Integrated Reliability Maintenance Monitoring of Industrial Processes and Equipment pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Osarenren, John Osarodion

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:89.95

装帧:

isbn号码:9781420081954

丛书系列:

图书标签:

• Reliability
• Maintenance
• Monitoring
• Industrial Processes
• Equipment
• Condition Monitoring
• Predictive Maintenance
• Industrial Engineering
• Asset Management
• Data Analysis

好的，以下是一本关于“集成可靠性维护监控在工业流程与设备中的应用”的图书简介，旨在详尽介绍其核心内容，同时避免提及或暗示你提供的原书名，并力求自然、深入。 --- 图书简介：工业系统的高效能运维与预测性维护策略研究 内容概要： 本书深入探讨了现代工业生产环境中，实现设备与流程高效稳定运行的关键技术与管理哲学。面对日益复杂的制造系统、严苛的生产效率要求以及不断上涨的维护成本压力，传统基于时间或故障后的被动维护模式已显露出其局限性。本书聚焦于构建一个集成化的、以数据驱动为核心的运维监测与决策支持体系，旨在将工业资产的管理水平从“响应式”升级为“预测性”乃至“规范性”。 全书围绕工业物联网（IIoT）、先进传感技术、大数据分析以及机器学习算法在资产绩效管理中的应用展开，系统阐述了如何将分散的、孤立的监测数据转化为可指导行动的智能洞察。我们不仅关注单一设备的健康状况评估，更着眼于整个生产流程的系统可靠性与弹性设计。 --- 第一部分：工业可靠性工程的基础与范式转变 本部分奠定了现代工业维护理论的基石，并阐明了从传统维护到智能维护的必然性。 第一章：工业可靠性与可用性的概念框架 本章详细界定了关键术语，如平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、系统正常运行时间（Uptime）及其对盈利能力的影响。重点分析了“基于风险的检查”（RBI）方法论，以及如何量化不同级别设备故障对整体生产流程的级联效应。讨论了可靠性设计原则（Design for Reliability, DfR）在设备选型与系统集成阶段的重要性。 第二章：从反应式到预测性的维护哲学演进 深入剖析了维护策略的演进路径：从故障后维护（Run-to-Failure）、定期维护（Preventive Maintenance）到基于状态的维护（Condition-Based Maintenance, CBM）的逻辑跳跃。详细对比了各种策略的成本效益模型，强调了 CBM 模式下，如何科学确定状态监测的阈值与频率，以最大化维护投资回报率（ROI）。 第三章：维护过程中的数据治理与合规性挑战 探讨了在高度监管的工业环境中，维护记录、操作日志和质量数据的标准化与完整性要求。介绍了工业数据模型（如 ISA-95 框架）在统一不同层级（从传感器到企业资源规划系统）信息方面的作用，并讨论了数据安全与溯源性在关键基础设施维护中的法律责任。 --- 第二部分：先进的状态监测技术与数据采集 本部分是实现智能维护的硬件与技术基础，专注于如何可靠、精准地捕获工业资产的“生命体征”。 第四章：多维度传感器技术在过程监控中的应用 详尽介绍了用于采集振动、温度、声学发射、电流特征、压力和化学成分变化的先进传感器技术。重点讨论了光纤传感器、无源/有源物联网传感器在极端环境（高温、高压、腐蚀性介质）下的适应性与长期稳定性。分析了传感器的部署密度与空间分辨率如何影响故障诊断的准确性。 第五章：工业通信网络与边缘计算架构 阐述了新一代工业网络协议（如 TSN, OPC UA）如何保障海量监测数据的低延迟、高可靠性传输。深入分析了边缘计算（Edge Computing）在本地快速处理原始数据、执行实时告警和初步特征提取中的关键作用，从而减轻云端负荷并缩短决策时间。 第六章：信号处理与特征工程 本章是数据转化为信息的核心环节。详细介绍了傅里叶变换（FFT）、小波分析在振动信号去噪与特征提取中的应用。针对非平稳信号（如齿轮箱冲击、轴承磨损），探讨了谱线分析、时频分析等高级信号处理技术，以识别早期、微弱的异常模式。 --- 第三部分：基于智能分析的故障诊断与预测模型 本部分是本书的技术高地，聚焦于如何利用数据科学方法，建立精准的健康评估和剩余使用寿命（RUL）预测体系。 第七章：机器学习在异常检测中的应用 系统介绍了用于构建基线“正常行为模型”的非监督学习方法，如隔离森林（Isolation Forest）和自编码器（Autoencoders）。讨论了如何训练这些模型来自动识别传感器漂移、环境噪声干扰下的真实设备异常，并量化异常的严重程度。 第八章：深度学习在复杂系统故障分类中的突破 重点讲解了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）在处理高维时间序列数据中的优势。例如，如何利用深度学习模型精确区分轴承的内圈、外圈、滚动体或保持架的特定故障类型，并对比了传统基于专家知识的诊断方法的局限性。 第九章：剩余使用寿命（RUL）的概率模型构建 详述了预测性维护的核心——RUL 预测。介绍了基于退化模型（如 Wiener 过程、Gamma 过程）和基于数据驱动的回归模型。讨论了如何将预测的不确定性（置信区间）纳入决策框架，以便维护规划部门能够制定基于风险优先级的备件准备和工单调度。 --- 第四部分：集成化系统与维护决策支持 本部分着眼于如何将诊断与预测结果无缝集成到企业的日常运营与管理流程中。 第十章：构建集成化维护监控平台（CMMP） 描述了集成平台的架构设计，该平台需统一整合 CMMS（计算机化维护管理系统）、EAM（企业资产管理系统）和 MES（制造执行系统）的数据流。重点阐述了如何设计用户友好的仪表板（Dashboards）与可视化工具，以适应操作员、维护工程师和管理层不同的信息需求。 第十一章：动态调度与资源优化 探讨了如何利用预测结果驱动工单的动态生成与优先级排序。引入了组合优化技术，考虑设备健康状态、备件库存水平、人力资源可用性以及生产计划冲突，实现最优的维护窗口选择，最大限度地减少停机带来的生产损失。 第十二章：维护系统的持续优化与反馈闭环 强调了“学习”在系统中的持续作用。介绍了如何量化每次维护行动的有效性，并利用实际的故障发生情况来校准和再训练预测模型（模型漂移的应对）。讨论了如何建立一个持续改进的反馈机制，确保维护知识库不断丰富和精确化。 --- 目标读者： 本书面向工业自动化工程师、资产可靠性经理、维护技术专家、数据科学家以及相关领域的科研人员与高级学生。它提供了从理论基础到前沿实践的全面指南，旨在帮助读者建立并优化下一代工业资产的健康管理体系，显著提升运营效率、降低非计划停机风险，并最终实现工业流程的长期可持续性。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