工程系統中的智能故障診斷與預測（簡體書）

本書詳細論述了視情維修（CBM）和預測與健康管理（PHM）中涉及的關鍵技術，主要內容如下：CBM和PHM的產生背景、實際需求和對工程系統的影響，並概述了全書的各個章節；引入CBM和PHM系統的基本概念；討論了監視和檢測關鍵系統部件/子系統的傳感器技術，；討論了信號處理和數據庫技術管理技術；從故障診斷的通用框架開始，引入了相關的定義、需求和技術指標，並論述了基於模型推理、基於案例推理等多種故障診斷方法；論述了多種故障預測方法；論述了實現CBM/PHM系統涉及的技術需求和性能指標等重要問題；從後勤支撐角度論述了CBM/PHM的基本用戶、受益情況和維修策略等內容。
本書讀者對象包括從事複雜裝備設計與開發、系統故障診斷與預測、裝備保障與維修、系統可靠性工程等領域的科研工作者和工程技術人員，以及高年級本科學生和博士研究生等。

《工程系統中的智能故障診斷與預測》既可作為高校研究生的教學參考書。又可作為工程技術人員的應用參考書，還可為高年級本科生或其他科研人員提供有益的參考。

緒論

第1章 導言
1.1 歷史回顧
1.2 診斷與預測系統的要求
1.3 故障診斷與預測系統的設計
1.4 診斷和預測系統的功能層
1.5 結構安排
參考文獻

第2章 cBM／PHM系統的實現方法
2.1 引言
2.2 權衡研究
2.3 FMECA
2.4 系統的CBM試驗方案設計
2.5 性能評估
2.6 CBM／PHM影響維護與操作的案例研究
2.7 控制與應急處理中的CBM／PHM
參考文獻

第3章 傳感器與敏感方案
3.1 引言
3.2 傳感器
3.3 傳感器佈局
3.4 無線傳感器網絡
3.5 智能傳感器
參考文獻

第4章 信號處理與數據庫管理系統
4.1 引言
4.2 CBM／PHM的信號處理
4.3 信號預處理
4.4 信號處理
4.5 振動監測和數據分析
4.6 實時的圖像特徵提取與故障分類
4.7 虛擬傳感器
4.8 融合或集成技術
4.9 應用模式跟蹤
4.10 數據庫管理方法
參考文獻

第5章 故障診斷
5.1 引言
5.2 診斷框架
5.3 歷史數據的診斷方法
5.4 數據驅動的故障分類與決策
5.5 動態系統建模
5.6 基於物理模型的方法
5.7 基於模型推理
5.8 基於案例推理（cBR）
5.9 其他故障診斷方法
5.10 電氣／電子系統的診斷結構
5.11 案例研究：基於振動的發動機軸承故障檢測和診斷
參考文獻

第6章 故障預測
6.1 引言
6.2 基於模型的預測技術
6.3 基於概率的預測技術
6.4 數據驅動預測技術
6.5 案例研究
參考文獻

第7章 故障診斷與預測的性能指標
7.1 引言
7.2 CBM／PHM要求的闡釋
7.3 特徵評價指標
7.4 故障診斷性能指標
7.5 預測性能指標
7.6 診斷與預測的有效性指標
7.7 CBM／PHM系統的複雜性／成本效益分析
參考文獻

第8章 運行系統的後勤維護
8.1 引言
8.2 CBM的產品支持體系結構、知識庫與方法
8.3 不具有CBM的產品支持
8.4 具有CBM的產品支持
8.5 維修規劃策略
8.6 簡單實例
參考文獻
附錄

2.5.1 核查和驗證CBM／PHM系統
CBM／PHM技術的核查和驗證（V&V）是為了確保設計的性能滿足系統要求。系統的性能指標為V&V提供了基礎，并且這對系統的設計改進也很有用。這些方面幾乎沒有正式的或普遍接受的技術和方法。在下面的小節中，將討論有助于PHM系統（V&V）的方案和指標。系統核查和驗證行為支持系統的開發，以實現系統的認證。當以下問題得到肯定的答案時，一個系統的認證便成功了。這個問題是“是否相信該系統在指定的限制條件下，可以滿足性能指標要求？”這是對核查和驗證正式定義之前的一個啟發性問題：
核查回答這個問題：“我是否正確地建立了系統？”（這個系統的搭建是否符合所述的性能指標）
驗證回答這個問題：“我是否建立了正確的系統？”（系統模型是否足夠接近實際的物理系統，性能指標和系統約束是否正確）
休斯（1997）提出了模型驗證的定義：模型驗證是一個確定的過程，它確定了一個模型的實施可以準確反映開發者的概念性的描述和規范。
CBM／PHM系統的核查和驗證框架可能需要對構造模塊的理解——由于固有的系統復雜性，理解一個已定的CBM或PHM系統的構造成為了重大的挑戰，并對使用有效的V&V方法構成顯著障礙。一種可能的方法概述如下：
（1）將系統分解成一些子系統，并定義各子系統之間的相互約束，也就是把問題分解為能夠理解的子問題。
（2）使用對象管理組的接口定義語言（IDL），捕獲子系統之間的相互作用。
（3）使用通用建模語言（UML），捕獲系統的行為，以構建系統架構和描述子系統。
理解系統的架構、子系統建模以及系統驗證這一系列的離線處理過程，可以按如下步驟進行：
（1）建立一套CBM（診斷，預測等）架構，并劃分為多個功能模塊。
（2）把模塊按計算結構劃分。
（3）選擇一套質量屬性，用以評估所建的架構（選擇成功的標準）。
（4）選擇用以測試所需的質量屬性的具體任務。
（5）評估每個構架對每個任務的支持程度。
2.5.2 性能指標
故障診斷及預測的功能指標，構成了CBM／PHM績效評價的核心。仿真結果與實際故障數據用來反映系統的性能。設備狀態監測和統計信號檢測技術可以為性能指標的發展奠定一個基礎。故障診斷及預測性能將在第7章詳盡地討論。