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页数:313

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出版时间:2009-12

价格:43.00元

装帧:

isbn号码:9787508395807

丛书系列:

图书标签:

• 点检
• 设备管理
• 预防性维护
• 维修管理
• 资产管理
• 工业维护
• 可靠性工程
• 维护保养
• 安全生产
• 设备维护

现代工业设备运维新范式：基于状态的智能维护体系构建与实践 书籍简介 本书深入剖析了当前工业制造领域面临的设备可靠性挑战与维护模式转型升级的迫切需求，旨在为读者构建一套全面、系统、可落地的现代工业设备运维新范式。我们不再局限于传统的预防性或被动抢修模式，而是聚焦于如何利用前沿技术与科学管理方法，实现从“按时更换”到“按需维护”的根本性转变。 本书的叙事主线围绕“理解设备——预测风险——优化流程——持续改进”这一闭环展开，内容深度覆盖了设备健康管理（PHM）的核心理论、智能传感技术的应用、数据驱动的维护决策模型，以及组织变革在实施过程中的关键要素。我们力求提供一套既具有坚实的理论基础，又饱含丰富实战案例的知识体系，帮助企业管理者、设备工程师、维护技师构建面向未来的、高效能的生产保障体系。 --- 第一部分：现代运维挑战与理论基石 第一章：工业4.0背景下的设备可靠性重塑 本章首先界定了当前制造业在追求高效率、低停机率背景下面临的严峻挑战，特别是传统基于时间的维护（TBM）模式在面对高复杂度、高价值设备时的局限性。我们探讨了可靠性工程（Reliability Engineering）在当代制造环境中的新角色，并详细阐述了基于状态的维护（Condition-Based Maintenance, CBM）的理论框架，将其视为连接传统维护与未来智能维护的桥梁。本章重点分析了设备故障模式与影响分析（FMEA）在识别关键风险点上的深化应用，不再仅仅停留在故障识别，而是深入到故障的早期信号捕获。 第二章：设备健康监测（PHM）的核心技术原理 本章是本书技术层面的基石。它详尽介绍了用于实时捕获设备“健康信号”的各类无损检测（NDT）和在线监测技术。内容涵盖了： 振动分析进阶： 从传统的频谱分析扩展到时频分析、包络解调技术在轴承早期损伤识别中的应用。 热成像与声学监测： 如何利用红外热像仪的高精度温度梯度分析和超声波检测技术，识别泄漏、摩擦异常和电弧放电现象。 润滑油与化学分析： 深入探讨油液污染度、磨损颗粒分析如何作为设备“血液检测”，预示内部部件的退化趋势。 本章强调技术选择必须紧密围绕设备的关键功能指标（KFI）和可接受的风险阈值来确定，避免过度监测带来的成本浪费。 第三章：数据采集、集成与标准化 成功的状态监测依赖于高质量、高频率的数据流。本章聚焦于物联网（IIoT）在设备数据采集中的部署策略。我们详细讨论了传感器选型、数据预处理、边缘计算的必要性，以及如何构建一个安全、可靠的数据采集网络。特别关注数据清洗、时间同步和数据标签化，这是后续任何高级分析工作的基础。 --- 第二部分：预测分析与决策模型 第四章：从数据到洞察：描述性与诊断性分析 本章指导读者如何将原始设备数据转化为可操作的诊断信息。内容包括： 趋势分析与基线建立： 如何为不同设备和部件建立“正常运行”的基线模型，并设定合理的预警边界。 故障模式的特征识别： 针对不同类型的常见故障（如齿轮啮合不良、电机绕组绝缘劣化），提取其在振动、电流或温度信号上的典型特征向量。 诊断树与专家系统的结合： 运用逻辑推理和行业经验，构建故障快速诊断流程图，辅助维护人员快速定位问题根源。 第五章：预测健康管理（PHM）与剩余使用寿命（RUL）估算 这是实现“预见性”维护的核心技术章节。我们详细介绍了基于概率论和机器学习的预测模型构建： 退化模型建立： 探讨了线性模型、指数模型以及Weibull分布在描述设备性能随时间退化过程中的适用性。 机器学习在RUL预测中的应用： 重点介绍回归模型（如支持向量回归SVR、高斯过程回归GPR）和深度学习模型（如LSTM、GRU）在处理时间序列健康指标数据方面的优势与局限。 不确定性量化： 强调预测结果的置信区间分析，确保决策者了解预测的可靠性范围。 第六章：维护策略的优化与决策支持系统（DSS） 本章关注如何将预测结果转化为具体的行动指令。我们探讨了经济效益分析在维护决策中的作用： 动态维护窗口计算： 结合故障概率曲线与维修成本、停机损失成本，确定最优的维护干预时间点，实现“效益最大化”的维护窗口。 资源调度与备件管理集成： 如何将预期的维护需求（所需工时、所需备件）提前反馈给计划部门，实现备件的按需提前采购与准备，减少突发维护的紧急费用。 人机交互界面设计： 讨论如何设计直观、信息密度适中的维护决策支持仪表板，确保一线人员能快速理解和执行系统推荐的维护任务。 --- 第三部分：实施、整合与组织变革 第七章：从CBM到全生命周期资产管理（ALM）的集成 本书强调，状态监测不应是孤立的技术项目，而必须融入到整个资产管理体系中。本章探讨了如何将状态数据流无缝对接至企业级的计算机化维护管理系统（CMMS）或企业资产管理（EAM）系统。内容包括： 工作流自动化： 状态预警如何自动生成工单、分配任务、记录工时和物料消耗。 绩效衡量（KPIs）： 定义一套衡量预测性维护效果的指标体系，如MTBF的提升率、计划外停机时间的减少百分比、维护成本的优化幅度等。 第八章：维护人员技能转型与安全文化建设 任何先进的维护体系都需要具备相应能力的团队来支撑。本章聚焦于组织和人员的适应性： 新技能矩阵的建立： 区分并培养数据分析师、状态监测专家、以及能够适应数字化工具的传统技师。 知识管理与经验固化： 如何设计结构化的知识库，将专家的经验和新技术的应用案例转化为可复用的标准操作程序（SOP）。 安全文化融入： 在追求高效率的同时，确保预见性维护的实施不以牺牲操作安全为代价，强调健康监测活动本身的安全规范。 第九章：实施路线图与持续改进框架 本书最后提供了企业引入高级维护模式的分阶段实施路线图。我们建议从高风险、高价值设备入手，进行小规模试点，并通过迭代学习，逐步推广。最后，构建一个PDCA（计划-执行-检查-行动）框架，确保维护体系能够持续适应设备老化、工艺变化和新技术发展，实现真正的持续可靠性提升。 本书内容旨在引导工业企业跳出“救火式”维护的怪圈，建立起以数据为核心驱动力的、高度可靠且具备前瞻性的现代工业设备保障体系。

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