国防科技著作精品译丛·航空航天系列：系统健康管理及其在航空航天领域的应用 [System Health Management with Aerospace Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] S.B.Johnson，T.J.Gormley，S.S.Kessler 等 著，景博，杨洲，池小泉 等 译

图书标签:

• 航空航天
• 系统健康管理
• 可靠性工程
• 故障诊断
• 预测性维护
• 数据分析
• 航空工程
• 航天工程
• 工程技术
• 状态监测

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118093506

版次：1

商品编码：11585815

包装：精装

丛书名： 国防科技著作精品译丛·航空航天系列

外文名称：System Health Management with Aerospace Applications

开本：16开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数

内容简介

　　《国防科技著作精品译丛·航空航天系列：系统健康管理及其在航空航天领域的应用》内容详实，案例丰富，覆盖面广，首次全面描述了系统健康管理的相关概念和内涵，重点介绍并分析了它的关键技术，详细给出了系统健康管理在航空航天领域各个层次的应用实例。全书按照“概念-技术-方法-操作/设计-分系统-实例”的逻辑主线，理论紧密联系实际，完整地介绍了复杂系统健康管理的基本概念、关键技术及工程应用，为武器装备系统健康管理、全寿命周期管理和故障预测与健康管理相关领域的科学技术研究提供了重要参考价值，具有很强的前沿性、启发性和适用性。
　　《国防科技著作精品译丛·航空航天系列：系统健康管理及其在航空航天领域的应用》介绍了过去20年来系统健康管理的发展趋势和关键技术，具有知识系统性和工程实用性，既可作为从事复杂装备总体论证、健康管理系统设计及工程实现的技术人员的标准参考手册，也是各大专业院校装备设计和相关专业的理想教材和参考书。

目录

第一部分 系统健康管理的社会技术来源
第1章 系统健康管理的理论
概述
1.1 引言
1.2 功能，非标称状态和原因
1.3 复杂度和认知局限性
1.4 系统健康管理缓解策略
1.5 操作性的故障管理功能
1.5.1 检测功能和模型调整
1.5.2 故障诊断
1.5.3 失效预测
1.5.4 失效响应决策
1.5.5 失效响应
1.6 方法
1.6.1 故障容错
1.6.2 冗余
1.7 原则总结
1.8 系统健康管理实现
1.9 一些启示
1.9.1 检测不可预知的非常态状态
1.9.2 无共性条件下达到完整认知的不可能性
1.9.3 管理体制的必要性与不足
1.9.4 接口简洁
1.9.5 需求，模型和正规表述
1.10 小结
参考文献
第2章 多模式沟通
概述，
2.1 系统健康管理中的多模式沟通
2.2 沟通渠道
2.3 从灾难中学习
2.4 航空航天工业的现有沟通
2.5 系统健康管理沟通中的感知一决策问题
2.6 不良沟通的代价
2.7 意义
2.8 结论
致谢
参考文献
第3章 高可靠性组织
概述
3.1 高可靠性组织和可靠性设计研究
3.2 实际经验：高可靠性组织行为模式
3.2.1 系统设备和人工危害的不可分割性
3.2.2 系统风险的动态管理
3.2.3 收益和风险的社会认知
3.3 高可靠性组织项目的可靠性设计，组织行为和关联
3.4 结论
参考文献
……
第4章 知识管理
第5章 系统健康管理的商业案例

第二部分 系统健康管理（SHM）和系统寿命周期
第6章 健康管理系统工程和综合
第7章 架构
第8章 系统设计和分析方法
第9章 评估和熟化技术成熟等级
第10章 验证与确认
第11章 飞行器健康监测系统的验证

第三部分 分析方法
第12章 失效物理
第13章 失效评估
第14章 可靠性
第15章 概率风险评估
第16章 诊断
第17章 预测

第四部分 操作
第18章 质量保证
第19章 可维护性：理论与实践
第20章 人为因素
第21章 发射操作
第22章 载人航天飞行操作的故障管理方法
第23章 军事后勤

第五部分 子系统健康管理
第24章 飞机推进系统健康管理
第25章 用于健康管理的智能传感器
第26章 结构健康监控
第27章 电源系统健康管理
第28章 航电系统健康管理
第29章 健康管理的容错结构
第30章 飞行控制健康管理
第31章 寿命保障健康管理
第32章 软件

第六部分 系统应用
第33章 运载火箭健康管理
第34章 无人驾驶航天器健康管理
第35章 战术导弹健康管理
第36章 战略导弹健康管理
第37章 旋翼机健康管理
第38章 商业航空健康管理
术语（名词解释）
缩略语

