An Introduction to Predictive Maintenance, Second Edition (Plant Engineering) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:R. Keith Mobley President and CEO of Integrated Systems Inc.

出品人:

页数:452

译者:

出版时间:2002-10-10

价格:USD 101.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780750675314

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
Predictive Maintenance
Condition Monitoring
Reliability Engineering
Plant Maintenance
Asset Management
Industrial Engineering
Maintenance Engineering
Failure Analysis
Vibration Analysis
Root Cause Analysis

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具体描述

This second edition of "An Introduction to Predictive Maintenance" helps plant, process, maintenance and reliability managers and engineers to develop and implement a comprehensive maintenance management program, providing proven strategies for regularly monitoring critical process equipment and systems, predicting machine failures, and scheduling maintenance accordingly. Since the publication of the first edition in 1990, there have been many changes in both technology and methodology, including financial implications, the role of a maintenance organization, predictive maintenance techniques, various analyses, and maintenance of the program itself. This revision includes a complete update of the applicable chapters from the first edition as well as six additional chapters outlining the most recent information available. Having already been implemented and maintained successfully in hundreds of manufacturing and process plants worldwide, the practices detailed in this second edition of "An Introduction to Predictive Maintenance" will save plants and corporations, as well as U.S. industry as a whole, billions of dollars by minimizing unexpected equipment failures and its resultant high maintenance cost while increasing productivity. A comprehensive introduction to a system of monitoring critical industrial equipment, it optimizes the availability of process machinery and greatly reduce the cost of maintenance. It provides the means to improve product quality, productivity and profitability of manufacturing and production plants.

预测性维护：从概念到实践的全面指南您是否厌倦了设备意外停机带来的高昂维修费用和生产中断？是否渴望一种更主动、更高效的设备管理策略？《预测性维护：从概念到实践的全面指南》将为您揭示如何通过先进的分析技术，在故障发生之前就预测并预防，从而显著提升设备的可靠性、可用性和整体运营效率。本书深入探讨了预测性维护（PdM）的核心理念、关键技术以及在各个工业领域中的实际应用。它不仅仅是一本理论书籍，更是一份切实可行的操作手册，旨在帮助读者理解并掌握如何构建、实施和优化一个成功的预测性维护项目。核心内容概览：预测性维护的基础与价值：定义与目标：详细阐述预测性维护与传统维护（如计划性维护、预防性维护）的区别，强调其“在正确的时间、以正确的方式、进行正确的维护”的核心目标。经济效益分析：量化预测性维护所能带来的成本节约，包括减少意外停机时间、优化备件库存、延长设备寿命、降低维修人工成本等。提升运营效率：分析预测性维护如何提高生产计划的稳定性和可预测性，优化资源分配，最终提升企业的整体竞争力。关键技术与方法论：数据采集与传感器技术：深入介绍预测性维护的数据基础，包括振动分析、温度监测、油液分析、声学分析、电气参数监测等常用技术，以及各种传感器在不同应用场景下的选择和部署。数据处理与特征提取：讲解如何对原始采集的数据进行清洗、预处理，并从中提取出能够反映设备健康状况的关键特征。这包括时域、频域和时频域分析技术。故障诊断与模式识别：详细介绍用于识别设备潜在故障模式的各种算法和模型，例如基于规则的系统、机器学习算法（如支持向量机、决策树、神经网络）以及深度学习模型。剩余使用寿命（RUL）预测：重点讲解如何利用历史数据和实时监测信息，建立预测模型来估算设备的剩余健康寿命，从而实现更精准的维护计划。健康指数（HI）与状态监测：阐述如何构建设备健康指数，通过单一指标直观反映设备的整体健康状况，并结合状态监测系统进行持续跟踪。预测性维护系统的构建与实施：系统架构设计：详细介绍构建预测性维护系统的关键组成部分，包括数据采集层、数据存储与管理层、数据分析与建模层、以及用户界面与决策支持层。项目规划与执行：提供一套完整的项目实施流程，从明确目标、选择试点设备、数据收集策略、模型开发与验证，到最终的部署与优化，确保项目成功落地。 IT基础设施与软件选择：讨论在建设预测性维护系统时所需的IT基础设施（如物联网平台、数据库）和软件工具（如数据分析软件、CMMS/EAM集成），并提供选型建议。组织与人员准备：强调建立跨职能团队的重要性，包括维护工程师、数据科学家、IT专家等，以及相关的培训和技能提升需求。预测性维护在不同行业的应用：制造业：针对生产线设备、加工中心、机器人等，分析预测性维护的应用案例，如何提升生产效率和产品质量。能源行业：涵盖发电厂的涡轮机、发电机、变压器等关键设备的维护策略，如何保障能源供应的稳定性和安全性。交通运输：探讨在航空、铁路、船舶等领域的应用，例如发动机、转向系统、制动系统的预测性维护，如何提升安全性和运营效率。流程工业：针对石油石化、化工、制药等行业的泵、阀门、管道、反应器等设备的维护，如何应对复杂的工况和潜在的危险。高级主题与未来趋势：人工智能（AI）与机器学习（ML）的深化应用：探讨更高级的AI/ML技术如何进一步提升预测精度和维护效率。物联网（IoT）与边缘计算：分析IoT技术如何实现大规模、实时的设备数据采集，以及边缘计算在数据处理和实时响应中的作用。数字孪生（Digital Twin）的集成：阐述数字孪生如何与预测性维护协同工作，提供更全面的设备状态洞察和虚拟模拟测试。维护策略的优化与持续改进：强调预测性维护并非一成不变，需要根据实际运行数据和业务需求不断调整和优化。本书特色：循序渐进的讲解：从基础概念到复杂算法，层层深入，适合不同知识背景的读者。丰富的案例研究：结合实际工业应用案例，帮助读者理解理论在实践中的落地。实用的操作指南：提供可操作的步骤和建议，指导读者如何规划和实施自己的预测性维护项目。前瞻性的视野：关注行业最新技术和发展趋势，帮助读者保持竞争优势。无论您是希望优化现有维护流程的设备经理、寻求提高生产效率的工厂运营总监，还是对前沿技术充满好奇的工程师或数据科学家，本书都将为您提供宝贵的知识和洞见。现在就开启您的预测性维护之旅，解锁设备的无限潜力，将您的设备管理提升到一个全新的水平！