装备故障预测与健康管理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周林，赵杰，冯广飞 著

图书标签:

• 装备故障预测
• 健康管理
• 预测性维护
• 可靠性工程
• 状态监测
• 数据分析
• 机器学习
• 工业互联网
• 智能制造
• 故障诊断

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118103533

版次：1

商品编码：11786206

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：240

正文语种：中文

内容简介

　　《装备故障预测与健康管理技术》以装备故障预测与健康管理系统设计与使用需求为牵引，以故障预测与健康管理系统的关键技术为线索，系统阐述了装备故障预测与健康管理系统的结构设计技术、传感器应用技术、数据处理技术、健康状态评估技术、故障预测技术、状态维修决策技术和验证与评估技术等理论和方法，并通过实例对相应的理论、方法和模型进行应用验证分析。
　　《装备故障预测与健康管理技术》可供装备管理和装备论证、研制、生产、试验、部署、使用和保障部门及单位管理人员与工程技术人员阅读，也可作为高等院校研究生、本科生的教学用书。

目录

第1章 概述
1.1 PHM的概念、内涵及其作用
1.1.1 PHM的概念
1.1.2 PHM的内涵
1.1.3 PHM的作用
1.2 PHM系统的结构和基本功能
1.2.1 OSA-CBM体系结构
1.2.2 PHM系统的信息结构
1.2.3 PHM系统的基本功能
1.3 PHM技术的产生与发展
1.3.1 PHM技术的产生
1.3.2 PHM技术的发展
1.3.3 美国国防部和NASA的PHM技术演变过程
1.4 PHM系统涉及的关键技术
1.4.1 结构设计技术
1.4.2 传感器应用技术
1.4.3 数据处理技术
1.4.4 健康状态评估技术
1.4.5 故障预测技术
1.4.6 状态维修决策技术
1.4.7 验证与评估技术

第2章 PHM系统结构设计技术
2.1 PHM系统的结构形式
2.1.1 集中式体系结构
2.1.2 分布式体系结构
2.1.3 分层融合式体系结构
2.2 PHM系统结构形式的选择
2.2.1 PHM系统结构形式的特征
2.2.2 PHM系统结构形式选择的影响因素
2.2.3 PHM系统结构形式选择原则
2.3 PHM系统结构设计方法
2.3.1 PHM系统体系结构描述方法
2.3.2 PHM系统体系结构设计方法
2.3.3 PHM系统体系结构验证评估方法
2.4 典型装备的PHM系统结构
2.4.1 航空装备PHM系统的体系结构
2.4.2 航天装备PHM系统的体系结构
2.4.3 地空导弹装备PHM系统的体系结构
2.4.4 舰船装备PHM系统的体系结构
2.4.5 雷达装备PHM系统的体系结构

第3章 PHM系统传感器应用技术
3.1 监测对象选择技术
3.1.1 监测对象选择需考虑的因素
3.1.2 监测对象选择方法
3.1.3 监测对象的类型
3.2 状态特征参数选取技术
3.2.1 装备故障特征及故障规律
3.2.2 监测对象的故障模式
3.2.3 监测对象状态特征参数选取
3.3 状态监测传感器选择技术
3.3.1 PHM系统对传感器的要求
3.3.2 PHM系统常用传感器类型
3.3.3 PHM系统监测传感器选择
3.4 传感器优化配置技术
3.4.1 传感器优化配置的复杂性分析
3.4.2 传感器优化配置过程
3.4.3 传感器优化配置的有效独立法
3.4.4 传感器优化配置的符号定向图法
3.4.5 传感器优化配置的粒子群算法
3.4.6 传感器优化配置的混合蛙跳算法

第4章 P珈Ⅵ系统数据处理技术
4.1 数据清理技术
4.1.1 缺失数据处理技术
4.1.2 异常数据剔除技术
4.1.3 数据无量纲处理技术
4.2 数据分析技术
4.2.1 描述性分析技术
4.2.2 动态分析技术
4.2.3 相关分析技术
4.2.4 回归分析技术
4.2.5 聚类分析技术
4.2.6 数据平滑技术
4.3 特征提取技术
4.3.1 离散傅里叶变换
4.3.2 离散小波变换
4.3.3 卡洛南一洛伊变换
4.3.4 主分量分析法
4.3.5 Hadamard变换法
4.3.6 BP神经网络法
4.4 数据挖掘技术
4.4.1 决策树算法
4.4.2 人工神经网络算法
4.4.3 粗糙集算法
4.4.4 遗传算法