精彩书摘

　　《国防科技著作精品译丛·航空航天系列：系统健康管理及其在航空航天领域的应用》：
　　沟通的多模式特性有助于解释为什么沟通技术的选择会影响沟通结果（cf.Bazerman et al，2000； Bazerman and Neale 1992； Neale and Bazer—man，1991）。尽管在风险管理中不断呼吁更高的透明度，例如手写账目可能无法获得默许的理解和情形支持下的意义来达成一致（Eisenstein，1993；Olson，1994； Johnstone， 2000）。精细的编码方案也许可以获取语调变化、面部表情、停顿和方言的不同，但是这些方法在正式谈判中并不适用，尽管不同的表达方法可以产生对谈话者实际或意图表达的信息的不同表示（cf.Johnstone，2002）。在国际谈判中，如果谈判者在文化上的具体行为或是语言上的暗示被视为粗鲁和故意的，那么未经过精心准备的风险沟通信息会增强不信任（cf.Slovic，1999）。第二方或第三方谈判方，以及对第一语言和第二语言运用能力的不同使这一过程更加复杂（Babcock and Du—Babcock，2001） 。第三方机构有可能达成一致的可能性，然而如果他们简化问题解决，并在交流过程中保持较低手势的话（Zlotkin and Rosenschein，1996，第152页）。手势同样可能引起混乱，如果讲话的语义内容与手势的语义内容相矛盾或者谈判者使用了具有特定意义或是在特定领域使用的姿势。最后，谈话者的手势有时观众并不能看到（Alibali et al，2001）。其结果是，听众在电话会议和远程谈判时看不到手势所表达的重要信息。
　　对姿势的研究表明，关注沟通的多模式可以帮助工程师提高在大型系统中的沟通。
　　……

