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复杂装备故障预测与健康管理技术PDF电子书下载

军事

• 作 者：邵新杰，曹立军，田广等着
• 出 版 社：北京：国防工业出版社
• 出版年份：2013
• ISBN：9787118091410
• 页数：149 页

图书介绍：本书以复杂机电装备作为研究对象，在综述故障预测与健康管理（PHM）技术国内外相关研究动态的基础上，对当前主要存在的问题进行了分析，总结了PHM的关键技术；剖析了PHM的基本概念、内涵和主要功能，描述了PHM系统的总体框架，明确了相关的关键技术；总结了复杂装备故障预测的特点。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：图解历代兵法全书下一篇：精英之器 特种装备实录 《复杂装备故障预测与健康管理技术》目录 标签：健康管理 故障 预测 装备 管理

第1章 PHM技术概述1

1.1 装备故障预测与健康管理技术的产生与发展2

1.2 装备全寿命周期内实施PHM的必要性分析4

1.3 PHM的研究现状4

1.3.1 国外的研究现状5

1.3.2 国内的研究现状9

1.4 现有技术存在的问题12

第2章 PHM基本理论14

2.1 PHM基本概念14

2.1.1 基于状态的维修14

2.1.2 故障预测与健康管理15

2.1.3 以可靠性为中心的维修15

2.2 PHM主要功能19

2.3 PHM技术框架20

2.4 PHM关键技术22

2.4.1 数据采集和传感器应用技术22

2.4.2 数据传输技术24

2.4.3 数据预处理技术24

2.4.4 状态监测、健康评估和故障预测方法24

2.4.5 数据融合和自动推理决策技术25

2.4.6 接口技术25

2.4.7 维修决策技术25

第3章 故障预测基本理论27

3.1 复杂装备故障预测的特点28

3.1.1 复杂装备故障发生的特点28

3.1.2 复杂装备故障的分类29

3.2 基于数据驱动的预测方法31

3.3 基于人工智能的预测方法32

3.4 基于物理模型的预测方法33

3.5 组合预测方法33

3.6 电子装备故障预测34

3.7 现有预测方法用于故障预测存在的不足35

第4章 基于虚拟样机的故障预测技术37

4.1 虚拟样机技术37

4.2 基于虚拟样机的协同仿真技术39

4.3 基于虚拟样机的预测知识获取机制47

4.4 基于虚拟样机的故障仿真与预测技术48

4.5 故障注入技术50

4.6 VV&A验证55

第5章 电子装备PHM技术57

5.1 基于HMM的电子装备健康管理研究57

5.1.1 HMM基本理论58

5.1.2 电子装备HMM基本结构63

5.1.3 基于HMM的健康管理原理65

5.2 电子装备故障预测的难点67

5.3 电子装备故障预测流程68

5.4 电子装备状态特征的分析与提取69

5.5 电子装备故障预测方法72

5.5.1 基于自回归模型的故障预测方法72

5.5.2 基于支持向量机的故障预测方法74

5.5.3 基于神经网络的故障预测方法75

第6章 复杂装备健康管理技术77

6.1 复杂装备健康管理基本内容77

6.1.1 基于SSM的复杂装备健康管理问题分析77

6.1.2 复杂装备健康管理基本活动的CATWOE分析79

6.1.3 复杂装备健康管理基本活动的概念模型80

6.2 复杂装备故障预测与健康管理中的多源数据融合81

6.2.1 故障状态信息82

6.2.2 异常现象信息82

6.2.3 使用环境信息85

6.2.4 多源信息融合85

6.3 复杂装备健康管理中维修策略的选择87

6.3.1 按装备分类选择维修策略87

6.3.2 按故障模式特征选择维修策略88

6.4 复杂装备全员全程健康管理89

6.4.1 装备全员全程健康管理的基本特性90

6.4.2 装备全员全程健康管理的实施过程91

第7章 复杂装备健康状态评估技术94

7.1 装备健康状态评估的基本概念与内涵96

7.2 装备技术状态与健康状态98

7.3 健康状态评估的量化100

7.4 健康状态评估的一般流程101

