工程系统中的智能故障诊断与预测PDF电子书下载

绪论 1

第1章 导言 6

1.1 历史回顾 6

1.2 诊断与预测系统的要求 7

1.3 故障诊断与预测系统的设计 8

1.4 诊断和预测系统的功能层 8

1.5 结构安排 9

参考文献 12

第2章 CBM/PHM系统的实现方法 13

2.1 引言 13

2.2 权衡研究 14

2.3 FMECA 17

2.4 系统的CBM试验方案设计 21

2.5 性能评估 23

2.6 CBM/PHM影响维护与操作的案例研究 26

2.7 控制与应急处理中的CBM/PHM 34

参考文献 38

第3章 传感器与敏感方案 40

3.1 引言 40

3.2 传感器 41

3.3 传感器布局 53

3.4 无线传感器网络 55

3.5 智能传感器 61

参考文献 63

第4章 信号处理与数据库管理系统 66

4.1 引言 66

4.2 CBM/PHM的信号处理 66

4.3 信号预处理 67

4.4 信号处理 72

4.5 振动监测和数据分析 88

4.6 实时的图像特征提取与故障分类 101

4.7 虚拟传感器 103

4.8 融合或集成技术 105

4.9 应用模式跟踪 112

4.1 0数据库管理方法 112

参考文献 113

第5章 故障诊断 118

5.1 引言 118

5.2 诊断框架 120

5.3 历史数据的诊断方法 123

5.4 数据驱动的故障分类与决策 131

5.5 动态系统建模 146

5.6 基于物理模型的方法 159

5.7 基于模型推理 163

5.8 基于案例推理（CBR） 169

5.9 其他故障诊断方法 183

5.1 0 电气／电子系统的诊断结构 187

5.1 1 案例研究：基于振动的发动机轴承故障检测和诊断 190

参考文献 195

第6章 故障预测 199

6.1 引言 199

6.2 基于模型的预测技术 203

6.3 基于概率的预测技术 212

6.4 数据驱动预测技术 220

6.5 案例研究 235

参考文献 250

第7章 故障诊断与预测的性能指标 253

7.1 引言 253

7.2 CBM/PHM要求的阐释 253

7.3 特征评价指标 255

7.4 故障诊断性能指标 258

7.5 预测性能指标 274

7.6 诊断与预测的有效性指标 282

7.7 CBM/PHM系统的复杂性／成本效益分析 283

参考文献 284

第8章 运行系统的后勤维护 286

8.1 引言 286

8.2 CBM的产品支持体系结构、知识库与方法 286

8.3 不具有CBM的产品支持 289

8.4 具有CBM的产品支持 289

8.5 维修规划策略 292

8.6 简单实例 293

参考文献 297

附录 298