Practical Plant Failure Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Sachs, Neville W.

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 142.32

装帧:HRD

isbn号码:9780849333767

丛书系列:

图书标签:

Plant Failure Analysis
Root Cause Analysis
Reliability Engineering
Maintenance Engineering
Mechanical Engineering
Industrial Engineering
Troubleshooting
Equipment Failure
Condition Monitoring
Preventive Maintenance

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具体描述

Component failures result from a combination of factors involving materials science, mechanics, thermodynamics, corrosion, and tribology. With the right guidance, you don't have to be an authority in all of these areas to become skilled at diagnosing and preventing failures. Based on the author's more than thirty years of experience, Practical Plant Failure Analysis: A Guide to Understanding Machinery Deterioration and Improving Equipment Reliability is a down-to-earth guide to improving machinery maintenance and reliability. Illustrated with hundreds of diagrams and photographs, this book examines...* When and how to conduct a physical failure analysis * Basic material properties including heat treating mechanisms, work hardening, and the effects of temperature changes on material properties * The differences in appearance between ductile overload, brittle overload, and fatigue failures * High cycle fatigue and how to differentiate between high stress concentrations and high operating stresses * Low cycle fatigue and unusual fatigue situations * Lubrication and its influence on the three basic bearing designs * Ball and roller bearings, gears, fasteners, V-belts, and synchronous belts Taking a detailed and systematic approach, Practical Plant Failure Analysis thoroughly explains the four major failure mechanisms-wear, corrosion, overload, and fatigue-as well as how to identify them. The author clearly identifies how these mechanisms appear in various components and supplies convenient charts that demonstrate how to identify the specific causes of failure.

