工程系统诊断与预测 方法与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[黎巴嫩] Seifedine Kadry（赛义夫丁·卡德里） 著，尹明，叶晓惠，陈少昌 等 译

图书标签:

• 工程诊断
• 预测性维护
• 故障诊断
• 系统可靠性
• 数据分析
• 机器学习
• 信号处理
• 状态监测
• 工业互联网
• 智能运维

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121290565

版次：1

商品编码：12015982

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：316

字数：520000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可作机械工程、电气工程、电子信息工程专业本科生、研究生的教材和参考书，也可作为机械工程、电子与电气工程师的参考工具书。

　本书介绍工程系统的诊断与预测方法，是一本论文集形式的著作。全书共13部分19章，内容涉及容错控制、故障检测、基于数据驱动方法的故障诊断、基于数据驱动方法的故障预测、故障诊断、故障控制与预测的集成、集成预测、预测与健康管理的生命周期成本与投资回报、基于物理的诊断、预测、结构预测等。

内容简介

工业预测使用概率测量对工业系统的全寿命周期进行预报，由此来决定机器的运行方式，尤其需要的是能够在机器失效前预测。这一点是首要的。因此，为工程系统开发可靠的预测过程，对增加系统性能和提高可靠性是非常重要的。 本书内容主要是介绍系统诊断和预测的基本原理和应用。在诊断和预测系统的方法和技术上开展了广泛讨论，内容高度覆盖了SHM/DP学科范围，包括以实际应用案例来说明方法的有效性，以及未来的发展趋势和研究。 本书可作为高等学校本科高年级和研究生的参考教材，也可以作为从事故障诊断和预测的工程技术人员的参考书。

作者简介

海军工程大学电子工程学院，教授。曾获得海军院校教育育才银奖、海军课堂授课质量奖等，负责培训大学生电子设计竞赛获得多项奖项。“电子线路系列课程改革”获全军教学成果二等奖。 Michael Todd是从杜克大学机械工程与材料科学系获得学士（1992），硕士（1993），博士（1996），同时是NSF的一名研究生。1996年成为A.S.E.E的博士后，1988年成为一名研究工程师，后来成为美国海军研究实验室光纤智能结构部的领导。2003年又加入了加州圣地亚哥的结构工程部，目前是该部的教授兼副主席。共发表期刊论文75篇，会议集论文170篇，出版专著5本和授权专利4项。研究方向包括：非线性时间序列应用到结构健康监测、采用*优贝叶斯推理框架进行SHM中的*优决策、为航空航天结构评估开发新型超声波检测、开发各种基于SHM性能测量的*优传感器网络、为结构评估开发RF传感器系统、为航空航天及海军的高灵活结构系统基于有限数据集创造实时形状重建策略、开发卫星系统振动的评估监测、为国内和海军结构应用设计和检测光纤测量系统以及噪声传播建模。他是国际期刊《结构健康监测》的编辑委员会委员。

