第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 大型设备状态监测与故障诊断研究现状 2
1.3 大型设备远程维护研究现状 4
1.4 盾构机故障诊断研究现状 5
第2章 监测诊断系统组成与功能介绍 9
2.1 概述 9
2.2 大型复杂机电设备的基本组成结构与特点 9
2.3 监测诊断系统的功能需求 11
2.4 监测诊断系统组成 12
2.4.1 下位机系统 12
2.4.2 上位机系统 12
2.4.3 通信网络 12
2.5 监测诊断系统主要功能介绍 13
2.5.1 数据采集与传输 13
2.5.2 数据存储与分析 13
2.5.3 智能诊断与远程维护 14
2.6 CBM介绍 15
2.6.1 CBM概念 15
2.6.2 CBM相关技术标准及OSA-CBM 16
2.6.3 CBM系统体系结构 18
2.6.4 CBM系统开发框架 19
第3章 监测设备工作机理剖析 21
3.1 概述 21
3.2 土压平衡式盾构机及工作原理简介 21
3.3 盾构机基本构造及主要子系统结构和功能介绍 22
3.3.1 盾构主体 22
3.3.2 刀盘系统 25
3.3.3 排土装置 27
3.3.4 铰接装置 28
3.3.5 管片拼装系统 29
3.3.6 后配套设备 31
3.3.7 电气与控制系统 32
3.3.8 辅助设备 32
3.4 盾构机掘进工作流程 32
第4章 监测诊断系统体系结构设计与研究 34
4.1 概述 34
4.2 监测对象选择与确定 34
4.3 系统体系结构设计 36
4.3.1 机载监控系统 38
4.3.2 远程监控中心 39
4.4 系统逻辑结构 40
第5章 硬件系统环境与数据采集 42
5.1 概述 42
5.2 数据采集系统的分类 43
5.2.1 一般数据采集系统（DAS） 43
5.2.2 直接数字控制型数据采集系统（DDC） 44
5.2.3 集散型数据采集系统（DCS） 45
5.3 其他数据采集技术 50
5.4 小结 51
第6章 系统软件开发工具与环境 52
6.1 概述 52
6.2 软件开发工具与环境简介 52
6.3 监测诊断系统开发工具选择 54
6.4 软件开发框架 56
6.4.1 XAF简介 57
6.4.2 XAF框架 57
6.4.3 XAF功能描述 61
6.4.4 创建和运行一个新的解决方案 65
6.5 对象关系映射工具 67
6.5.1 XPO简介 67
6.5.2 XPO主要特性 68
6.5.3 XPO简单示例 68
第7章 系统数据库设计 75
7.1 概述 75
7.2 数据库设计简介 75
7.2.1 数据库设计方法简述 75
7.2.2 数据库设计步骤 76
7.2.3 数据库管理系统介绍 78
7.3 需求分析 79
7.3.1 需求分析内容 79
7.3.2 需求分析方法 80
7.4 数据库概念模型设计 82
7.4.1 数据库概念设计方法 82
7.4.2 数据库概念设计实现 83
7.5 数据库逻辑模型设计 86
7.5.1 概念模型到逻辑模型的转换方法 86
7.5.2 规范化处理 87
7.6 数据库物理设计 87
7.6.1 设计准备 88
7.6.2 物理结构确定 88
7.6.3 物理结构评价 90
7.7 数据库的实现 90
7.7.1 命名规范 91
7.7.2 数据表的详细设计 92
7.7.3 数据表关系 96
7.7.4 组织数据入库 97
7.7.5 数据库的访问 98
7.7.6 数据库的运行和维护 99
7.8 实例 100
7.9 小结 101
第8章 数据采集 103
8.1 概述 103
8.2 SCADA系统简介 103
8.3 数据采集硬件环境 104
8.3.1 传感器介绍 104
8.3.2 PLC介绍 106
8.4 数据采集设计 109
8.4.1 UDP通信 109
8.4.2 数据采集结构 111
8.5 数据采集实现 112
8.5.1 模拟发送 112
8.5.2 数据接收 116
8.5.3 数据解析处理 118
8.5.4 数据存储 120
8.5.5 UI设计 122
8.6 小结 124
第9章 状态监测 125
9.1 概述 125
9.2 盾构机状态监测 125
