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當(dāng)前位置: 首頁出版圖書科學(xué)技術(shù)工業(yè)技術(shù)無線電電子學(xué)、電信技術(shù)故障預(yù)測與健康管理技術(shù)及應(yīng)用案例分析

故障預(yù)測與健康管理技術(shù)及應(yīng)用案例分析

故障預(yù)測與健康管理技術(shù)及應(yīng)用案例分析

定 價:¥129.00

作 者: 劉寧
出版社: 電子工業(yè)出版社
叢編項:
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787121445392 出版時間: 2022-12-01 包裝: 平塑
開本: 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  故障預(yù)測與健康管理(PHM)技術(shù)可實現(xiàn)對保障對象的狀態(tài)監(jiān)控、故障綜合診斷、故障預(yù)測、健康管理和全壽命預(yù)測等。本書通過分析當(dāng)前故障預(yù)測與健康管理技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀,介紹機械設(shè)備、電子設(shè)備故障預(yù)測與健康管理的常用方法和具體應(yīng)用案例,梳理美國政府及軍事領(lǐng)域故障預(yù)測與健康管理相關(guān)的項目、技術(shù)和文件,為我國故障預(yù)測與健康管理技術(shù)的發(fā)展提供理論指導(dǎo)和有益借鑒。本書內(nèi)容豐富、重點突出、注重實用性,可供相關(guān)企業(yè)及從事故障預(yù)測與健康管理的研究人員、管理人員等借鑒參考。

作者簡介

  劉寧,山西太原人,漢族,現(xiàn)為軍事科學(xué)院防化研究院助理研究員。主要從事防化裝備保障研究工作。主持軍隊計劃科研項目2項,參與軍隊計劃科研項目9項,參與編寫修訂標(biāo)準(zhǔn)2部,近5年發(fā)表論文11篇,獲得國防專利2項。獲軍隊科技進步三等獎3項。