目录

第1章 在通用离散随机系统中实现基于输出概率密度估计的迭代容错控制
1．1 引言
1．2 基于ILC的PDF控制
1．3 问题公式化
1．3．1 非线性动态权重模型
1．4 故障检测
1．5 故障诊断
1．6 故障容错控制
1．6．1 问题公式化
1．6．2 控制器设计
1．7 径向基函数的调整
1．8 收敛性分析
1．9 一个演示例子
1．10 结论
参考文献
第2章 智能系统监测：在线学习和系统条件状态
2．1 引言
2．1．1 预测与健康管理
2．1．2 问题公式化
2．1．3 系统退化监测
2．2 传送带过程仿真
2．2．1 感应电动机及其控制
2．2．2 标量控制电机建模
2．2．3 矢量控制电机建模
2．2．4 热模型
2．2．5 传送带
2．2．6 退化仿真
2．3 在线学习自适应建模
2．3．1 感应电动机自适应模型
2．3．2 负载转矩自适应估计器
2．3．3 转子电阻参数估计
2．4 退化自动装置和系统条件状态
2．5 解决方案和建议
2．6 未来的研究方向
2．7 结论
参考文献
辅助读物
关键术语和定义
附录
第3章 分类器的原理
3．1 引言
3．2 背景
3．3 分类器
3．3．1 分类器的训练
3．3．2 分类器的隶属度
3．3．3 多变量分类器
3．3．4 分类标签
3．4 数据预处理
3．5 连续学习
3．5．1 概述
3．5．2 初始训练
3．5．3 预测
3．5．4 再训练
3．5．5 故障检测
3．5．6 诊断进程
3．5．7 总结
3．6 预测的置信区间
3．7 通用性
3．8 未来的研究方向
3．9 结论
参考文献
其他阅读
第4章 综合多传感器信息产生故障诊断指标
4．1 引言
4．2 背景
4．3 为故障级别诊断产生的一个指标
4．3．1 方法Ⅰ：处理从两个传感器采集的信号
4．3．2 方法Ⅱ：分别从每个传感器处理采集信号
4．3．3 泥浆泵的叶轮故障诊断应用
4．4 未来的研究方向
4．5 结论
4．6 致谢
参考文献
补充阅读
第5章 基于自由参数变换方法对系统进行故障检测与隔离
5．1 引言
5．2 问题假设
5．2．1 目标
5．2．2 假设
5．2．3 基于数据残差生成方法的一般原则
5．3 单一模式的传感器故障检测和隔离
5．3．1 基于数据的残差法
5．3．2 残差对故障的灵敏度
5．3．3 传感器故障隔离
5．4 仅使用在线输入／输出数据进行转换时间估计
5．5 利用在线和离线的输入／输出数据进行开关时间估计和当前模式识别
5．5．1 基于数据的残差
5．5．2 模式识别
5．5．3 模式辨别能力
5．5．4 开关时间估计
5．5．5 转换的可探测性
5．5．6 示例
5．6 算法
5．7 车辆防侧翻实例
5．8 结论
参考文献
第6章 基于数据驱动的旋转机预测
6．1 引言
6．2 状态监测的状态指标
6．2．1 特征提取来提高信噪比
6．2．2 TSA技术和状态指标
6．2．3 齿轮故障状态指标
6．3 阈值设置和组件健康
6．3．1 齿轮健康分布函数
6．3．2 状态指标间的相关性控制
6．3．3 基于瑞利概率密度函数的健康指标
6．4 预测的状态空间模型
6．4．1 估算系统的剩余有效寿命
6．4．2 预测及预测中的置信区间
6．4．3 试验样品和一个预测实例
6．5 结论
参考文献
第7章 基于个体预测确定合适的退化参数
7．1 引言
7．2 背景
7．3 方法
7．3．1 通用路径模型
7．3．2 利用非贝叶斯更新方法结合先验信息
7．3．3 选择最优预测参数
7．3．4 综合监测和预测系统
7．4 应用与结果
7．4．1 数据集描述
7．4．2 通过专家分析找到一个预测参数
7．4．3 确定一个最佳的预测参数与遗传算法
7．5 总结
参考文献
第8章 多状态设备退化的非齐次连续时间隐半马尔科夫建模过程
8．1 引言
8．2 背景
8．3 马尔可夫重建过程的多态退化建模
8．3．1 初级NHCTSMP
8．3．2 转换类型
8．3．3 使用转换率函数NHCTSMP建模
8．3．4 转换类型的选择
8．3．5 使用NHCTHSMP多状态设备建模
8．3．6 假设
8．3．7 NHCTHSMP参数
8．4 为多状态设备的NHCTHSMP参数估计
8．4．1 无监督估计方法
8．5 计算实例
8．6 未来的研究方向
8．7 总结
8．8 致谢
参考文献
第9章 基于概率变换与有限元法相结合的机械系统随机疲劳诊断
9．1 引言
9．2 随机疲劳
9．2．1 概率变换方法
9．2．2 有限元法
9．2．3 有限元和概率变换方法的新技术
9．2．4 应用：张力下的多孔板
9．3 总结
参考文献
第10章 基于状态分类和预测的旋转机退化预测
10．1 引言
10．2 背景
10．3 异常定义和退化检测
10．4 基于状态分类的退化过程
10．4．1 学习矢量量化
10．4．2 支持向量机
10．5 基于状态预测的退化
10．5．1 异常状态分类器的概率估计原理
10．5．2 使用支持向量机的异常状态的概率估计
10．6 旋转机状态分类和预测的案例