工业系统可靠性工程与预测性维护：从理论基石到前沿实践本书旨在为工业界的工程师、技术人员以及学术研究人员提供一个全面且深入的视角，聚焦于现代工业系统的可靠性工程、故障诊断以及先进的预测性维护策略。我们不探讨植物学的特定失败分析方法，而是将重点完全置于复杂的机械、电子、结构以及流程工业系统之上，探讨如何通过科学的方法确保其长期、高效的运行。 --- 第一部分：可靠性工程的基石与量化分析本部分系统地阐述了工业系统可靠性工程的理论基础，为后续的故障分析与预测性维护打下坚实的数学和统计学基础。第一章：可靠性、可用性与可维护性（RAM）的定义与量化本章从工业视角出发，精确定义了工业系统中的核心性能指标：可靠性（Reliability）、可用性（Availability）和可维护性（Maintainability）。我们将深入探讨这些指标的数学表达形式，包括平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）以及不同工作模式下的系统可用性计算模型（如冷备、热备与混合冗余系统）。重点分析了如何将理论RAM指标转化为实际的运营决策参数，例如库存优化和备件策略制定。第二章：失效概率分布与寿命模型可靠性分析的核心在于对失效时间的概率分布进行建模。本章详细介绍了工业界常用的概率分布函数，包括威布尔（Weibull）、指数（Exponential）、正态（Normal）和对数正态（Lognormal）分布，并指导读者如何根据历史故障数据（或通过加速寿命试验）选择最合适的分布模型。我们将着重阐述威布尔分布在描述磨损、随机和早期失效阶段的强大能力，并介绍参数估计的经典方法，如最大似然估计（MLE）和图解法。第三章：系统可靠性建模与冗余设计本章将可靠性分析从单个元件提升至复杂系统层面。我们运用布尔代数和概率图论来构建系统的可靠性框图（Reliability Block Diagrams, RBDs）。针对关键工业设备（如泵站、控制回路、电力系统），我们将教授如何分析串联、并联及复杂的混合结构系统的整体失效概率。此外，本章深入探讨了冗余设计（如n/m冗余）对提升系统生存概率的量化影响，以及最优冗余配置的成本效益分析。第四章：加速寿命试验（ALT）与环境因素的整合在许多高价值或新型设备中，无法等待自然故障的发生。本章聚焦于如何通过加速寿命试验（ALT）来预测设备的预期寿命。我们将详细讲解如何设计试验方案，如何应用阿伦尼乌斯（Arrhenius）模型和逆幂律（Inverse Power Law）模型来外推低温环境下的寿命，并讨论如何校准环境应力参数（如温度、电压、载荷）与失效机制之间的关系。 --- 第二部分：故障模式、影响与对策（FMEA/FMECA）本部分侧重于系统化地识别、分类和优先处理潜在的工业故障，是风险管理和设计改进的关键工具。第五章：故障模式与影响分析（FMEA）的工业应用本章系统地介绍了FMEA方法论，尤其是在设计阶段（DFMEA）和过程阶段（PFMEA）的应用。我们指导读者如何构建结构化、分层级的故障清单，并详细阐述了风险优先数（RPN）的计算、评估及其局限性。重点强调了如何将定性的FMEA结果转化为可量化的工程指标，以指导设计评审和安全裕度确定。第六章：基于可靠性的故障模式与影响及危害分析（FMECA） FMECA是FMEA的延伸，它将失效模式与特定的失效效应及安全等级联系起来。本章专注于航空航天、核能和大型流程工业中对安全至关重要的FMECA实施细节。我们将介绍如何根据设备的关键性（Criticality）对故障进行分级，并讨论在设计或操作阶段如何通过增加监测、冗余或变更材料来减轻高风险故障模式的影响。第七章：故障树分析（FTA）与事件树分析（ETA）故障树分析（FTA）是一种自上而下的演绎方法，用于确定导致特定顶事件（如系统停机或安全事故）发生的所有可能组合。本章详细讲解了如何构建逻辑门（与门、或门、抑制门）和识别基本事件，并利用概率计算顶事件的发生率。与之相对，事件树分析（ETA）作为一种归纳法，用于评估在某一初始事件发生后，系统安全保护措施的有效性及可能的结果路径。本章将通过详细的工业案例，演示FTA和ETA在风险评估和安全流程优化中的互补作用。 --- 第三部分：预测性维护（PdM）与状态监测前沿技术本部分是全书的前沿核心，重点介绍如何利用实时数据和先进分析技术，将维护活动从时间驱动转变为状态驱动。第八章：振动分析与机械健康监测（PHM的基础）振动分析是预测性维护的基石之一。本章深入探讨了傅里叶变换（FFT）在故障诊断中的应用，区分了不平衡、不对中、轴承损伤和齿轮箱啮合故障的典型频谱特征。此外，我们介绍了时域、频域和时频分析技术（如小波变换），用以检测非线性、瞬态故障信号，并指导设备工程师如何设定有效的报警阈值。第九章：润滑油分析与热成像技术在早期诊断中的作用润滑油分析（Tribology）是预测设备内部磨损的关键手段。本章详细介绍了铁谱分析、元素分析（ICP）和水分/颗粒污染度检测在揭示磨损模式（如滑动磨损、滚动疲劳）中的应用。同时，本章探讨了红外热成像技术如何用于监测电气连接的电阻热点和机械传动部件的摩擦过热，并介绍了如何通过热成像数据与环境温度进行有效校准，以避免误报。第十章：基于物联网（IoT）和机器学习的故障预测模型本章将现代数据科学工具引入可靠性工程。我们介绍了如何设计和部署工业物联网（IIoT）传感器网络，以采集高频、多变量的设备运行数据。重点讲解了如何利用监督学习（如支持向量机SVM、随机森林）和无监督学习（如聚类分析、自编码器）模型来识别“正常运行指纹”。更进一步，本章深入阐述了基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的剩余使用寿命（RUL）预测框架，展示如何从历史故障数据中训练出可靠的退化模型。第十一章：剩余使用寿命（RUL）估计与维护决策优化 RUL估计是PdM的最终目标。本章专注于将概率模型（如卡尔曼滤波、粒子滤波）与深度学习模型结合，以提供更鲁棒的RUL预测区间而非单一时间点。本章最后探讨了基于成本的优化维护策略，即如何根据RUL的概率分布、维护成本、停机损失成本以及新备件的交货时间，制定出最优的维护决策窗口，以最大化资产的经济效益和运行可靠性。 --- 本书的特色在于其强大的工程实践导向性，通过大量的工业案例分析，连接了严谨的统计理论与实际的现场诊断技术，为读者提供了一套完整、可操作的现代工业系统可靠性管理和预测性维护体系。