圖書目錄

第1 部分 故障預(yù)測與健康管理的基本概況
第1 章 緒論 ....................................................................................................... 002
1.1 故障預(yù)測與健康管理概念 ................................................................... 002
1.2 故障預(yù)測與健康管理背景 ................................................................... 006
1.3 故障預(yù)測與健康管理應(yīng)用 ................................................................... 009
1.4 故障預(yù)測與健康管理方法 ................................................................... 011
1.5 故障預(yù)測與健康管理優(yōu)勢 ................................................................... 015
1.5.1 降低全壽命周期的成本 ............................................................ 016
1.5.2 優(yōu)化系統(tǒng)設(shè)計的流程 ................................................................ 017
1.5.3 提升生產(chǎn)過程的質(zhì)量 ................................................................ 018
1.5.4 增強系統(tǒng)運行的效果 ................................................................ 019
1.5.5 保障后勤維修的優(yōu)勢 ................................................................ 020
1.6 故障預(yù)測與健康管理面臨的挑戰(zhàn) ....................................................... 021
第2 部分 機械設(shè)備的故障預(yù)測與健康管理
第2 章 基于物理模型的機械設(shè)備故障預(yù)測與健康管理 ................................. 026
2.1 基于物理模型的機械設(shè)備故障預(yù)測簡介 ............................................ 027
2.2 非線性最小二乘法 ............................................................................... 029
2.3 貝葉斯方法 .......................................................................................... 037
2.3.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅抽樣方法 ................................................ 037
2.3.2 電池故障預(yù)測貝葉斯方法的MATLAB 實現(xiàn) .......................... 042
2.4 粒子濾波 .............................................................................................. 047
2.4.1 序列重要性重采樣過程 ............................................................ 048
2.4.2 電池故障預(yù)測的粒子濾波方法的MATLAB 實現(xiàn) ................... 053
2.5 基于物理模型的故障預(yù)測方法的實際應(yīng)用 ........................................ 058
2.5.1 問題定義 ................................................................................... 058
2.5.2 針對裂紋擴展示例的代碼修改 ................................................ 060
2.5.3 結(jié)果 ........................................................................................... 062
2.6 基于物理模型的故障預(yù)測方法的優(yōu)點和不足 .................................... 064
2.6.1 模型充分性 ............................................................................... 064
2.6.2 參數(shù)估計 ................................................................................... 066
2.6.3 退化數(shù)據(jù)質(zhì)量 ........................................................................... 066
第3 章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械設(shè)備故障預(yù)測與健康管理 ........................................ 067
3.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械設(shè)備故障預(yù)測簡介 ................................................... 067
3.2 高斯過程回歸 ...................................................................................... 071
3.2.1 高斯過程模擬 ........................................................................... 074
3.2.2 基于高斯過程的電池故障預(yù)測的MATLAB 實現(xiàn) ................... 086
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) .............................................................................................. 090
3.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 .................................................................... 091
3.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電池故障預(yù)測的MATLAB 實現(xiàn) ................... 103
3.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測方法的實際應(yīng)用 ................................................ 107
3.4.1 問題定義 ................................................................................... 107
3.4.2 裂紋擴展示例的MATLAB 代碼 .............................................. 109
3.4.3 結(jié)果 ........................................................................................... 111
3.5 數(shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測方法存在的問題 ................................................ 112
3.5.1 模型形式充分性 ....................................................................... 112
3.5.2 最優(yōu)參數(shù)估計 ........................................................................... 113
3.5.3 退化數(shù)據(jù)的質(zhì)量 ....................................................................... 114
第3 部分 電子設(shè)備的故障預(yù)測與健康管理
第4 章 故障預(yù)測與健康管理的傳感器系統(tǒng) .................................................... 119
4.1 傳感器和傳感原理 ............................................................................... 119
4.1.1 熱傳感器 ................................................................................... 120
4.1.2 電傳感器 ................................................................................... 121
4.1.3 機械傳感器 ............................................................................... 122
4.1.4 濕度傳感器 ............................................................................... 122
4.1.5 生物傳感器 ............................................................................... 123
4.1.6 化學(xué)傳感器 ............................................................................... 124
4.1.7 光學(xué)傳感器 ............................................................................... 125
4.1.8 磁傳感器 ................................................................................... 126
4.2 故障預(yù)測與健康管理傳感器系統(tǒng)的運行 ............................................ 127
4.2.1 需要監(jiān)測的參數(shù) ....................................................................... 128
4.2.2 傳感器系統(tǒng)的性能 .................................................................... 128
4.2.3 傳感器系統(tǒng)的物理屬性 ............................................................ 129
4.2.4 傳感器系統(tǒng)的功能屬性 ............................................................ 129
4.2.5 成本 ........................................................................................... 134
4.2.6 可靠性 ....................................................................................... 134
4.2.7 可用性 ....................................................................................... 135
4.3 傳感器選擇 .......................................................................................... 135
4.4 故障預(yù)測與健康管理實現(xiàn)的傳感器系統(tǒng)示例 .................................... 137
第5 章 基于物理模型的電子設(shè)備故障預(yù)測與健康管理 ................................. 141
5.1 硬件配置 .............................................................................................. 142
5.2 載荷 ...................................................................................................... 142
5.3 故障模式、機制及影響分析 ............................................................... 143
5.4 應(yīng)力分析 .............................................................................................. 147
5.5 可靠性評估和剩余使用壽命預(yù)測 ....................................................... 147
5.6 基于物理模型的故障預(yù)測與健康管理方法的輸出 ............................ 151
第6 章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的電子設(shè)備故障預(yù)測與健康管理 ........................................ 152
6.1 參數(shù)統(tǒng)計方法 ...................................................................................... 154
6.1.1 似然比檢驗 ............................................................................... 154
6.1.2 最大似然估計 ........................................................................... 155
6.1.3 Neyman-Pearson 準(zhǔn)則 ............................................................... 155
6.1.4 期望值最大化 ........................................................................... 156
6.1.5 最小均方差估

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