10．6．1 训练和测试样本
10．6．2 退化状态分类
10．6．3 退化状态预测
10．7 未来的研究方向
10．7．1 失效发生的概率估计
10．7．2 复杂设备的降维
10．8 结论
10．9 致谢
参考文献
补充阅读
第11章 连续刀具状态检测的一种时序预测方法
11．1 引言
11．1．1 隐马尔可夫模型
11．2 隐半马氏模型的方法
11．3 前后向迭代算法的简化计算
11．3．1 前后向变量
11．3．2 状态估计
11．4 诊断和预测
11．5 数据集和特征
11．5．1 统计特征
11．5．2 小波特征
11．5．3 特征选择
11．6 诊断和预测结果
11．6．1 方面一：交叉验证
11．6．2 方面二：测试诊断能力
11．6．3 方面三：预测能力测试
11．6．4 非对称损失函数
11．6．5 方面一： 非对称交叉验证
11．6．6 方面二： 非对称诊断
11．7 结论
参考文献
第12章 集成系统健康状态的预测与监控
12．1 引言
12．2 背景
12．2．1 故障诊断概述
12．2．2 PHM概述
12．2．3 可靠性与故障容错控制概述
12．3 集成控制和预测
12．3．1 控制和预测
12．3．2 体系结构描述
12．3．3 数据采集和预处理
12．3．4 状态监测与故障诊断
12．3．5 预测
12．3．6 决策
12．3．7 对策与建议
12．4 未来研究方向
12．5 结论
12．6 致谢
参考文献
补充阅读
第13章 基于粒子滤波的齿轮故障预测方法
13．1 引言
13．2 方法
13．2．1 一维健康指数
13．2．2 基于粒子滤波的RUL预测
13．3 螺旋伞齿轮的案例研究
13．3．1 实验装置和数据收集
13．3．2 结果
13．4 总结
13．5 致谢
参考文献
第14章 PHM商业应用案例：投资回报率和可用性影响
14．1 引言
14．1．1 维修模式
14．1．2 系统和企业级维修价值
14．2 投资回报(ROI)
14．2．1 ROI的定义
14．2．2 ROI成本规避
14．2．3 将健康管理加入风力发动机的投资回报
14．3 系统级维修值
14．3．1 定期维修与无维修灵活性PHM的NPV
14．3．2 维修选项分析
14．4 可用性需求
14．4．1 可用性合同
14．4．2 基于可用性的设计
14．5 结论
参考文献
第15章 船舶动力机械系统的远程故障诊断系统
15．1 引言
15．2 基于知识的远程诊断系统描述
15．2．1 系统的整体设计
15．2．2 MSS的设计
15．2．3 DSLC的设计
15．2．4 远程知识服务
15．3 案例研究：齿轮泵损坏检测与诊断
15．3．1 在线异常报警
15．3．2 离线故障诊断
15．4 未来研究方向
15．5 结论
15．6 致谢
参考文献
第16章 磨损条件下节流阀的预测与健康管理：最优维修规划诊断―预测框架
16．1 引言
16．2 CBM通用指南和标准
16．3 基于状态维修的节流阀
16．3．1 砂管理与检测
16．3．2 侵蚀监测
16．4 节流阀侵蚀案例研究
16．5 节流阀状态监测
16．6 估计节流阀剩余有效寿命
16．6．1 侵蚀指标的伽马过程建模
16．6．2 伽马过程参数的估计
16．6．3 剩余有效寿命为有条件寿命分布
16．6．4 结果
16．7 结论
参考文献
第17章 工业设备的故障预测与健康管理
17．1 引言
17．2 预测方法的特征
17．2．1 快速预测
17．2．2 鲁棒性
17．2．3 置信区间估计
17．2．4 适用性
17．2．5 详细说明
17．2．6 建模和计算负担
17．2．7 多故障处理
17．3 PHM的信息和数据
17．4 PHM的方法
17．4．1 基于第一原理模型的方法
17．4．2 基于可靠性模型的方法
17．4．3 传感器数据驱动方法的过程
17．5 案例
17．5．1 利用粒子滤波第一原理模型的方法
17．5．2 一种数据驱动的方法：模式模糊相似
17．6 挑战与未来研究
17．6．1 混合信息和数据
17．6．2 预测指标的定义
17．6．3 集成和混合方法
17．6．4 伴随不确定性量化的RUL和可靠性评估
17．6．5 验证与预测方法
17．6．6 仪器仪表的设计
17．6．7 控制、操作和维护一体化过程的PHM
17．7 总结和结论
参考文献
第18章 在不确定条件下使用贝叶斯分析和解析近似法进行结构可靠性和响应预测
18．1 引言
18．2 贝叶斯建模和拉普拉斯近似
18．3 使用一阶和二阶可靠性方法进行估计
18．4 逆FORM方法的系统响应估计
18．5 举例
18．5．1 复合梁可靠性实例
18．5．2 使用健康监测数据结构比例更新实例
18．6 结论
参考文献
第19章 使用间接传感器测量具有动态 响应重建的疲劳损伤预测和寿命预测
19．1 引言
19．2 经验模式分解
19．2．1 标准的筛选过程
19．2．2 间歇性标准的筛选过程
19．2．3 变换公式
19．3 时间微分疲劳裂纹扩展模型
19．4 例子
19．5 结论
参考文献

