Reliability and Risk pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Singpurwalla, Nozer D.

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2006-10

价格:940.00元

装帧:HRD

isbn号码:9780470855027

丛书系列:

图书标签:

可靠性
风险评估
工程可靠性
概率统计
故障分析
系统安全
维护管理
质量控制
寿命预测
贝叶斯网络

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具体描述

We all like to know how reliable and how risky certain situations are, and our increasing reliance on technology has led to the need for more precise assessments than ever before. Such precision has resulted in efforts both to sharpen the notions of risk and reliability, and to quantify them. Quantification is required for normative decision-making, especially decisions pertaining to our safety and wellbeing. Increasingly in recent years Bayesian methods have become key to such quantifications. Reliability and Risk provides a comprehensive overview of the mathematical and statistical aspects of risk and reliability analysis, from a Bayesian perspective. This book sets out to change the way in which we think about reliability and survival analysis by casting them in the broader context ofdecision-making. This is achieved by: Providing a broad coverage of the diverse aspects of reliability, including: multivariate failure models, dynamic reliability, event history analysis, non-parametric Bayes, competing risks, co-operative and competing systems, and signature analysis. Covering the essentials of Bayesian statistics and exchangeability, enabling readers who are unfamiliar with Bayesian inference to benefit from the book. Introducing the notion of “composite reliability”, or the collective reliability of a population of items. Discussing the relationship between notions of reliability and survival analysis and econometrics and financial risk. Reliability and Risk can most profitably be used by practitioners and research workers in reliability and survivability as a source of information, reference, and open problems. It can also form the basis of a graduate level course in reliability and risk analysis for students in statistics, biostatistics, engineering (industrial, nuclear, systems), operations research, and other mathematically oriented scientists, wherein the instructor could supplement the material with examples and problems.

《机械系统故障诊断与预测性维护实践指南》内容提要：本书深入剖析了现代工业领域中机械系统从设计、运行到维护的全生命周期管理，聚焦于提升设备运行的可靠性与效率。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的故障模式分析到前沿的基于大数据和人工智能的预测性维护策略。它不仅仅是一本理论著作，更是一本详尽的操作手册，旨在为工程师、技术管理者和研究人员提供一套全面、实用的工具箱，以应对日益复杂的工业环境挑战。第一部分：机械可靠性基础与故障模式分析本部分奠定了系统可靠性工程的理论基石。首先，详细阐述了可靠性的数学模型、概率论基础及其在工程中的应用，包括韦伯分布、指数分布和正态分布在描述设备寿命周期中的具体表现。接着，深入探讨了故障模式与影响分析（FMEA）的系统化方法。我们不仅介绍了FMEA的传统步骤，更强调了如何将FMEA与故障树分析（FTA）相结合，构建自上而下的故障逻辑模型，精准识别关键失效路径。书中通过多个汽车制造、航空发动机和能源电力行业的案例研究，展示了如何通过系统的故障模式识别，在设计初期就规避潜在的弱点。此外，还专题讨论了加速寿命试验（ALT）的设计与数据分析，帮助企业在有限时间内预测设备在正常使用条件下的寿命分布。第二部分：状态监测技术与数据采集可靠性保障的前提是对设备运行状态的实时、准确掌握。本部分聚焦于现代状态监测（Condition Monitoring, CM）技术的应用。我们详尽介绍了振动分析、声发射技术、热成像技术以及润滑油分析在工业设备诊断中的核心原理和实践操作。振动分析的深度解析：涵盖了时域、频域和高分辨率谱分析技术。书中配有大量实际齿轮箱、轴承和转子系统故障特征的频谱图谱，指导读者如何区分不对中、不平衡、齿面剥落和共振现象。特别增加了对高频振动（如包络解调技术）在早期轴承损伤检测中的应用案例。非接触式传感技术：深入探讨了红外热成像在监测电气连接点和摩擦副过热诊断中的应用规范，以及声学成像技术在检测泄漏和空化现象中的优势。数据采集与预处理：针对工业物联网（IIoT）环境下海量、异构数据的挑战，本章详细介绍了传感器选型、数据采集系统的架构设计（包括边缘计算的角色），以及消除噪声、基线漂移和周期性干扰的信号处理技术，确保输入分析的数据的有效性。第三部分：故障诊断与性能评估方法本部分是实现从“事后维修”到“事前干预”的关键桥梁。它侧重于将采集到的状态数据转化为可操作的诊断信息。经典统计与阈值管理：介绍如何建立基于历史数据的健康基线（Baseline），并设定合理的报警阈值（Alarm Limits），区分异常波动与真正故障的发生。基于特征的诊断算法：详细阐述了如何从复杂的信号中提取有效的故障特征指标，包括峭度、峰度、均方根值等统计量，以及通过小波变换、经验模态分解（EMD）等先进信号处理技术来增强故障特征的信噪比。机器学习在故障分类中的应用：这一章是本书的亮点之一。它系统地介绍了监督学习（如支持向量机SVM、随机森林RF）和无监督学习（如K-均值聚类、孤立森林）在机械故障分类中的应用流程。书中提供了使用Python/Matlab进行模型训练和验证的详细代码框架，重点讲解了特征工程在提升诊断准确率中的关键作用，以及如何克服工业数据样本不平衡的问题。第四部分：预测性维护（PdM）策略的实施与优化预测性维护是现代可靠性管理的终极目标。本部分提供了从理论走向实践的路线图。剩余使用寿命（RUL）评估：重点介绍了基于状态退化模型的RUL预测方法。详细阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）在跟踪设备健康指数（Health Index, HI）动态变化中的应用，以及如何利用概率预测区间来指导维修决策。维修决策优化：讨论了经济学在维护决策中的作用。引入了马尔可夫决策过程（MDP）的概念，用于平衡预防性维护的成本、停机损失与潜在的灾难性故障风险，帮助企业制定最优的维修策略。 PdM系统的集成与管理：探讨了如何将诊断和预测模型集成到企业资产管理系统（EAM）或计算机化维护管理系统（CMMS）中，形成闭环管理。书中强调了对维护执行过程的反馈和模型迭代的重要性，以确保预测系统的持续准确性。本书特点：深度与广度兼备：覆盖了从传统可靠性理论到人工智能赋能的尖端技术。实践导向性强：大量采用真实工业案例和可复现的代码示例，确保读者能将理论迅速转化为工程实践。面向未来挑战：充分考虑了复杂多变环境（如高速度、高负载）对设备可靠性的冲击，并提供了应对策略。适用读者：本书是机械工程、自动化、工业工程、设备管理等领域的专业人员、高校研究生以及致力于提升设备资产绩效的行业技术决策者的必备参考书。