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页数:335

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出版时间:2009-6

价格:33.00元

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isbn号码:9787302200468

丛书系列:

图书标签:

• 竹篮打水水
• 网络安全
• 信息安全
• 安全管理
• 安全维护
• 网络防护
• 数据安全
• 风险评估
• 安全策略
• 渗透测试
• 漏洞扫描

智能系统中的故障诊断与预测性维护 书籍简介 本书深入探讨了在现代工业和商业环境中日益重要的智能系统故障诊断与预测性维护领域。随着物联网（IoT）、大数据分析和人工智能技术的广泛应用，传统基于经验和定期的维护模式已无法满足对系统可靠性、效率和安全性的高要求。本书旨在为工程技术人员、数据科学家和系统管理者提供一套全面、系统化的知识框架和实践方法，以应对复杂智能系统中潜在的故障风险。 第一部分：智能系统基础与故障模式分析 本书首先构建了对现代智能系统的整体认知，涵盖了从传感器网络、边缘计算到云计算平台的架构。重点分析了传感器漂移、数据缺失、网络延迟、控制算法异常等典型的智能系统特有故障模式。 智能系统架构解析： 详细介绍了基于CPS（信息物理系统）、工业互联网和机器人技术中的核心组件，如实时操作系统、数据采集系统（SCADA/DCS）与高级分析平台之间的交互机制。 故障机理探究： 不仅关注设备层面的机械磨损或电气故障，更深入分析了软件层面的逻辑错误、模型退化（Model Drift）以及数据污染导致的系统性风险。书中通过多个行业案例（如精密制造、能源电网）说明了软硬件耦合故障的复杂性。 健康状态指标（Health Indicators, HI）构建： 探讨如何从海量的原始运行数据中提取出能有效反映系统健康状况的特征量。这包括但不限于振动频谱分析的变频特征、热成像的温度梯度、以及系统响应时间的变化率等。书中提供了多种统计学和信息论方法来量化这些指标的有效性。 第二部分：数据驱动的故障诊断技术 本部分专注于利用采集到的实时和历史数据，实现对系统当前状态的精确判断。这是预测性维护（PdM）的核心技术所在。 信号处理与特征工程： 详细阐述了傅里叶变换、小波分析在时域和频域数据降噪与特征提取中的应用。对于高维度的传感器数据，介绍了主成分分析（PCA）和自编码器（Autoencoders）在降维和特征空间优化中的作用。 基于机器学习的故障分类与定位： 系统介绍了监督学习、无监督学习在故障诊断中的应用。重点讲解了支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）在已知故障模式下的快速分类能力。在无监督场景下，如何利用聚类算法（如DBSCAN, K-Means）识别出“异常行为集”，即使这些异常未曾发生过。 深度学习在复杂模式识别中的优势： 深入剖析了卷积神经网络（CNN）在图像化数据（如振动时频图、热像图）识别中的潜力，以及循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）在处理时间序列数据、捕获长期依赖关系方面的强大能力，用于识别渐进式退化模式。 第三部分：剩余使用寿命（RUL）预测模型 预测性维护的终极目标是准确估计设备或系统组件还能安全运行的时长，即RUL。本部分提供了多种预测模型的构建流程与评估标准。 基于性能衰减模型的预测： 探讨如何建立描述系统性能随时间或使用量线性或非线性衰减的数学模型（如威布尔分布、Gamma过程）。书中提供了参数估计和模型拟合的实际操作步骤。 基于数据驱动的RUL预测： 侧重于融合深度学习模型（如Sequence-to-Sequence结构）直接从历史退化轨迹预测未来的健康状态指标走势，进而推算出RUL。书中强调了模型在不同工况下的泛化能力测试。 预测不确定性量化： 认识到任何预测都存在误差，本部分专门讨论了如何利用贝叶斯方法或集成学习技术（Ensemble Methods）来量化RUL预测结果的置信区间，为维护决策提供更稳健的依据。 第四部分：集成化维护决策支持系统 本书的最后一部分，将理论与实践相结合，指导读者如何将诊断和预测结果转化为可执行的维护策略。 维护优化与资源调度： 讨论如何将RUL预测结果接入生产计划系统。引入马尔可夫决策过程（MDP）和强化学习（RL）的基本概念，以确定在成本、停机时间和风险之间的最优权衡点。 数字化孪生（Digital Twin）的应用框架： 介绍如何构建系统的数字孪生体，用以实时模拟当前故障状态的影响，并在虚拟环境中测试不同的维护干预措施的效果，从而指导实际操作。 系统安全与可靠性保障： 强调预测性维护体系自身的健壮性。讨论了数据安全、模型安全（防止模型被恶意篡改导致错误维护决策）以及系统冗余设计在保障预测结果有效性中的关键作用。 本书内容严谨，理论与工程实践紧密结合，配有大量来自工业现场的真实案例数据和Python/R语言的实现示例代码，是系统工程、自动化、设备管理领域专业人士不可或缺的参考手册。