前言/序言

　　在人类的健康护理中，基于有关健康状况参数的测量建立医疗分析。收集测量参数的目的是检测异常、诊断疾病和预测病变。依此类推，健康管理的技术规程，用于从测量参数的历史记录中捕捉工业设备的功能状态。

　　目前，大多数维修方式都是通过预防和纠正方法进行。预防方法是设定固定的维修间隔，来防止部件、子系统或者系统退化。已经发生了明显的错误或故障之后进行纠正性维修。在许多应用中使用这两种方法都表明是昂贵，主要是由于生产损失、备件存储、质量缺陷等的费用。

　　基本上，预测性维修或基于状态维修（CBM）立足于机器实际情况的维修需要，而不像预防性维修预先设定时间表。预防性维修是基于时间和活动，如基于时间更换润滑油，如日历时间或设备的运行时间。例如，大多数人在汽车或吉普车每3000～5000千米时更换机油，不用考虑到机油的实际状况和性能。这有点类似于预防性维修任务。在另一方面，汽车的使用者根据车辆的运行时间和机油的周期性分析，来确定其实际状况和润滑性能，可能能够延长更换机油直到车辆已经行驶到1万公里。这就是预测性维修和预防性维修。预测性维修用于定义基于量化的材料或设备状态所需的维修任务之间的根本区别。

　　基于状态维修的目标是在正确的时间保持设备完好运行。CBM是基于使用实时预测与健康管理（PHM）的数据进行优先和优化维修资源。通过观察系统的状态（状态监测），确定系统的健康，并采取行动。只有当维修实际需要从而减少了抛弃设备的剩余使用寿命。，维修人员利用基于状态维修能够决定在适当的时间进行维修。理想情况下CBM将允许维修人员只做正确的事，最大限度地减少备件成本、系统停机时间和维修时间。

　　智能维修、诊断和预测即机器的CBM主要指工业，航空航天器，军事和商船，汽车行业等上的复杂系统。工业和军事领域关注关键系统和部件的可靠性和可用性。这些目标都是最大化设备时间，尽量减少维修和运营成本。由于人员水平降低和设备变得越来越复杂，智能维修方案必须取代旧的预先安排和劳动密集型规划维修系统，保证设备继续正常运行。机器设备的增长需求使所有设备的服务来适应关键任务的执行。故障检测和故障隔离效果后，系统具有非常低的误警率，要继续提高这些新的应用，预测的要求就更加明显，对系统设计团队的挑战也是非常显著。这些预测的挑战已经在机械系统上存在并应用了一段时间，但在电子系统上还需要积极探索。

　　预测是现代预测与健康管理系统的更具挑战性的方面之一。它也是在运营双方在降低运营、支持成本、全寿命周期的总体成本，以及提高了许多机械和复杂系统的安全性方面有巨大的潜力。复杂系统的诊断监测使人们达到共识，预测在需求和技术上都是可行的。

本书的各章节集合，可以完全覆盖结构健康监测和预测健康管理涉及的领域。这些章节包含了机械和工业工程、信息技术和控制工程，并卓有成效地介绍SHM和PHM如何被建立、评估、部署在工业机械的实践中。

第1章 在通用离散随机系统中实现基于输出概率密度估计的迭代容错控制

本章介绍了一种基于迭代学习控制的容错控制方法。该方法使用一种广义固定结构的比例积分控制器，应用于通用的非高斯变量随机系统，受约束的控制器的状态向量导致平方根概率密度函数的应用结果。将整个控制水平轴划分为许多等时间间隔的批次。在每个批次内，状态受约束的广义比例积分控制器采用线性矩阵不等式方法使输出概率密度函数成形。在任何相邻的批次之间，优化径向基函数的基本函数。当建立迭代学习控制收敛的充分条件，就可以利用一种P型迭代学习控制实现批次间的优化。

第2章 智能系统监测：在线学习和系统条件状态

本章提出了一种新型智能系统状态监控的通用方法。使用5个连续步骤实现：（1）数据采集。（2）简化的自适应模型。（3）诊断，并与自适应模型进行数据比较。（4）使用退化模型间的退化混合自动装置流来跟踪系统状态；（5）在实现对EOL或RUL的预测。本章提出了一种基于简化自适应模型方法并应用在智能系统监测中，这种方法可应用于在步骤（2）和步骤（4）研究范围的诊断与预测之外部分。

第3章 分类器的原理

本章描述了表明使用神经网络开发出一套连续学习诊断系统是可能的。整套系统将大大地节省分析师在异常和故障检测上的时间和精力。使原本需要耗费大量时间的任务自动化在分类器上有几种方式可以提高预测新数据采样解释的数据显示。预测的置信空间可以使用很容易进行估计。

第4章 综合多传感器信息产生故障诊断指标

本章提出了通过综合多传感器上收集的信息产生故障水平指标的两种方法。第一种方法，将从两个传感器在不同健康状况下收集到的信号作为一个多元信号，使用多元经验模式分解法将该多元信号分解为一组固有模态函数，该故障敏感的模态函数是由一个基于互信息标准来选择的，然后得到全范围的基础指标。该方法产生的指标显示了平面振动的运动特征。第二种方法从每个单独的传感器提取特征，采用全局模糊优先选择具有近似质量更好的单调关联故障的水平特征，并利用PCA组合信息选择特征为一个单一的指标。利用不同传感器收集到的信息和特征来生成指标，优于每一个传感器的特征。该方法是通用的，而且可以用于多传感器。但是由于利用PCA线性变换生成的指标不能保持最初选择特征的物理意义。

