大數據驅動的設備健康預測及維護決策最佳化

《大數據驅動的設備健康預測及維護決策最佳化》是2019年1月清華大學出版社出版的圖書，作者是董明、劉勤明。

基本介紹

• 中文名：大數據驅動的設備健康預測及維護決策最佳化
• 作者：董明、劉勤明
• 出版社：清華大學出版社
• 出版時間：2019年1月1日
• 定價：98 元
• 開本：16 開
• ISBN：9787302496328

內容簡介

本書是近幾年作者對設備健康預測及維護領域的研究成果及經驗總結，可以作為管理科學與工程、工業工程等專業研究生科研輔助資料，使其了解設備的運行狀態、衰退趨勢以及採取的維護策略。本書共分五個專題：國內外相關研究述評，單監測信息的線上健康預測，多監測信息的線上健康預測，設備集成動態維護，設備維護調度。

目錄

Ⅴ

第1章　緒　論1

11　研究背景和意義1

12　研究範圍與對象4

13　研究目的與創新點5

14　研究架構7

15　本章小結8

第2章　設備維護的概念9

21　引言9

22　設備健康管理的歷史發展12

23　設備健康預測方法的研究及進展14

2．3．1　基於物理模型的方法15

2．3．2　基於知識驅動的方法17

2．3．3　基於數據驅動的方法20

2．3．4　基於模型驅動的方法26

2．3．5　基於信息融合的方法31

2．3．6　混合模型32

24　設備維護方法的研究及進展36

2．4．1　基於健康信息的維護38

2．4．2　基於衰退過程的維護40

2．4．3　基於備件庫存的維護41

25　設備維護調度方法的研究及進展42

26　現有方法的不足47

2．6．1　設備健康預測研究的不足47

Ⅵ

2．6．2　設備維護研究的不足48

2．6．3　設備維護調度最佳化需要研究的問題48

27　退化隱半馬爾可夫模型49

28　本章小結56

第3章　單監測信息的線上健康預測60

31　引言60

32　設備線上健康預測方法62

3．2．1　數據預處理及特徵提取62

3．2．2　線上健康預測算法64

3．2．3　剩餘有效壽命預測方法68

33　算例分析69

3．3．1　基於HSMM的健康診斷71

3．3．2　數據準備與處理73

3．3．3　模型參數估計77

3．3．4　線上健康預測分析78

3．3．5　預測性能評估82

34　本章小結85

第4章　多監測信息的線上健康預測86

41　引言86

42　特徵空間降維87

43　設備線上健康預測方法88

4．3．1　修正隱式半馬爾可夫模型88

4．3．2　自適應隱式半馬爾可夫模型92

4．3．3　剩餘有效壽命預測方法94

44　算例分析97

4．4．1　數據準備97

4．4．2　線上健康狀態識別分析98

4．4．3　線上健康預測分析101

4．4．4　預測性能評估103

45　本章小結106

第5章　基於線上健康預測的集成動態維護研究107

51　引言107

Ⅶ

52　衰退過程分析112

53　維護動作與維護時間分析114

54　集成動態維護模型117

5．4．1　基本假設和符號117

5．4．2　維護成本分析119

5．4．3　基於動態規划算法維護策略最佳化模型123

5．4．4　維護策略最佳化算法127

55　算例分析129

5．5．1　數據準備129

5．5．2　其他維護策略133

5．5．3　維護結果分析134

5．5．4　備件庫存策略分析137

5．5．5　策略動態性分析138

56　本章小結141

第6章　基於集成維護模型的維護調度最佳化研究143

61　引言143

62　設備維護調度最佳化模型144

6．2．1　設備維護調度決策144

6．2．2　遺傳算法151

63　案例分析153

6．3．1　數據準備154

6．3．2　算法設計157

6．3．3　維護調度比較分析157

6．3．4　考慮調整因子的維護調度分析163

64　本章小結165

第7章　總結與展望166

71　結論166

72　展望168

參考文獻170