工程系统诊断与预测

工业预测使用概率测量对工业系统的全寿命周期进行预报，由此来决定机器的运行方式，尤其需要的是能够在机器失效前预测。这一点是首要的。因此，为工程系统开发可靠的预测过程，对增加系统性能和提高可靠性是很好重要的。本书内容主要是介绍系统诊断和预测的基本原理和应用。在诊断和预测系统的方法和技术上开展了广泛讨论,内容高度覆盖了SHM/DP学科范围，包括以实际应用案例来说明方法的有效性，以及未来的发展趋势和研究。本书可作为高等学校本科高年级和研究生的参考教材，也可以作为从事故障诊断和预测的工程技术人员的参考书。

赛义夫丁·卡德里，海军工程大学电子工程学院，教授。曾获得海军院校教育育才银奖、海军课堂授课质量奖等，负责培训大学生电子设计竞赛获得多项奖项。“电子线路系列课程改革”获全军教学成果二等奖。

第1章在通用离散随机系统中实现基于输出概率密度估计的迭代容错控制
1.1引言
1.2基于ILC的PDF控制
1.3问题公式化
1.3.1非线性动态权重模型
1.4故障检测
1.5故障诊断
1.6故障容错控制
1.6.1问题公式化
1.6.2控制器设计
1.7径向基函数的调整
1.8收敛性分析
1.9一个演示例子
1.10结论
参考文献
第2章智能系统监测：在线学习和系统条件状态
2.1引言
2.1.1预测与健康管理
2.1.2问题公式化
2.1.3系统退化监测
2.2传送带过程仿真
2.2.1感应电动机及其控制
2.2.2标量控制电机建模
2.2.3矢量控制电机建模
2.2.4热模型
2.2.5传送带
2.2.6退化仿真
2.3在线学习自适应建模
2.3.1感应电动机自适应模型
2.3.2负载转矩自适应估计器
2.3.3转子电阻参数估计
2.4退化自动装置和系统条件状态
2.5解决方案和建议
2.6未来的研究方向
2.7结论
参考文献
辅助读物
关键术语和定义
附录
第3章分类器的原理
3.1引言
3.2背景
3.3分类器
3.3.1分类器的训练
3.3.2分类器的隶属度
3.3.3多变量分类器
3.3.4分类标签
3.4数据预处理
3.5连续学习
3.5.1概述
3.5.2初始训练
3.5.3预测
3.5.4再训练
3.5.5故障检测
3.5.6诊断进程
3.5.7总结
3.6预测的置信区间
3.7通用性
3.8未来的研究方向
3.9结论
参考文献
其他阅读
第4章综合多传感器信息产生故障诊断指标
4.1引言
4.2背景
4.3为故障级别诊断产生的一个指标
4.3.1方法Ⅰ：处理从两个传感器采集的信号
4.3.2方法Ⅱ：分别从每个传感器处理采集信号
4.3.3泥浆泵的叶轮故障诊断应用
4.4未来的研究方向
4.5结论
4.6致谢
参考文献
补充阅读
第5章基于自由参数变换方法对系统进行故障检测与隔离
5.1引言
5.2问题假设
5.2.1目标
5.2.2假设
5.2.3基于数据残差生成方法的一般原则
5.3单一模式的传感器故障检测和隔离
5.3.1基于数据的残差法
5.3.2残差对故障的灵敏度
5.3.3传感器故障隔离
5.4仅使用在线输入／输出数据进行转换时间估计
5.5利用在线和离线的输入／输出数据进行开关时间估计和当前模式识别
5.5.1基于数据的残差
5.5.2模式识别
5.5.3模式辨别能力
5.5.4开关时间估计
5.5.5转换的可探测性
5.5.6示例
5.6算法
5.7车辆防侧翻实例
5.8结论
参考文献
第6章基于数据驱动的旋转机预测
6.1引言
6.2状态监测的状态指标
6.2.1特征提取来提高信噪比
6.2.2TSA技术和状态指标
6.2.3齿轮故障状态指标
6.3阈值设置和组件健康
6.3.1齿轮健康分布函数
6.3.2状态指标间的相关性控制
6.3.3基于瑞利概率密度函数的健康指标
6.4预测的状态空间模型
6.4.1估算系统的剩余有效寿命
6.4.2预测及预测中的置信区间
6.4.3试验样品和一个预测实例
6.5结论
参考文献
第7章基于个体预测确定合适的退化参数
7.1引言
7.2背景
7.3方法
7.3.1通用路径模型
7.3.2利用非贝叶斯更新方法结合先验信息
7.3.3选择最优预测参数
7.3.4综合监测和预测系统
7.4应用与结果
7.4.1数据集描述
7.4.2通过专家分析找到一个预测参数
7.4.3确定一个最佳的预测参数与遗传算法
7.5总结
参考文献
第8章多状态设备退化的非齐次连续时间隐半马尔科夫建模过程
8.1引言
8.2背景
8.3马尔可夫重建过程的多态退化建模
8.3.1初级NHCTSMP
8.3.2转换类型
8.3.3使用转换率函数NHCTSMP建模
8.3.4转换类型的选择
8.3.5使用NHCTHSMP多状态设备建模
8.3.6假设
8.3.7NHCTHSMP参数
8.4为多状态设备的NHCTHSMP参数估计
8.4.1无监督估计方法
8.5计算实例
8.6未来的研究方向
8.7总结
8.8致谢
参考文献
第9章基于概率变换与有限元法相结合的机械系统随机疲劳诊断
9.1引言
9.2随机疲劳
9.2.1概率变换方法
9.2.2有限元法
9.2.3有限元和概率变换方法的新技术
9.2.4应用：张力下的多孔板
9.3总结