第5章 基于自由参数变换方法对系统进行故障检测与隔离

本章提出了一种基于数据转换方法的转换检测与模式识别。当系统在可识别模式之间转换时，这两个过程都可以使用这两种方法实现。不同模式间的识别需要以一个模式相关的马尔可夫参数作为必要条件。虽然当系统在不容易识别的模式下转换时，转换是可检测的。但无差别的条件并不暗示非转换性检测并不是一个非转换检测充分条件。

第6章 基于数据驱动的旋转机预测

概述了基于数据驱动预测的全过程。为齿轮故障检测提供适当的状态指标；为那些状态指标设置阈值，并通过融合成一个组件的健康指标（HI）；使用一个状态空间过程根据目前组件的健康来估计剩余有用寿命；使用状态估计来量化估计剩余有用寿命的置信空间。

第7章 基于个体预测确定合适的退化参数

本章提出了一套表征预测参数的适应性指标。这些参数的特征如单调性、预测性和趋势性，可用于比较候选预测参数；并由此确定哪些是对个体预测非常有用的。单调性表征参数潜在正的或负的趋势，这解决了上述常见物理系统不能自行愈合的假设。预测性实现了许多系统或部件退化参数的关键失效值方差的测量，从而提高了在失效估计的置信。趋势性表示许多系统已经发展的衰退参数在某种程度上具有相同的潜在形状的度量，并且可以通过相同的函数形式进行描述。这三种直观的度量可以归一化，从而给出预测参数适宜性的定量测量。三种措施和适用性的结合可以用来作为适应度函数优化预测参数的发展。

第8章 多状态设备退化的非均匀连续时间隐半马尔可夫建模过程

本章展示了使用非均匀连续时间的隐半马尔可夫建模过程（NHCTHSMP）的一种通用随机模型，用于一系列无法观察到的多状态设备的衰退过程和观测过程。本章还对与多态设备相关联的NHCTHSMP的详细数学结构进行了说明，并描述了一个基于关联的内核函数和转换速率功能的NHCTHSMP的重要措施。在最终的估计方法中，提出了可用于使用状态监控信息来估计NHCTHSMP的未知参数，提供了一个简单的数值实例来描述NHCTHSMP的应用过程。

第9章 基于随机转换机械系统随机疲劳的技术

本章针对机械系统随机疲劳提出一种新技术，即找到一个应力的随机密度函数。这种技术是基于概率变换与有限元法的结合，以获得响应的概率密度函数。这项新技术是通过10000次的Monte�睠arlo模拟来验证。

第10章 基于状态分类和预测的旋转机退化预测

本章分析了在预测学中基于状态分类和预测方法的退化问题。正常、异常和故障情况的判断是通过检测转换阶段的异常来定义的。首先，状态分类的方法是用退化状态来进行分析的，然后是在转换阶段讨论故障发生的概率，最后，针对旋转机的退化过程，通过现场数据得到状态分类和预测结果。

第11章 连续刀具状态检测的一种时序预测方法

介绍了一种基于隐半马尔可夫模型的连续时间诊断和预测方法。同时，描述了在连续健康监测中应用的一种HSMM前后向算法的计算效率。基于简化的前后向算法，定义了诊断和预测过程。对于提出的HSMM方法和现有的HMM方法进行比较研究。两种方法在交叉验证、诊断和预测三个方向上进行性能比较。根据实验结果，HSMM方法在诊断和预测性能上优于HMM方法。提出的HSMM的预测能力通过方案III进行测试。有趣的是，基于HSMM方法的在10个时间步内的预测错误率小于基于HMM方法在平均一个时间步内的预测错误率。这表明相比于HMM，HSMM在捕获潜在时间信息方面是多么的强大。

第12章 集成系统健康状态的预测与监制

本章将HAC模式引入到集成系统健康监测与控制及预测。在这种模式中，组件系统的健康预测模块提供的信息应该允许修正控制器，并使控制目标考虑系统的健康。在这种方式中，为了满足控制目标将会产生控制行为，并且同时延长系统组件的寿命。健康意识的控制与容错控制恰恰相反，甚至当系统处于非故障情况下也能够调整控制器。预测模块在特定的操作条件下将估计在线组件的老化。在非故障情况下，控制基于提出的健康指标提出的分配到系统上。贯穿本章使用一个案例用来说明该想法和概念。