9.3 盾构机状态监测对象选择与重要性划分 126
9.3.1 盾构机状态监测对象选择 126
9.3.2 零部件的关键性等级划分 126
9.4 盾构机状态监测方法 128
9.4.1 设备状态监测一般标准 128
9.4.2 幅值分析法 129
9.4.3 上下限分析法 132
9.5 状态监测实现 134
9.5.1 监测对象的组织分类 134
9.5.2 状态监测的方法 140
9.5.3 UI设计 144
9.6 小结 147
第10章 健康评估 148
10.1 概述 148
10.2 机械故障诊断技术与方法 148
10.2.1 传统机械故障诊断技术 148
10.2.2 基于知识的智能机械故障诊断技术 149
10.3 基于专家系统的盾构机故障诊断 149
10.3.1 盾构机故障诊断方法的确定 150
10.3.2 专家系统的研究概况与典型结构 150
10.4 盾构机故障诊断专家系统结构设计开发 152
10.5 知识库中知识的获取和表示方法 153
10.5.1 知识的获取 154
10.5.2 故障树知识表达形式 155
10.5.3 故障树分析法 156
10.5.4 故障树的建立 156
10.6 实时快速的故障诊断 171
10.7 基于贝叶斯方法的概率诊断 171
10.8 时域统计分析 172
10.8.1 有量纲参数指标 173
10.8.2 无量纲参数指标 174
10.8.3 概率密度函数 175
10.9 健康评估实现 175
10.9.1 知识库的建立 176
10.9.2 故障诊断的流程 179
10.9.3 故障树分析法 180
10.9.4 快速故障诊断 182
10.9.5 贝叶斯故障诊断 187
10.9.6 综合诊断 188
10.9.7 UI设计 190
10.10 小结 194
第11章 预测评估 195
11.1 概述 195
11.2 故障预测方法介绍 195
11.2.1 定性分析方法 196
11.2.2 定量分析方法 196
11.2.3 组合预测 198
11.3 盾构机故障预测方法选择 199
11.3.1 线性回归 199
11.3.2 三次指数平滑预测 200
11.3.3 灰色预测 202
11.3.4 组合方法预测 206
11.4 预测评估实现 207
11.4.1 线性回归预测法 207
11.4.2 灰色模型预测 209
11.4.3 UI设计 215
11.5 小结 217
第12章 建议生成 218
12.1 概述 218
12.2 盾构故障解决方案整理 218
12.3 工作流程的确定 220
12.4 建议报表格式设计 221
12.5 建议生成实现 227
12.5.1 生成建议报表 227
12.5.2 UI设计 229
12.6 小结 231
第13章 远程维护技术 232
13.1 概述 232
13.2 远程维护技术简介 232
13.3 远程维护的通信方式选择 233
13.3.1 有线通信方式 233
13.3.2 无线通信方式 237
13.3.3 远程通信方式的选择 239
13.4 远程维护的体系结构选择 240
13.4.1 C/S体系结构 240
13.4.2 B/S体系结构 241
13.4.3 三层C/S体系结构 242
13.4.4 系统体系结构的比较与区别 243
13.4.5 本系统采用的体系结构 244
13.5 远程数据访问技术选择 244
13.5.1 Web Service 245
13.5.2 Windows Communication Foundation 247
13.5.3 基于TCP/IP的远程通信 248
13.6 远程维护总体结构设计 252
13.7 远程通信技术与实现 253
13.7.1 Socket套接字简介 253
13.7.2 远程通信的实现 254
13.7.3 远程维护系统UI设计 263
13.8 小结 264
第14章 硬件需求和安装 265
14.1 概述 265
14.2 硬件需求 265
14.3 硬件功能说明 265
14.4 硬件安装位置 266
14.5 小结 271
第15章 总结与展望 272
15.1 总结 272
15.2 展望 273
附录 275
附录A 盾构机零部件关键性等级划分 275
附录B 盾构机部分零部件性能指标 280
参考文献 282