前言/序言

《系统健康管理及其在航空航天领域的应用》 《系统健康管理及其在航空航天领域的应用》一书，作为“国防科技著作精品译丛·航空航天系列”的优秀译作，深入探讨了系统健康管理（System Health Management, SHM）这一前沿技术在现代航空航天领域中的核心地位与广泛实践。本书不仅是对这一关键学科的理论框架进行系统梳理，更聚焦于其在提升航空器和航天器运行安全、可靠性、可用性以及降低全寿命周期成本方面的实际价值。 本书内容涵盖了SHM的理论基础、核心技术、方法论以及在航空航天工业中的具体应用案例。作者团队汇聚了在该领域具有深厚学术造诣和丰富工程实践经验的专家，他们以严谨的逻辑和清晰的语言，为读者呈现了一幅关于如何实现高风险、高价值系统智能健康管理的宏大图景。 核心理论与技术框架 SHM的核心目标在于预测、诊断、评估并管理系统中可能发生的故障，从而在故障发生前或早期阶段采取有效措施，避免灾难性后果。本书详尽阐述了SHM的几个关键组成部分： 监测（Monitoring）： 这是SHM的基础，涉及从系统中提取关键性能参数和状态信息。书中详细介绍了各种传感器技术、数据采集系统（DAS）、分布式传感网络以及数据总线等，并探讨了如何设计高效、鲁棒的监测策略，以捕获最能反映系统健康状况的信息。 诊断（Diagnosis）： 当监测数据显示异常时，诊断技术被用来识别故障的性质、原因和位置。本书深入介绍了多种诊断方法，包括基于模型的诊断（如卡尔曼滤波器、状态估计）、基于数据的诊断（如机器学习、模式识别、故障树分析）以及混合诊断方法。重点在于如何从海量、噪声干扰的数据中准确地定位故障。 预报/预测（Prognosis）： 这是SHM中最具前瞻性的部分，旨在预测系统未来剩余寿命（Remaining Useful Life, RUL）或预估未来故障发生的概率。本书详细阐述了各种预测模型，包括基于物理模型的寿命预测、基于统计模型的寿命预测（如威布尔分布、马尔可夫模型）以及基于机器学习的寿命预测（如神经网络、支持向量机）。这些技术对于优化维护计划、降低停机时间至关重要。 管理（Management）： 这是SHM的最终目标，是将监测、诊断和预报的结果转化为可操作的维护决策。书中探讨了如何将SHM系统与维修资源管理、任务规划、后勤支持等集成，形成一个闭环的健康管理系统。这包括制定最优的维护策略（如计划性维护、预测性维护）、决策支持系统以及风险评估与规避。 在航空航天领域的应用深度 航空航天领域因其极端的工作环境、严苛的安全要求以及高昂的系统成本，成为SHM最理想也是最迫切的应用场景。本书聚焦于SHM在以下方面的具体应用： 飞机健康管理（Aircraft Health Management, AHM）： 涵盖了从发动机、起落架、航电系统到结构件等飞机各个关键部件的健康监测与预测。通过实时监测飞行过程中产生的海量数据，AHM系统能够提前预警潜在故障，指导飞行员或地面维修人员进行精准维护，从而大大提升飞行安全性和运营效率。书中提供了大量实际案例，展示了AHM如何在飞行前、飞行中和飞行后发挥关键作用。 航天器健康管理（Spacecraft Health Management, SCHM）： 航天器在轨运行，维修成本极高且难度极大，因此SHM的价值尤为突出。本书探讨了SCHM在轨道健康监测、故障诊断与隔离（FDIR）、任务性能预测以及寿命管理等方面的应用。这对于确保载人航天任务的安全、延长空间站和卫星的服役周期至关重要。 发动机健康管理（Engine Health Management, EHM）： 航空发动机是飞机最复杂、最关键的系统之一。EHM通过对发动机各项参数的精细监测与分析，能够实现对发动机性能退化、燃烧异常、磨损损耗等问题的早期发现和精确诊断，从而优化发动机的维护策略，延长其使用寿命，降低燃油消耗，并显著提升飞行安全性。 结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）： 飞机和航天器的结构完整性是安全飞行的基石。本书深入介绍了用于结构健康监测的技术，如应变片、光纤传感器、超声波检测等，以及如何通过数据分析来检测裂纹、疲劳损伤、变形等，从而实现对结构健康状况的实时评估和寿命预测。 面向未来的研究与发展 本书不仅回顾了SHM的经典理论和成熟应用，还展望了该领域未来的发展趋势。作者强调了以下几个关键方向： 人工智能与深度学习的融合： 深度学习模型在处理复杂、非线性数据方面展现出巨大潜力，在故障诊断和寿命预测方面将扮演越来越重要的角色。 模型与数据的协同： 如何有效结合基于物理的模型和基于数据的模型，以克服各自的局限性，构建更鲁棒、更精准的SHM系统。 异构数据融合： 整合来自不同传感器、不同系统的数据，实现对整体系统健康状况的全面感知。 自适应与自主SHM： 开发能够根据环境变化和系统状态自动调整监测和诊断策略的智能SHM系统。 标准化与互操作性： 建立统一的标准和接口，促进不同供应商的SHM系统之间的互联互通和信息共享。 《系统健康管理及其在航空航天领域的应用》是一本集理论深度、技术广度与实践价值于一体的力作。它为航空航天领域的工程师、研究人员、学生以及相关决策者提供了一个全面了解SHM技术、掌握最新研究进展、并将其应用于实际工程问题的宝贵资源。本书的出版，无疑将有力推动航空航天系统安全、可靠性和经济性的持续提升，为人类探索天空与太空的伟大事业保驾护航。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对航空航天领域充满好奇的读者，我发现这本书为我打开了一扇新的大门，让我得以窥探那些保障飞机、火箭、卫星等庞大而精密的机器能够安全可靠运行的幕后英雄——系统健康管理。书中对“材料性能退化”的研究，以及如何通过监测和预测来应对这些退化，让我对材料科学在航空航天健康管理中的重要作用有了全新的认识。例如，复合材料在长期服役过程中可能会出现纤维断裂、基体开裂等损伤，这些损伤都需要通过有效的监测技术来及时发现并处理。书中对“环境因素对系统健康的影响”的探讨，也十分细致，例如高海拔、低温、高湿度、甚至是宇宙射线等，都会对航空航天器的健康状况产生显著影响，而系统健康管理就是要将这些外部因素纳入考量范围。