第5章 装备健康状态评估技术
5.1 装备健康状态评估概述
5.1.1 装备健康状态的影响因素
5.1.2 装备健康状态评估的特点
5.1.3 装备健康状态评估常用方法
5.2 装备健康状态分级技术
5.2.1 健康状态分级原则
5.2.2 健康状态等级划分方法
5.2.3 健康状态等级描述
5.3 基于FMECA的装备健康状态评估
5.3.1 健康状态评估参数的选取
5.3.2 健康装态评估的步骤
5.3.3 健康状态评估实例分析
5.4 基于测试数据的装备健康状态评估
5.4.1 测试数据的归一化处理
5.4.2 D-S证据合成规则
5.4.3 健康状态指数的时间修正
5.4.4 健康状态等级隶属度函数
5.4.5 健康状态评估的步骤
5.4.6 健康状态评估实例分析
5.5 基于劣化度的装备健康状态评估
5.5.1 劣化度及其计算方法
5.5.2 健康状态评估模型
5.5.3 健康状态评估过程
5.5.4 健康状态评估实例分析

第6章 装备故障预测技术
6.1 装备故障预测技术概述
6.1.1 装备故障预测的概念
6.1.2 装备故障预测的内容
6.1.3 装备故障预测的特点
6.1.4 装备故障预测常用方法
6.2 基于ARMA模型的装备故障预测
6.2.1 ARMA模型分析
6.2.2 故障预测的步骤
6.2.3 故障预测实例分析
6.3 基于改进GM（1，1）模型的装备故障预测
6.3.1 传统的GM（1，1）模型
6.3.2 GM（1，1）模型的灰色预测
6.3.3 新陈代谢GM（1，1）模型
6.3.4 故障预测实例分析
6.4 基于遗传神经网络的装备故障预测
6.4.1 遗传算法基本原理
6.4.2 遗传神经网络原理
6.4.3 故障预测性能评价指标
6.4.4 故障预测实例分析

第7章 装备状态维修决策技术
7.1 装备状态维修决策概述
7.1.1 状态维修决策的概念
7.1.2 状态维修决策的内容
7.1.3 状态维修决策的特点
7.1.4 状态维修决策常用方法
7.2 基于模糊多属性决策的装备维修行为决策
7.2.1 模糊多属性决策基本原理
7.2.2 模糊多属性决策方法
7.2.3 模糊多属性决策步骤
7.2.4 状态维修行为决策实例分析
7.3 基于比例风险模型的装备维修时机预测
7.3.1 威布尔比例风险模型
7.3.2 威布尔比例风险维修决策模型
7.3.3 状态维修时机决策实例分析
7.4 基于实时可靠性评估的状态检测间隔决策
7.4.1 实时可靠性评估原理
7.4.2 状态检测间隔期决策模型
7.4.3 状态检测间隔决策实例分析

第8章 PHM系统验证与评估技术
8.1 PHM系统验证与评估概述
8.1.1 PHM系统设计阶段划分
8.1.2 PHM系统设计流程分析
8.1.3 PHM系统验证与评估常用方法
8.2 PHM系统验证技术
8.2.1 PHM系统验证框架
8.2.2 PHM系统验证试验环境
8.2.3 PHM系统验证指标体系
8.3 PHM系统评估技术
8.3.1 PHM系统使用效益评估
8.3.2 PHM系统技术成熟度评估
8.3.3 PHM系统研制风险评估
8.4 PHM系统开发的标准体系
8.4.1 国外PHM系统标准分析
8.4.2 PHM系统标准体系构建原则
8.4.3 PHM系统标准体系框架结构
8.4.4 PHM系统研制工作指导
参考文献

精彩书摘

　　《装备故障预测与健康管理技术》：
　　3）健康管理概念的引入
　　健康管理概念于20世纪80年代后期到90年代被引入到装备维修保障领域。随着人们对装备质量管理研究的深入，形成了早期的全面质量管理概念，即一种基于过程的可靠性改进方法。同时，软件工程师创造出了更加复杂的技术来检测和测试软件设计缺陷。致使20世纪90年代初期，“飞行器健康监控”（VHM）一词在NASA研究机构内部盛行，VHM是指适当地选择和使用传感器和软件来监测太空交通工具的“健康”。但不久工程师们便发现VHM存在两方面不足：一是仅仅监控是不够的，关键是根据所监控的参数应采取什么措施，于是人们用“管理”一词取代“监控”，用于表达这一更活跃的实践；二是考虑到飞行器仅仅是复杂的人一机系统的一个代表，于是“系统”一词很快代替了“飞行器”。因此，到20世纪90年代中期，“系统健康管理”成为涉及该主题的最通用的词语。
　　……