第13章 基于粒子滤波的齿轮故障预测方法

介绍了一维健康指数的螺旋伞齿轮受点蚀故障模型的基于粒子滤波的齿轮故障预测方法。该方法集成一对新组件到粒子滤波有效地解决了应用粒子滤波到机械组件剩余寿命故障预测的问题。（1）基于数据挖掘技术有效地定义退化状态转换和通过白化变

《现代城市交通管理与优化策略》 本书深入探讨了现代城市交通系统所面临的挑战，以及如何通过创新的管理与优化技术来应对这些挑战。随着城市化进程的加速和机动车保有量的激增，交通拥堵、交通事故频发、环境污染等问题日益凸显，严重影响着城市居民的生活质量和经济发展。本书旨在为城市规划者、交通管理者、工程师以及相关研究人员提供一套系统性的理论框架和实践指南，以期提升城市交通系统的效率、安全性和可持续性。 第一部分：现代城市交通系统的现状与挑战 本部分首先对全球主要城市的交通发展现状进行了梳理，分析了导致交通拥堵的关键因素，包括道路基础设施的瓶颈、公共交通的不足、停车设施的短缺、出行需求的不断增长以及交通管理手段的滞后等。特别关注了城市交通拥堵的经济成本、环境影响以及对社会生活的影响，通过翔实的数据和案例，生动展现了交通问题对城市发展的严峻考验。 第二部分：交通流量的监测与分析技术 本部分详细介绍了当前主流的交通流量监测技术，包括地感线圈、雷达、视频检测、GPS数据、手机信令数据等。对不同监测技术的优缺点、适用场景进行了深入分析，并探讨了如何利用大数据技术整合多源异构的交通数据，构建精准、实时的交通流量数据库。在此基础上，本书阐述了常用的交通流理论，如元胞自动机模型、排队论模型、交通流微观模拟等，并介绍了如何运用这些理论对交通流量进行预测和分析，为交通拥堵的成因提供科学的解释。 第三部分：智能交通系统（ITS）的建设与应用 本部分聚焦于智能交通系统（ITS）的核心技术和应用。详细介绍了交通信息采集与发布系统、交通信号控制系统、交通诱导系统、出行信息服务系统、紧急车辆优先系统等关键子系统的技术原理、系统架构和建设要点。特别是对基于人工智能和机器学习的智能信号控制技术、基于大数据的个性化出行路径推荐算法、以及利用物联网技术实现车辆与基础设施的协同通信（V2I）等前沿技术进行了深入阐述。通过大量成功案例，展示了ITS在缓解交通拥堵、提高通行效率、保障交通安全方面的显著成效。 第四部分：城市公共交通的优化与发展 本部分将重点放在城市公共交通系统的优化与发展上。分析了当前城市公共交通在覆盖范围、服务质量、换乘便利性等方面存在的问题，并提出了相应的解决方案。内容涵盖了公交线路规划与优化、站点布局设计、换乘枢纽建设、公交优先策略的实施、以及地铁、有轨电车等轨道交通的规划与发展。同时，本书也关注了共享出行（如共享单车、共享汽车）在城市交通体系中的作用，以及如何将其与传统公共交通有效融合，构建多层次、高效率的城市公共交通网络。 第五部分：交通安全管理与事故预防 交通安全是城市交通管理的首要任务。本部分深入探讨了交通事故的成因分析、风险评估方法，以及如何通过工程措施、管理措施和技术手段来预防交通事故。详细介绍了交通标志标线的设计与设置、交叉口安全设计、道路照明与视线控制、以及交通违法行为的监测与处罚技术。此外，本书还强调了公众交通安全意识的培养和交通安全文化的建设，旨在构建一个更加安全的出行环境。 第六部分：交通环境影响评估与绿色出行推广 本部分关注城市交通对环境的影响，包括空气污染、噪音污染等。详细介绍了交通环境影响评估的方法，以及如何通过优化交通结构、推广新能源汽车、发展绿色出行方式（如步行、自行车）来减轻交通对环境的负面影响。探讨了城市慢行交通系统的规划与建设，以及如何通过政策引导和宣传教育，鼓励市民选择更加环保的出行方式。 第七部分：面向未来的城市交通发展趋势 最后一部分展望了未来城市交通的发展趋势。探讨了自动驾驶技术、车联网技术、以及未来城市交通模式（如按需出行、智慧出行）的发展潜力。分析了如何利用这些前沿技术，构建更加智能、高效、可持续的未来城市交通系统，以应对日益增长的出行需求和城市发展挑战。 本书力求理论与实践相结合，不仅提供了扎实的理论基础，更结合了国内外丰富的实际案例，旨在为读者提供一套可操作的解决方案。通过学习本书，读者将能够更全面地理解现代城市交通系统的复杂性，掌握先进的交通管理与优化技术，从而为建设更加畅通、安全、绿色的城市交通体系贡献力量。

