率的关键工艺参数，并进行优化调整。 生产流程模拟与预测： 构建数字孪生模型，模拟生产过程，预测生产瓶颈，优化排产计划。 需求预测与供应链协同： 结合市场数据和生产数据，更准确地预测市场需求，优化库存和供应链管理。 自然语言处理（NLP）在制造领域的潜力： 探讨如何利用NLP技术分析设备维护记录、操作手册、工程师反馈等非结构化文本数据，从中提取有价值的信息，辅助故障排查和知识积累。 数据驱动的决策与执行： 智能决策支持系统： 构建能够集成各类数据分析结果的决策支持平台，为管理层提供基于数据的科学决策依据，包括生产调度优化、质量控制策略制定、设备维护计划安排等。 自动化与智能化执行： 强调数据分析结果如何驱动自动化设备的自主决策和执行，实现生产过程的自适应调整、故障的早期预警和自动响应，以及实现更高级别的生产自主化。 人机协作与知识共享： 探讨数据如何在人机协作中扮演桥梁角色，通过可视化界面和智能推荐，赋能操作员和工程师，促进知识的积累和传承。 智能制造的实施与挑战： 数字化转型战略： 提供关于企业如何制定和实施数字化转型战略的指导，包括技术选型、组织架构调整、人才培养等。 数据安全与隐私保护： 讨论在工业数据共享和分析过程中，如何确保数据的安全性和符合相关法律法规的隐私保护要求。 数据孤岛与互联互通： 分析在复杂的工业环境中，如何打破数据孤岛，实现系统间的互联互通，构建统一的数据平台。 文化变革与人才培养： 强调数据驱动文化的重要性，以及培养具备数据分析能力和数字化素养的复合型人才对于智能制造成功的关键作用。 本书面向制造业的企业管理者、工程师、技术人员以及对智能制造感兴趣的研究者和学生。通过阅读本书，读者将能够深刻理解数据在现代制造业中的核心价值，掌握利用数据驱动企业实现智能化、高效化和可持续发展的关键技术和方法。它将是企业迈向工业4.0和智能制造时代的宝贵参考。

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我是一位刚入行不久的研究生，导师指定我负责一个关于电力系统健康管理的课题。起初面对浩如烟海的文献资料感到无从下手，各种机器学习模型和传感器技术让人眼花缭乱。直到接触到这本《电气设备状态监测与故障诊断技术》，我才找到了一条清晰的主线。这本书的结构安排非常巧妙，它不是简单地堆砌知识点，而是遵循了“现象—机理—检测—诊断”的逻辑链条。举例来说，它对绕组过热和铁芯松动这两种不同类型的故障，分别阐述了其产生的物理机理，以及在热成像、振动分析等不同监测手段下的特征表现，这种系统性的梳理极大地提高了我的理解效率。尤其值得称赞的是，书中对不同诊断算法的优缺点进行了客观的对比分析，而不是盲目推崇某种“先进”技术，这对于我们学术研究人员来说，提供了宝贵的批判性视角。我甚至发现书中引用的几篇经典文献，都是我之前遗漏的重要参考源，可见其资料的广度和深度。

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从一个更宏观的角度来看，这本《电气设备状态监测与故障诊断技术》的出现，标志着电力设备维护理念正在发生深刻的转变。它不仅仅是一本关于监测技术的书，更是一部关于如何构建数字化、智能化运维体系的蓝图。书中关于信息集成和数据可视化的一些章节，虽然技术细节不如专门的数据科学书籍那么深入，但它提供的集成框架非常具有前瞻性——如何将振动、温度、局放、油化等异构数据流统一到一个平台上进行协同分析，如何利用时间序列分析来预测设备生命周期，这些都是当前工业互联网热潮下电力领域亟需解决的问题。我个人对其中关于“多源信息融合诊断”的案例分析印象深刻，它展示了单一技术手段的局限性，以及整合多种信息源后带来的诊断准确度的飞跃。它成功地将分散的监测技术，编织成了一个有机的、互相印证的智能网络，对于推动整个行业的智能化升级，这本书无疑起到了重要的指导作用。

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这本《电气设备状态监测与故障诊断技术》简直是为我们这些长期在一线与高压设备打交道的工程师们量身定制的宝典。说实话，刚拿到这本书的时候，我还有点怀疑，毕竟市面上的技术书籍汗牛充栋，真正能落到实处、解决实际问题的凤毛麟角。但这本书的开篇就抓住了我的眼球——它没有陷入冗长晦涩的理论推导，而是直接切入最核心的应用场景：如何通过细微的电信号变化，提前预警那些可能导致停机的大问题。特别是关于局部放电监测的那几个章节，讲解得极为透彻，从传感器选型到数据采集的抗干扰处理，再到后期的模式识别算法，每一步都清晰无比。我记得有一次我们变电站的一台老旧断路器出现了早期异常，用传统经验判断很难下结论，当时我参照书里提到的基于超声波特征分析的方法，很快定位到了问题所在，避免了一场潜在的设备故障。这本书的实用性不在于它罗列了多少理论，而在于它提供了一套完整的、可操作的故障诊断思维框架，让“预测性维护”真正从口号变成我们日常工作的有效工具。那种豁然开朗的感觉，只有真正与设备打交道的人才能体会到。

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我最近负责我们公司老旧输电线路塔杆的健康评估工作，任务非常艰巨，因为历史数据缺失严重，很多设备老化程度不一，缺乏统一的评估标准。当我翻阅《电气设备状态监测与故障诊断技术》时，特别关注了关于结构健康监测（SHM）与传统电力设备监测的结合部分。这本书在探讨如何利用应力应变数据结合电磁感应信号来评估金属疲劳和连接件松动方面，提出了许多令人耳目一新的思路。虽然书的重点似乎是发电设备和变电站设备，但其核心的信号处理和故障分类思想具有极强的可迁移性。我甚至从书中获得了启发，尝试将某些变压器局部放电的判别模型，稍加修改后应用于判断塔杆绝缘子串的闪络风险。这本书的好处就在于，它提供了一种通用的、跨领域的“分析范式”，而不是局限于特定的设备型号。它激发了我去思考，如何将那些成熟的诊断技术，巧妙地嫁接到那些数据贫乏、传统手段失效的领域，这才是真正具有创造性的应用。

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说实话，我对技术书籍通常抱有一种审慎的态度，很多都是理论大于实践，读完后感觉知识点倒是记了一堆，但一到实际应用场景就抓瞎了。然而，这本书的编写者显然是深谙此道的“老手”。它在描述如变压器油中溶解气体分析（DGA）时，不仅解释了各种气体代表的故障类型，更深入地探讨了现场取样误差、实验室分析偏差对最终诊断结果的影响，甚至给出了修正和校准的实用建议。这已经超越了一般教科书的范畴，更像是一本操作手册和经验总结的合集。我最欣赏的是它对“不确定性”的处理。在现实世界中，故障信号往往是模糊和重叠的，这本书没有给出“万能钥匙”，而是教会我们如何量化这种不确定性，如何根据不同的置信区间做出最稳健的维护决策。这对于我们管理层制定设备大修计划，进行成本效益分析时，提供了坚实的依据。它教会我们的不是“如何诊断”，而是“如何做出正确的决策”。

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很有用的书，作者是在这个领域做了一辈子研究的人。

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