前言/序言

好的，以下是一份针对您提到的书籍名称“装备故障预测与健康管理技术”的反向构建的图书简介。这份简介将专注于介绍一系列其他主题，以确保完全不包含原书的核心内容。 --- 图书简介：穿越时空的叙事与未知的宇宙 书名：时空涟漪与量子叙事：后现代主义叙事结构与多元宇宙的哲学探讨 作者：[此处留空，或填写虚构的作者名] 总页数：约 600 页 --- 内容梗概：超越已知边界的认知之旅 本书并非一部探讨工程技术、机械可靠性或工业维护的专业著作。相反，它是一次深入的、跨学科的、对人类叙事结构、时间本质以及存在维度的哲学性探险。我们在这部作品中，将彻底抛弃对物质世界精准测量的执念，转而拥抱意义的流动性、感知的主观性以及宇宙的无限可能性。 第一部分：叙事的解构与重构——后现代主义的文本迷宫 本书伊始，我们将从文学批评的视角出发，对“线性叙事”这一被奉为圭臬的传统模式进行彻底的颠覆。我们深入研究福柯、德里达和巴特等思想家的核心观点，探讨在信息爆炸时代，意义是如何被生产、被解构，又如何在读者的“在场”中获得短暂的重塑。 核心议题包括： 文本的死亡与读者的诞生： 分析“作者已死”理论在当代网络文化语境下的新含义。我们探讨如何从静态的文本中提取出动态的、多义的、甚至相互冲突的意义层级。 时间的非线性体验： 章节将详细阐述非线性叙事技巧，如意识流、多重时间轴的交织，以及如何通过这些手法模拟人类记忆的破碎与重组过程。这与传统工程学中对时间序列的严谨预测截然不同，它强调的是心理时间而非物理时间。 元叙事（Meta-Narratives）的终结： 探讨宏大叙事（如进步论、启蒙理想）在二十世纪末的衰落，以及新兴的碎片化、地方性叙事如何填补其真空。 第二部分：量子与哲学——微观层面的形而上学辩论 在抛开宏观机械系统的稳定性和可预测性之后，本书的焦点转向了物理学最前沿的哲学隐喻。我们不关注如何维护精密仪器，而是关注构成这些仪器的基本粒子的内在不确定性。 关键探讨点： 观察者效应的认知延伸： 详细阐述哥本哈根诠释如何从物理学实验室走向日常生活和伦理学的讨论。我们探讨“观察”这一行为本身，如何不可避免地改变了我们试图理解的事物，从而彻底否定了任何客观、独立于观察者的“真实状态”。 叠加态与选择的悖论： 引入薛定谔的猫的概念，将其作为探讨决策论和概率哲学的工具。这里的“故障”不是指设备的损坏，而是指“选择”本身带来的无限可能性的同时存在，以及人类在面对多重未来时的焦虑。 多重宇宙的本体论地位： 从理论物理的推测出发，延伸至存在论的疑问。我们辩论，如果所有可能的历史和未来都在某个层面上同时发生，那么“特定”的历史或“既定”的工程规范还有什么绝对的价值？ 第三部分：空间、感知与艺术的回归 最后的篇章将焦点从抽象的理论转移到具体的、感官的体验上，探索艺术媒介如何在不依赖于精确结构或功能性的前提下，表达深层的人类经验。 章节内容侧重于： 异托邦（Heterotopia）与城市空间： 分析福柯提出的“异托邦”概念，即那些特殊、反身性、不同于常规空间的地方（如图书馆、博物馆、游乐园），并探讨它们如何挑战我们对稳定、可控环境的预期。这与对工厂或设备环境的优化管理形成鲜明对比。 抽象表现主义与情感的无形表达： 深入分析波洛克、罗斯科等艺术家的作品，这些作品拒绝描摹具象的物体或精确的结构，转而通过颜色、纹理和笔触的纯粹力量来传达情绪的“涌现”，这与依赖数据和模式识别的技术分析方法背道而驰。 沉浸式体验与主观现实的构建： 探讨虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在艺术和哲学中的应用，重点在于它们如何模糊了物理现实与感官构建之间的界限，迫使读者重新定义“可靠性”和“真实性”。 --- 本书适合读者 本书面向对哲学、文学理论、艺术史、以及前沿科学的跨学科交叉领域抱有浓厚兴趣的读者。它不要求读者具备任何工程或技术背景，相反，它邀请那些渴望挑战传统思维定式、愿意在意义的迷雾中探索的思辨者。如果你厌倦了对效率、准确性和可预测性的追求，并渴望探索人类存在的复杂性、叙事的无限潜能以及宇宙的深层奥秘，那么《时空涟漪与量子叙事》将为你开启一扇通往全新认知领域的门。 本书旨在拓宽我们思考的维度，而不是优化已知的系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在现场负责设备维护和可靠性管理的管理者，我原以为这类偏重理论的书籍对我帮助不大，但事实证明我错了。这本书最宝贵的价值在于它架起了一座从纯粹的理论研究到实际工程应用的桥梁。作者在介绍完复杂的预测算法后，总会紧接着探讨这些算法在不同工业场景下的适应性和局限性。比如，书中对于“数据稀疏性”问题的讨论，就非常贴合我们当前面临的困境——很多关键设备运行时间尚短，历史故障数据极少。作者没有给出一个“万能药”，而是分类讨论了在数据不足、半监督甚至无监督情况下，如何通过迁移学习或专家知识融合来构建一个可接受的预测基线。这种脚踏实地的分析方式，让我能更有信心地去向管理层汇报引入新技术的成本和预期收益。它教会了我如何用更科学、更量化的语言来描述设备的“健康状况”，从而优化我们的预防性维护计划，真正实现从“事后修理”到“事前干预”的转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排结构简直是教科书级别的典范，逻辑清晰到令人赞叹。它不是零散地堆砌知识点，而是一层层递进地构建起整个预测与健康管理（PHM）的知识体系。初读时，你会发现它从最基础的故障物理机理和传感器原理入手，逐步过渡到信号处理和特征工程，然后才是核心的建模与预测部分。这种循序渐进的安排，极大地降低了理解难度，特别是对于初入这个交叉学科的学生来说，它提供了一个完美的学习路径。我特别欣赏作者在章节衔接处所做的细致铺垫，每当你感觉某个知识点需要更深入的背景时，你总能在前几章找到相应的理论基础支撑。这种严谨的结构保证了知识的内聚性，使得读者在构建知识图谱时不会感到任何的断裂感。它不像很多专业书籍那样，把读者直接“扔”进复杂的数学公式中，而是非常耐心地引导你走过每一步的思考过程。