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我是一位对技术更新换代敏感的工程师，《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书，让我看到了工程系统诊断与预测领域的新趋势和新发展。书中对机器学习和深度学习在诊断与预测中的应用的深入探讨，让我看到了未来发展的方向。我尤其关注书中关于在线诊断和实时预测的内容，这对于那些对实时性要求极高的工程系统来说，是至关重要的。书中对传感器技术和网络通信在诊断与预测系统中的作用的阐述，也让我认识到，一个完整的诊断与预测体系，离不开高效的数据采集和传输。这本书让我对如何构建更智能、更自主的工程系统有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于工程领域的研究者和工程师来说，无疑是一份宝贵的礼物。《工程系统诊断与预测：方法与技术》以其深度和广度，全面地覆盖了该领域的核心内容。我特别关注书中关于诊断技术发展的历史回顾和未来展望部分，这让我能够更好地理解当前技术现状的由来，并对未来的发展方向有更清晰的认识。书中关于故障树分析（FTA）和事件树分析（ETA）的详细阐述，为我们理解复杂系统的失效模式提供了系统性的工具。我发现，在实际应用中，很多工程师往往容易忽略系统层面的风险分析，而这本书恰恰强调了这一点，它能够帮助我们从宏观上把握系统的潜在风险。另外，书中关于多源信息融合在诊断与预测中的应用也引起了我的浓厚兴趣，在复杂的工程系统中，往往需要整合来自不同传感器、不同设备的信息，如何有效地融合这些信息，提高诊断的准确性和鲁棒性，是至关重要的一环。书中介绍的各种融合算法，为我们提供了解决这一问题的思路和方法。总之，这本书不仅在理论上有所建树，更在实践应用上提供了丰富的指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一名工程管理专业的学生，一直希望能够将理论知识与实际应用相结合。《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书，为我提供了一个绝佳的视角来理解工程系统的运行和维护。书中并没有过多地陷入晦涩的数学公式，而是用清晰的逻辑和丰富的案例，将复杂的诊断与预测技术呈现出来。我尤其欣赏书中对于“诊断”和“预测”这两个概念的区分和联系的阐述，让我明白了二者之间的相互促进关系。诊断是发现当前的问题，而预测是预见未来的趋势，两者结合才能实现最优化的系统管理。书中关于风险评估和决策支持的章节，更是让我看到了诊断与预测技术在工程管理中的实际价值，如何利用这些技术来辅助管理者做出更明智的决策，降低项目风险，提高项目成功率。这本书的语言风格非常严谨，但又不失可读性，能够吸引不同背景的读者。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚踏入自动化工程领域的初学者，对于如何保证复杂机械设备的可靠性感到十分困惑，也时常担心一旦出现故障会对生产造成多大的损失。《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书，可以说是我遇到的及时雨。它不仅用通俗易懂的语言解释了各种专业的术语，还通过大量的实例让我对诊断和预测技术有了直观的认识。书中对于时域和频域分析方法的讲解尤其清晰，让我明白了如何从原始的传感器信号中提取出有价值的信息，例如，在分析振动信号时，如何通过傅里叶变换来识别出特定的频率成分，并将其与已知的故障特征进行匹配，从而判断出设备可能存在的缺陷，比如轴承磨损、齿轮啮合不良等。书中还重点介绍了基于人工智能的预测性维护技术，包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等，这些技术能够学习历史数据中的模式，从而预测未来一段时间内设备发生故障的可能性。这种“防患于未然”的理念，让我深刻体会到提前预防的重要性，而这本书则为我提供了切实可行的工具和方法。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位耐心细致的老师，引导我一步步掌握工程系统诊断与预测的核心要领。

评分☆☆☆☆☆

这本《工程系统诊断与预测：方法与技术》真是让我大开眼界！我一直对工程领域的“未雨绸缪”充满好奇，尤其是当面对那些庞大、复杂的系统时，如何才能在潜在的故障扼杀项目之前就将其扼杀在摇篮里，这对我来说一直是个谜团。这本书就像一位经验丰富的引路人，条理清晰地为我揭示了诊断与预测的奥秘。它并没有止步于泛泛而谈的理论，而是深入到各种具体的方法和技术，例如，书中详细介绍了基于模型的诊断技术，通过建立工程系统的数学模型，然后将模型预测的系统行为与实际观测到的数据进行比较，从而识别出异常和故障。这种方法的好处在于，它能够对系统的内部状态有一个深层次的理解，即使是隐藏在表象之下的微小偏差也能被捕捉到。此外，书中还探讨了数据驱动的诊断方法，比如机器学习算法在故障诊断中的应用，通过分析大量的历史运行数据，挖掘出故障发生的规律和模式，这在实际工程中具有非常广泛的应用前景，尤其是在那些模型难以建立或者模型精度不足的场景下。我对书中关于状态监测和故障预警的章节尤为印象深刻，它详细阐述了如何利用传感器技术实时采集系统运行的关键参数，并通过先进的信号处理和分析技术，提前发现系统性能的退化趋势，从而为维护人员争取宝贵的响应时间。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的视角，让我能够更深入地理解工程系统的健康状况，并掌握了多种实用的技术手段来保障其稳定运行。