评分☆☆☆☆☆

本书在阐释系统健康管理的核心技术时，展现了作者们扎实的功底和敏锐的洞察力。从信号处理、模式识别到可靠性工程、风险评估，每一个环节都被深入浅出地剖析，并结合航空航天领域的实际应用案例进行说明，使得抽象的技术概念变得生动具体。我尤其对书中关于“故障诊断与隔离”部分的讲解印象深刻，它不仅仅是简单地找出哪里出了问题，更重要的是能够精确地定位故障的根源，并区分是哪个部件或子系统出现了故障，以及故障的严重程度。这对于复杂航空器上成千上万个相互关联的部件来说，是一项极其艰巨的任务，但书中提出的基于模型的方法、基于数据的方法以及混合方法，都为解决这一挑战提供了有效的途径。例如，通过分析不同传感器采集到的振动、温度、压力等数据，结合航空器动力学模型，可以有效地识别出涡轮叶片疲劳损伤、液压系统泄漏等具体故障。此外，书中对“剩余寿命预测”的研究也极具价值，它能够根据部件当前的健康状况和预测的运行负荷，估算出其还能安全运行的时间，这对于优化备件库存管理、制定合理的维修计划、以及评估装备的整体服役能力都至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书以其宏大的视角和深邃的思想，将系统健康管理在航空航天领域的应用提升到了一个新的高度。作者们不仅关注技术的细节，更着眼于战略层面的意义，强调系统健康管理对于提升国家航空航天实力、保障国家安全以及推动产业升级的重要性。书中对“全生命周期成本”的论述，将健康管理与经济效益直接挂钩，让读者深刻理解到，在装备的整个生命周期中，投入于系统健康管理的成本，相比于故障发生后的维修、延误甚至灾难性事故所带来的损失，是微不足道的。例如，一次严重的航空器事故，不仅会造成巨额的直接经济损失，还会对企业的声誉和整个行业的信心造成严重打击。而通过精细化的健康管理，能够有效规避这些风险。书中对“智能制造”与“系统健康管理”的融合也进行了展望，预示着未来航空航天器的制造过程本身就将融入健康监测和自适应调整的能力，从源头上提高装备的可靠性和耐久性。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我深切体会到“系统健康管理”并非一个孤立的概念，而是与工程设计、制造、维护、运行以及退役等整个生命周期紧密相连。作者们巧妙地将这一理念融入航空航天系统的全流程管理之中，展示了如何通过前瞻性的健康管理策略，最大程度地降低突发故障的风险，延长装备的使用寿命，并最终提升任务的成功率和人员的安全性。书中对“预测性维护”的论述尤为精彩，它不再是被动地等待设备出现故障后再进行维修，而是基于对设备运行状态的持续监测和数据分析，提前预测潜在的故障，并制定最优的维护计划。这种由“事后维修”向“事前预防”的转变，对于资源有限但任务critical的航空航天领域，其经济效益和社会效益是难以估量的。例如，一旦某关键发动机部件的健康数据异常，系统可以提前通知维护人员更换，避免在飞行途中发生不可预知的故障，这不仅能节省大量的维修成本，更重要的是保障了航班的安全，维护了航空公司的声誉。书中还提到了“数字孪生”技术在系统健康管理中的应用，通过构建与实体航空器同步的虚拟模型，实时反映实体航空器的运行状态，并在此基础上进行模拟、预测和优化，这为实现更精细化的健康管理提供了强大的技术支撑，也为未来的航空航天器设计和维护提供了全新的思路。

评分☆☆☆☆☆

对于航空航天工程领域的从业者而言，这本书无疑是一本不可多得的宝贵参考资料。它不仅涵盖了系统健康管理的基本理论和方法，更重要的是提供了大量具有启发性的实际应用案例，展现了如何将这些理论转化为解决实际问题的有效工具。书中对各种监控技术的介绍，如应变片、加速度计、温度传感器、甚至视觉传感器等，以及它们在不同航空航天平台上的应用，都进行了详尽的描述。我特别欣赏作者们对“多体系统动力学”在健康管理中应用的探讨，毕竟航空器是一个复杂的集成系统，各个部件的相互作用会对整体性能产生影响，单一组件的健康管理往往不足以保证整个系统的可靠性。通过考虑多体系统的耦合效应，可以更全面地评估系统整体的健康状况，并发现潜在的、非线性的故障模式。书中对“不确定性量化”的强调也十分重要，航空航天系统的运行环境和外部干扰是高度不确定性的，任何预测和评估都伴随着一定的误差，如何量化和管理这些不确定性，对于确保决策的鲁棒性和安全性至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译质量也值得称赞，文字流畅自然，术语准确，充分体现了译者在航空航天和系统工程领域的专业素养。它使得原本可能晦涩难懂的专业内容，变得更容易被广大读者所理解和接受。我尤其欣赏书中在介绍“不确定性推断”时，使用了大量的统计学和概率论的工具，并将其与实际的航空航天应用相结合，例如对传感器噪声、模型误差以及环境干扰等不确定因素的处理，都为我们提供了一种科学严谨的思考方式。书中对“寿命模型”的讲解，也让我理解了如何通过数学模型来描述和预测部件的寿命，这对于在设计阶段就充分考虑可靠性，并制定有效的维护策略至关重要。这本书不仅是一本技术手册，更是一本关于如何用科学和工程的智慧，保障人类探索天空和宇宙安全使命的启示录。