参考文献
第10章基于状态分类和预测的旋转机退化预测
10.1引言
10.2背景
10.3异常定义和退化检测
10.4基于状态分类的退化过程
10.4.1学习矢量量化
10.4.2支持向量机
10.5基于状态预测的退化
10.5.1异常状态分类器的概率估计原理
10.5.2使用支持向量机的异常状态的概率估计
10.6旋转机状态分类和预测的案例
10.6.1训练和测试样本
10.6.2退化状态分类
10.6.3退化状态预测
10.7未来的研究方向
10.7.1失效发生的概率估计
10.7.2复杂设备的降维
10.8结论
10.9致谢
参考文献
补充阅读
第11章连续刀具状态检测的一种时序预测方法
11.1引言
11.1.1隐马尔可夫模型
11.2隐半马氏模型的方法
11.3前后向迭代算法的简化计算
11.3.1前后向变量
11.3.2状态估计
11.4诊断和预测
11.5数据集和特征
11.5.1统计特征
11.5.2小波特征
11.5.3特征选择
11.6诊断和预测结果
11.6.1方面一：交叉验证
11.6.2方面二：测试诊断能力
11.6.3方面三：预测能力测试
11.6.4非对称损失函数
11.6.5方面一:非对称交叉验证
11.6.6方面二:非对称诊断
11.7结论
参考文献
第12章集成系统健康状态的预测与监控
12.1引言
12.2背景
12.2.1故障诊断概述
12.2.2PHM概述
12.2.3可靠性与故障容错控制概述
12.3集成控制和预测
12.3.1控制和预测
12.3.2体系结构描述
12.3.3数据采集和预处理
12.3.4状态监测与故障诊断
12.3.5预测
12.3.6决策
12.3.7对策与建议
12.4未来研究方向
12.5结论
12.6致谢
参考文献
补充阅读
第13章基于粒子滤波的齿轮故障预测方法
13.1引言
13.2方法
13.2.1一维健康指数
13.2.2基于粒子滤波的RUL预测
13.3螺旋伞齿轮的案例研究
13.3.1实验装置和数据收集
13.3.2结果
13.4总结
13.5致谢
参考文献
第14章PHM商业应用案例：投资回报率和可用性影响
14.1引言
14.1.1维修模式
14.1.2系统和企业级维修价值
14.2投资回报(ROI)
14.2.1ROI的定义
14.2.2ROI成本规避
14.2.3将健康管理加入风力发动机的投资回报
14.3系统级维修值
14.3.1定期维修与无维修灵活性PHM的NPV
14.3.2维修选项分析
14.4可用性需求
14.4.1可用性合同
14.4.2基于可用性的设计
14.5结论
参考文献
第15章船舶动力机械系统的远程故障诊断系统
15.1引言
15.2基于知识的远程诊断系统描述
15.2.1系统的整体设计
15.2.2MSS的设计
15.2.3DSLC的设计
15.2.4远程知识服务
15.3案例研究：齿轮泵损坏检测与诊断
15.3.1在线异常报警
15.3.2离线故障诊断
15.4未来研究方向
15.5结论
15.6致谢
参考文献
第16章磨损条件下节流阀的预测与健康管理：最优维修规划诊断—预测框架
16.1引言
16.2CBM通用指南和标准
16.3基于状态维修的节流阀
16.3.1砂管理与检测
16.3.2侵蚀监测
16.4节流阀侵蚀案例研究
16.5节流阀状态监测
16.6估计节流阀剩余有效寿命
16.6.1侵蚀指标的伽马过程建模
16.6.2伽马过程参数的估计
16.6.3剩余有效寿命为有条件寿命分布
16.6.4结果
16.7结论
参考文献
第17章工业设备的故障预测与健康管理
17.1引言
17.2预测方法的特征
17.2.1快速预测
17.2.2鲁棒性
17.2.3置信区间估计
17.2.4适用性
17.2.5详细说明
17.2.6建模和计算负担
17.2.7多故障处理
17.3PHM的信息和数据
17.4PHM的方法
17.4.1基于第一原理模型的方法
17.4.2基于可靠性模型的方法
17.4.3传感器数据驱动方法的过程
17.5案例
17.5.1利用粒子滤波第一原理模型的方法
17.5.2一种数据驱动的方法：模式模糊相似
17.6挑战与未来研究
17.6.1混合信息和数据
17.6.2预测指标的定义
17.6.3集成和混合方法
17.6.4伴随不确定性量化的RUL和可靠性评估
17.6.5验证与预测方法
17.6.6仪器仪表的设计
17.6.7控制、操作和维护一体化过程的PHM
17.7总结和结论
参考文献
第18章在不确定条件下使用贝叶斯分析和解析近似法进行结构可靠性和响应预测
18.1引言
18.2贝叶斯建模和拉普拉斯近似
18.3使用一阶和二阶可靠性方法进行估计
18.4逆FORM方法的系统响应估计
18.5举例
18.5.1复合梁可靠性实例
18.5.2使用健康监测数据结构比例更新实例
18.6结论
参考文献
第19章使用间接传感器测量具有动态响应重建的疲劳损伤预测和寿命预测
19.1引言
19.2经验模式分解
19.2.1标准的筛选过程
19.2.2间歇性标准的筛选过程
19.2.3变换公式
19.3时间微分疲劳裂纹扩展模型
19.4例子
19.5结论
参考文献