评分☆☆☆☆☆

对于已经从业多年的我来说，《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书的价值体现在其前瞻性和系统性上。在实际工作中，我们常常会遇到一些突发性的故障，事后分析固然重要，但如何才能更进一步，将故障的发生概率降到最低，是我们一直在探索的问题。这本书正是提供了一个解决这个问题的框架。它不仅仅是罗列各种方法，而是将这些方法置于一个完整的诊断与预测体系中进行阐述，从数据采集、特征提取、模型建立，到故障诊断、剩余寿命预测，形成了一个完整的闭环。我尤其欣赏书中关于不确定性处理的章节，在工程系统中，各种参数的波动和外部环境的变化都会引入不确定性，如何在这种不确定性下做出准确的诊断和预测，是极具挑战性的。书中介绍的概率模型和模糊逻辑等方法，为我们应对这些不确定性提供了有效的工具。此外，书中对不同诊断技术优缺点的比较分析，也帮助我们能够根据具体的应用场景选择最合适的方法，避免盲目套用。这本书不仅巩固了我现有的知识，更重要的是，它拓宽了我的视野，让我对工程系统的未来发展趋势有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在研究如何提升大型工业设施的可靠性，《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书，为我提供了前所未有的启发。书中对于不同类型工程系统的诊断与预测方法进行了详细的介绍，从机械设备到电子系统，再到复杂的流程工业，覆盖面非常广。我尤其关注书中关于状态基维护（CBM）和预测性维护（PdM）的对比分析，以及它们在不同应用场景下的适用性。书中对数据采集、存储和处理的讨论，也让我认识到，构建一个高效的监测系统是诊断与预测的基础。我发现，书中对于故障模式和影响分析（FMEA）的讲解，为我们理解和识别潜在的故障提供了系统的框架，这对于我们制定有效的预防措施至关重要。此外，书中对于诊断与预测技术在生命周期管理中的作用的探讨，也让我对如何从设计阶段就考虑可靠性问题有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为工程领域注入了一股新的活力。《工程系统诊断与预测：方法与技术》在方法论层面，展现了前沿的研究成果和实用的技术手段。我一直对基于知识的诊断方法和基于数据的诊断方法之间的融合感到好奇，书中对这两种方法的比较和结合的探讨，让我对如何取长补短，构建更强大的诊断系统有了新的思路。书中对模糊逻辑和神经网络在故障诊断中的应用的深入分析，让我看到了人工智能技术在工程领域的巨大潜力。我注意到，书中关于诊断与预测的验证和评估方法，也是非常重要的一个环节，如何客观地评价一个诊断系统的性能，避免过拟合和欠拟合，是保证其可靠性的关键。这本书在这一方面提供了详细的指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对工程领域充满好奇的学生，《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书，如同开启了一扇通往未知世界的大门。书中对于各种诊断和预测技术的图文并茂的讲解，让我能够轻松理解那些原本听起来高深莫测的概念。例如，书中对时间序列分析的介绍，让我明白了如何通过分析数据的历史走势来预测未来的变化。我尤其对书中关于异常检测算法的讲解印象深刻，这些算法能够帮助我们从海量的数据中快速找出那些不寻常的模式，这在实际的故障排查中具有非常重要的意义。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是，它让我明白了“为什么这么做”，从而能够更深入地理解工程系统的内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事设备维护多年的技术人员，《工程系统诊断与预测：方法与技术》这本书，让我看到了更加专业化和精细化的方向。以前我们更多的是依赖经验和直觉进行故障判断，现在这本书让我了解到，通过科学的方法和先进的技术，可以更早、更准确地发现问题。书中对于信号处理和特征工程的讲解非常细致，比如如何对采集到的信号进行滤波、降噪，以及如何提取出能够有效表征系统状态的特征参数。这对于我们理解故障发生的根源非常有帮助。我尤其对书中关于剩余寿命预测（RUL）的内容感到兴奋，这不仅仅是知道什么时候会坏，更是能够预测还能用多久，这对于生产计划和备件管理来说，其意义不言而喻。书中介绍的各种预测模型，如指数衰减模型、威布尔分布模型等，都提供了切实可行的计算方法。这本书让我深刻认识到，从被动维修向主动预测性维护的转变，是提升设备运行效率和降低维护成本的关键。