评分☆☆☆☆☆

一本令人振奋的译作，以其深厚的学术底蕴和前沿的应用视野，成功地将“系统健康管理”这一概念从理论推向了实践的广阔天地。我尤其欣赏作者们在梳理系统健康管理发展脉络时的严谨态度，从早期的故障诊断与预测，到如今整合了状态监测、寿命预测、故障诊断、剩余寿命评估、健康评估以及决策支持等多个维度的综合性框架，每一步都勾勒出技术进步的清晰轨迹。在航空航天这一对安全性和可靠性要求极高的领域，系统健康管理的重要性不言而喻。书中对具体航空器（如飞机、卫星、火箭等）在不同服役阶段可能遇到的复杂技术挑战进行了细致的剖析，并提出了行之有效的解决方案。例如，对于早期服役阶段的飞机，其部件磨损和疲劳累积可能尚不显著，但潜在的制造缺陷或早期使用不当仍可能引发问题；而在长期服役阶段，部件老化、环境影响以及复杂系统间的相互作用则成为主要的风险点。书中提出的多传感器数据融合技术，能够有效地整合来自不同监测系统的数据，从而提供更全面、更准确的系统健康状态评估。此外，作者们对机器学习和人工智能在系统健康管理中的应用进行了深入探讨，特别是对深度学习模型在识别复杂故障模式、预测未来性能衰减方面的强大能力进行了详实的论述，这无疑为提升航空航天系统的自主性和智能化水平提供了坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我被书中描绘的未来航空航天发展图景所深深吸引。作者们不仅详细阐述了当前系统健康管理的技术现状和应用，更对未来的发展趋势进行了大胆的预测。例如，对“自主系统健康管理”的探讨，即系统能够根据自身的健康状况自主做出决策，进行自我修复或调整，从而实现更高的自主性和可靠性，这在无人机、深空探测器等领域具有巨大的应用潜力。书中对“人机协同”在健康管理中的作用也进行了阐释，强调了在复杂情况下，人类专家的经验和判断力仍然是不可替代的，而人工智能和机器学习技术则能够辅助人类做出更快速、更准确的决策。这种人机协同的模式，将是未来航空航天系统健康管理的关键发展方向。书中对“大数据分析”在海量航空航天运行数据中的挖掘价值的阐述，也为理解和改进复杂系统提供了新的视角，如何从看似杂乱的数据中提取出有价值的信息，进而指导健康管理策略的制定，是未来研究的重要课题。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于任何对航空航天技术及其背后管理机制感兴趣的读者来说，都是一本不可或缺的读物。作者们以一种严谨且易于理解的方式，将复杂的系统健康管理概念呈现在读者面前。我尤其欣赏书中对“标准化与通用化”在系统健康管理中的重要性的论述，虽然航空航天器种类繁多，但许多基本的健康管理原则和技术是可以通用和推广的，建立统一的标准有助于降低研发成本，提高互操作性，并加速技术的应用和发展。书中对“可靠性增长”概念的引入，也让我对如何通过持续的监测和改进来提升航空航天系统的整体可靠性有了更深的认识，这不仅仅是单次的设计和制造，而是一个持续优化的过程。书中对“风险管理”的深入探讨，也让我意识到，在航空航天领域，对潜在风险的识别、评估和控制是贯穿始终的核心任务，而系统健康管理正是实现有效风险控制的重要手段。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解系统健康管理原理时，常常引用实际的航空航天事故案例，并从中提炼出经验教训，这使得理论学习变得更加生动且具有警示意义。我记得书中提到过某型号飞机因某个关键部件的早期磨损预警被忽视，最终导致了严重的飞行事故，这让我深刻认识到，即使是最先进的技术，如果缺乏有效的管理和执行，也无法发挥其应有的作用。因此，系统健康管理不仅仅是技术的堆砌，更是管理体系、流程和人员素质的综合体现。书中对“故障的传播机理”的分析，让我了解了在一个复杂的系统中，一个看似微小的故障如何可能通过连锁反应，最终导致整个系统的崩溃，这为我们设计更具鲁棒性的系统提供了重要的启示。此外，对“故障树分析”和“事件树分析”等经典可靠性工程工具在航空航天健康管理中的应用，也让我对这些工具的实际价值有了更直观的认识。

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很好，支持！

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书书书书求求求不够十个字吗

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该书内容很充实，很丰富，适合入门级的。

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好书多看看，快递小哥非常给力！京东老客户了。

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赞

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内容浅尝则止，有关SHM的具体内容太少。内容泛而虚。建议不要买

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