7.4.1 健康状态评估准备阶段101

7.4.2 健康状态评估实施阶段111

7.4.3 健康状态评估分析与反馈阶段113

7.5 常用的评估方法分析113

7.5.1 健康状态评估的分类114

7.5.2 常用的评估方法115

7.6 基于灰色理论的健康状态评估技术119

7.6.1 健康状态灰色聚类的基本原理119

7.6.2 白化权函数的确定120

7.7 复杂装备剩余寿命预测技术122

7.7.1 常用的剩余寿命预测方法124

7.7.2 基于状态信息的剩余寿命预测方法126

第8章 PHM系统应用131

8.1 无人机PHM系统131

8.1.1 总体结构131

8.1.2 关键技术133

8.2 轮式车辆PHM系统134

8.2.1 总体结构134

8.2.2 关键技术135

8.2.3 主要功能136

8.2.4 硬件系统137

8.2.5 软件系统137

8.3 PHM技术发展趋势139

参考文献141

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摘要：本文以“复杂装备故障预测与健康管理技术.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了复杂装备故障预测与健康管理技术的概念、应用、挑战与发展趋势，旨在为相关领域的研究者和工程师提供有益的参考。

1、技术概述

复杂装备故障预测与健康管理技术是一种基于数据分析和人工智能的方法，通过对装备运行数据的实时监测和分析，预测装备可能出现的故障，并采取相应的预防措施，从而提高装备的可靠性和使用寿命。

该技术主要包括数据采集、特征提取、故障诊断和健康管理四个方面。数据采集是通过传感器等设备实时获取装备的运行数据；特征提取是对采集到的数据进行处理，提取出对故障诊断有用的特征；故障诊断是根据提取的特征，判断装备是否存在故障；健康管理则是根据故障诊断结果，制定相应的维护策略。

复杂装备故障预测与健康管理技术的应用领域广泛，包括航空航天、交通运输、能源电力、制造业等。随着技术的不断发展，其在提高装备可靠性、降低维护成本、保障安全生产等方面发挥着越来越重要的作用。

2、技术应用

复杂装备故障预测与健康管理技术在航空航天领域的应用尤为突出。通过对飞机发动机、液压系统等关键部件的实时监测，可以提前发现潜在故障，避免事故发生，提高飞行安全。

在交通运输领域，该技术可以应用于铁路、公路、水路等交通工具的故障预测与健康管理，提高运输效率，降低事故发生率。

在能源电力领域，复杂装备故障预测与健康管理技术可以应用于发电厂、输电线路等设备的故障预测，保障电力系统的稳定运行。

3、技术挑战

复杂装备故障预测与健康管理技术在实际应用中面临着诸多挑战。首先，数据采集难度大，需要部署大量的传感器和采集设备；其次，特征提取和故障诊断算法复杂，需要大量的计算资源；最后，健康管理策略的制定需要综合考虑多方面因素，具有一定的难度。

针对这些挑战，研究人员正在不断探索新的解决方案。例如，采用深度学习等人工智能技术，提高故障诊断的准确性和效率；利用物联网技术，实现数据的实时采集和传输；结合大数据分析，优化健康管理策略。

此外，加强跨学科研究，促进复杂装备故障预测与健康管理技术的创新与发展，也是解决技术挑战的重要途径。

4、发展趋势

随着人工智能、大数据、物联网等技术的快速发展，复杂装备故障预测与健康管理技术将迎来新的发展机遇。未来，该技术将朝着以下几个方向发展：

一是智能化，通过人工智能技术，实现故障预测与健康管理的高度自动化和智能化；二是集成化，将故障预测与健康管理技术与其他相关技术相结合，形成完整的解决方案；三是网络化，利用物联网技术，实现装备的远程监控和维护。

总之，复杂装备故障预测与健康管理技术具有广阔的应用前景和发展潜力，将为我国装备制造业和工业自动化领域的发展提供有力支撑。

总结：

本文对复杂装备故障预测与健康管理技术进行了全面阐述，分析了其概念、应用、挑战与发展趋势。随着技术的不断进步，复杂装备故障预测与健康管理技术将在提高装备可靠性、降低维护成本、保障安全生产等方面发挥越来越重要的作用。

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