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这本书的封面设计得非常引人注目，采用了深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，给人一种专业而稳重的感觉。我是在一个技术论坛上看到有人推荐的，说这本书对于理解现代信息系统的底层安全机制非常有帮助，所以特地找来拜读。打开书本，首先映入眼帘的是作者清晰而富有条理的行文风格，仿佛一位经验丰富的导师在为你娓娓道来，丝毫没有那些晦涩难懂的术语堆砌。它似乎并不直接聚焦于某一个具体的操作系统或软件的修补技巧，而是着重于构建一套**系统化的安全思维框架**。比如，书中对风险评估模型（RACM）的阐述，就跳出了传统的“打地鼠”式的漏洞修补，转而强调如何从业务连续性的角度去量化和管理安全投入，这对我日常工作中制定安全策略起到了极大的启发作用。我特别欣赏作者在案例分析部分的处理，那些虚拟但又贴近现实的场景，如供应链攻击的预案构建，都展示了一种超越表象、直达本质的洞察力。读完前几章，我感觉自己的知识结构正在被重新梳理和加固，不再是零散的技术点集合，而是一个有机的整体，这对于提升整体的安全防护水平无疑是至关重要的第一步。

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拿到这本书时，我最担心的就是内容会过于理论化、脱离实际操作的场景，毕竟很多学术性的安全读物读起来枯燥乏味，看完后也无法指导具体的工作。然而，这本书在这方面做得非常出色，它成功地在理论深度和工程实践之间找到了一个精妙的平衡点。书中对**威胁情报（Threat Intelligence）**的系统性介绍，便是最好的例证。作者并没有停留在“收集情报”这个层面，而是详细拆解了情报的收集、加工、分析、分发和反馈的完整生命周期，甚至给出了如何搭建一个简易的TIP（Threat Intelligence Platform）的逻辑框架。这种由宏观概念到微观实现的无缝切换，极大地增强了内容的可操作性。举个例子，书中提到如何根据特定行业面临的攻击者画像（TTPs）来调整安全监控的优先级，这种指导性的建议，让我立刻可以在我们现有的SIEM系统中进行优化配置，及时堵塞可能被针对性利用的盲区。对我而言，这本书更像是一本“安全架构师的工具箱”，它不直接给我螺丝刀，但它教会了我如何设计和建造整个工具箱的蓝图。

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我从这本书中学到的最宝贵的一点，是关于**事件响应和恢复（Incident Response and Recovery）**的整体流程设计。很多安全书籍在讲到应急响应时，往往只聚焦于发现和遏制阶段，但本书则将重点放在了“战后重建”和“经验总结”这两个常常被忽视的关键环节。作者详细阐述了如何设计一个健壮的“玩火演练”（Tabletop Exercises），如何确保日志的完备性与不可篡改性，以及最关键的——如何通过对一次失败的复盘，真正驱动安全策略的迭代升级。书中一个关于“业务关键性系统恢复时间目标（RTO）与恢复点目标（RPO）”的案例分析非常深刻，它直观地展示了安全投入必须与业务恢复能力挂钩，否则再高的安全指标也只是空中楼阁。这本书没有给我一个现成的“剧本”，但它提供了一套结构化的思考模型，让我能够根据自己企业的具体情况，设计出最有效、最贴合实际的应急预案和持续改进的闭环机制，真正做到了“知其所以然，并能知其所以必行”。

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这本书的深度远超我预期的那种面向新手的入门指南，它更像是一部面向资深工程师的“安全内功心法”。我本以为会看到大量关于防火墙配置或入侵检测系统（IDS）调优的实操手册，但令我惊喜的是，它将大量的篇幅投入到了**安全治理与合规性**的宏大叙事中。作者对ISO 27001和GDPR等国际标准的解读，并不是简单地罗列条款，而是深入剖析了这些标准背后的哲学思想——即如何将安全内建于组织的DNA之中，而非事后补救。我尤其对其中关于“安全文化建设”的那一章节印象深刻，书中强调，最先进的技术也抵挡不住一个疏忽大意的内部员工，因此，如何通过有效的培训、激励机制和问责制度来塑造积极主动的安全文化，才是长期制胜的关键。这种自上而下的视角，让我明白了仅仅堆砌昂贵的安全产品是远远不够的，组织层面的决心和全员参与的意识才是真正的防护壁垒。阅读过程中，我常常停下来，思考如何将这些治理理念应用到我目前复杂多变的工作环境中去，它提供了一种更具前瞻性和战略性的视角来审视安全工作。

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阅读体验上，这本书的排版和字体选择非常友好，大段文字之间留白得当，使得长篇阅读的疲劳感大大降低。但更重要的是，作者在叙事过程中展现出的对新兴技术趋势的敏锐洞察力，让我对未来几年的安全挑战有了更清晰的预判。例如，书中对**零信任架构（Zero Trust Architecture）**的探讨，并没有简单地将其描述为“永不信任，始终验证”，而是深入分析了在微服务、容器化和远程办公日益普及的背景下，传统边界防御体系的瓦解逻辑，以及实现真正身份驱动访问控制所面临的组织、技术和流程上的重重阻碍。作者对于如何平衡安全强度与用户体验之间的矛盾关系，提出了许多富有建设性的折中方案，避免了纯粹的理想主义色彩。这种对未来趋势的把握，使得这本书的价值远超时效性，它帮助读者建立了一种与技术发展同步的动态安全观，而不是被动地追赶最新的安全公告，这才是真正有价值的知识沉淀。

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