智能运维技术及应用-智造书屋

智能运维是面向产品全生命周期智能制造的重要组成部分。随着感知技术、预测技术和智能技术的深度应用，装备维修从原来的事后维修模式、定时维修模式逐步向基于状态的维修模式转变，而提高装备状态监测和维修决策水平是实现这种转变的关键。本书在基于状态的维修模式及其技术体系基础上，对基于状态的维修所涉及的数据处理、状态监测、趋势预测、故障诊断、维修决策等关键技术进行阐述，为复杂装备制造服务和智能运维提供技术参考。

作者：钟诗胜，张永健，付旭云

出版社：清华大学出版社

出版时间： 2022-05-01

定价：~~￥158.00~~

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作者简介

钟诗胜，工学博士，教授，博士生导师。主要从事数字化设计与制造技术、数控技术与装备、复杂装备故障诊断与维修决策技术研究。承担过包括国家自然科学基金重点项目、国家863计划重点项目、国防基础研究重点项目、欧盟科技计划项目在内的多个项目。发表学术论文260余篇。张永健，工学博士，讲师。主要从事知识工程、智能设计、复杂装备健康管理等技术的研究与相关应用系统的研制开发。付旭云，工学博士，副教授。

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智能运维概述: • 第一节智能运维的主要内容; • 第二节制造服务与智能运维; • 第三节设备维修策略的主要类型; • 第四节智能运维的主要关键技术; • 第五节本书主要内容

设备状态数据预处理: • 第一节状态数据预处理概述; • 第二节状态数据的粗大误差去除; • 第三节状态数据的平滑处理; • 第四节基于连续小波变换模极大曲线的信号突变识别与重构; • 第五节基于趋势项提取的状态数据处理方法; • 第六节本章小结

状态特征的提取与迁移: • 第一节状态特征提取概述; • 第二节基于核主元分析的状态特征提取; • 第三节基于自动编码器的状态特征提取; • 第四节基于深度学习的状态特征提取; • 第五节基于深度迁移学习的状态特征迁移; • 第六节本章小结

设备状态的异常检测: • 第一节异常检测概述; • 第二节异常的定义与分类; • 第三节典型的异常检测方法; • 第四节基于QAR数据的航空发动机间歇性气路异常检测; • 第五节基于ACARS数据的航空发动机持续性气路异常检测; • 第六节本章小结

设备的故障诊断: • 第一节故障诊断概述; • 第二节指印图与自组织特征映射网络相结合的发动机气路故障诊断; • 第三节小样本条件下基于迁移学习的发动机气路故障诊断; • 第四节本章小结

短期状态趋势预测: • 第一节短期状态趋势预测概述; • 第二节基于改进支持向量回归的短期状态趋势预测; • 第三节基于连续过程神经网络的短期状态趋势预测; • 第四节基于动态集成算法的短期状态趋势预测; • 第五节状态参数自适应区间预测模型; • 第六节本章小结

长期状态趋势预测: • 第一节长期状态趋势预测概述; • 第二节基于性能衰退模式挖掘的长期状态趋势预测; • 第三节基于DBSAGMM的长期状态趋势预测; • 第四节本章小结

设备的短期维修规划: • 第一节短期维修规划概述; • 第二节维修时机优化; • 第三节送修目标导向的维修工作范围决策; • 第四节基于生存分析的维修工作范围决策; • 第五节本章小结

面向全寿命的设备维修规划: • 第一节全寿命维修规划概述; • 第二节基于智能优化的全寿命维修规划; • 第三节基于Q学习的全寿命维修规划; • 第四节基于DQN的全寿命维修规划; • 第五节本章小结

维修成本与备件需求预测: • 第一节概述; • 第二节维修成本预测; • 第三节易损件的备件需求预测; • 第四节关键件的备件需求预测; • 第五节本章小结

车间维修过程管理: • 第一节车间维修过程管理概述; • 第二节车间维修分解装配序列规划; • 第三节车间维修工作流时间管理; • 第四节车间维修资源调度; • 第五节本章小结

设备智能运维决策系统平台设计与实现: • 第一节设备智能运维决策系统平台需求概述; • 第二节面向服务的智能运维模式分析; • 第三节运维决策数据的集成管理; • 第四节构件化的设备智能运维决策系统架构设计; • 第五节设备智能运维决策系统平台核心功能与系统配置; • 第六节本章小结

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