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这本书简直是为那些热衷于深入技术细节的工程师和研究人员量身打造的。我花了大量时间钻研其中的数学模型和算法推导，发现作者在处理复杂系统退化过程的建模上展现了极高的功力。书中对各种概率过程，特别是马尔可夫链和隐马尔可夫模型在状态演化中的应用进行了详尽的论述，即便是对这些领域有一定基础的读者，也能从中获得不少启发。举例来说，关于特征提取部分，作者没有停留在简单的时域分析，而是深入探讨了频域和时频域结合的信号处理方法，例如小波变换在识别早期故障特征时的优势被刻画得淋漓尽致。更让我印象深刻的是，作者对“不确定性量化”的重视。在实际工程中，传感器噪声和运行工况的波动是不可避免的，书中对贝叶斯方法在不确定性下的健康评估框架的构建，提供了一个非常坚实且可操作的理论基础，这远比那些只关注理想情况的教科书要实用得多。我感觉，读完后，我对于如何构建一个既能准确反映物理过程又能有效处理数据噪声的预测模型，有了更清晰的路线图。

评分☆☆☆☆☆

从排版和印刷质量来看，这本书也体现了出版方的专业水准。纸张的质感很好，长时间阅读眼睛不易疲劳，这对于一本需要反复查阅的工具书来说至关重要。更重要的是，书中引用的图表、流程图和公式的清晰度达到了专业级别。那些复杂的结构示意图和对比实验结果的曲线图都非常精细，即使用放大镜检查细节也毫无模糊之处。清晰的图示极大地帮助了我理解那些抽象的数学概念和系统架构。比如，书中关于故障诊断流程图的设计，简洁明了地勾勒出了一个完整的诊断闭环，使得我能迅速把握整体脉络。总的来说，这本书不仅在内容深度上达到了极高的水准，在作为实体书籍的阅读体验上也无可挑剔，它绝对配得上被放在任何专业人士的书架上，随时准备提供深入的参考和指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一名专注于人工智能在工业界应用的研究生，这本书对我拓展视野起到了关键作用。它突破了传统PHM研究中过多依赖于单一模型的局限。最让我兴奋的是，书中关于深度学习在时间序列预测中的应用讨论，特别是那些针对长序列依赖性问题提出的LSTM、GRU及其改进模型在故障演化预测中的效果对比分析。作者并没有盲目推崇“深度学习万能论”，而是客观地指出了其对海量高质量标注数据的依赖，并对比了基于物理模型和数据驱动模型各自擅长的领域。这种平衡的视角非常难得。此外，书中关于“可解释性”的讨论也十分深刻。在航空航天或电力等高风险领域，一个“黑箱”模型是无法被接受的。作者探讨了如何将可解释性技术融入到复杂的神经网络结构中，以确保预测结果的可靠性和工程接受度，这正是当前PHM领域亟待解决的前沿问题。

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差评 写了要单位发票，没有给开发票

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做活动买的，性价比高，比其他渠道都便宜

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很专业，业务相关，参考学习

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书刚到还算比较全 等我考完了再来评价把 希望有帮助

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