《複雜裝備故障預測與健康管理技術》是2013年12月1日國防工業出版社出版的圖書，作者是邵新傑、曹立軍。
基本介紹
內容簡介,目錄,
內容簡介
《複雜裝備故障預測與健康管理技術》以複雜裝備為研究對象，針對裝備狀態難以量化評估、無法實現故障預測等難題，深入分析複雜裝備PHM中的基本活動與理論機制，重點研究了實現故障預測、健康狀態評估和健康管理中的一些關鍵技術，構建複雜裝備PHM體系結構，對PHM系統進行了設計與實現，並以無人機和輪式車輛為例說明了PHM系統的總體結構和關鍵技術。《複雜裝備故障預測與健康管理技術》可以供高等院校機械工程、系統建模與仿真、機電一體化等專業的學生以及從事裝備故障預測與健康管理研究的科研人員參考使用。
《複雜裝備故障預測與健康管理技術》是在提煉和吸收作者多年裝備技術保障研究成果的基礎上撰寫而成的，以複雜裝備為研究對象，在探討裝備故障預測與健康管理理論的基礎上，重點研究複雜裝備PHM技術、故障預測技術、電子裝備PHM技術、健康管理技術、健康評估技術和PHM系統套用等內容，期望達到提高裝備任務成功率、降低維修保障費用、縮短維修任務周期等目標，推動裝備健康管理理論在複雜裝備維修保障中的套用，有重要的現實意義和顯著的軍事、經濟效益。
目錄
第1章 PHM技術概述
1.1 裝備故障預測與健康管理技術的產生與發展
1.2 裝備全壽命周期內實施PHM的必要性分析
1.3 PHM的研究現狀
1.3.1 國外的研究現狀
1.3.2 國內的研究現狀
1.4 現有技術存在的問題
第2章 PHM基本理論
2.1 PHM基本概念
2.1.1 基於狀態的維修
2.1.2 故障預測與健康管理
2.1.3 以可靠性為中心的維修
2.2 PHM主要功能
2.3 PHM技術框架
2.4 PHM關鍵技術
2.4.1 數據採集和感測器套用技術
2.4.2 數據傳輸技術
2.4.3 數據預處理技術
2.4.4 狀態監測、健康評估和故障預測方法
2.4.5 數據融合和自動推理決策技術
2.4.6 接口技術
2.4.7 維修決策技術
第3章 故障預測基本理論
3.1 複雜裝備故障預測的特點
3.1.1 複雜裝備故障發生的特點
3.1.2 複雜裝備故障的分類
3.2 基於數據驅動的預測方法
3.3 基於人工智慧的預測方法
3.4 基於物理模型的預測方法
3.5 組合預測方法
3.6 電子裝備故障預測
3.7 現有預測方法用於故障預測存在的不足
第4章 基於虛擬樣機的故障預測技術
4.1 虛擬樣機技術
4.2 基於虛擬樣機的協同仿真技術
4.3 基於虛擬樣機的預測知識獲取機制
4.4 基於虛擬樣機的故障仿真與預測技術
4.5 故障注入技術
4.6 VV&A驗證
第5章 電子裝備PHM技術
5.1 基於HMM的電子裝備健康管理研究
5.1.1 HMM基本理論
5.1.2 電子裝備HMM基本結構
5.1.3 基於HMM的健康管理原理
5.2 電子裝備故障預測的難點
5.3 電子裝備故障預測流程
5.4 電子裝備狀態特徵的分析與提取
5.5 電子裝備故障預測方法
5.5.1 基於自回歸模型的故障預測方法
5.5.2 基於支持向量機的故障預測方法
5.5.3 基於神經網路的故障預測方法
第6章 複雜裝備健康管理技術
6.1 複雜裝備健康管理基本內容
6.1.1 基於SSM的複雜裝備健康管理問題分析
6.1.2 複雜裝備健康管理基本活動的CATWOE分析
6.1.3 複雜裝備健康管理基本活動的概念模型
6.2 複雜裝備故障預測與健康管理中的多源數據融合
6.2.1 故障狀態信息
6.2.2 異常現象信息
6.2.3 使用環境信息
6.2.4 多源信息融合
6.3 複雜裝備健康管理中維修策略的選擇
6.3.1 按裝備分類選擇維修策略
6.3.2 按故障模式特徵選擇維修策略
6.4 複雜裝備全員全程健康管理
6.4.1 裝備全員全程健康管理的基本特性
6.4.2 裝備全員全程健康管理的實施過程
第7章 複雜裝備健康狀態評估技術
7.1 裝備健康狀態評估的基本概念與內涵
7.2 裝備技術狀態與健康狀態
7.3 健康狀態評估的量化
7.4 健康狀態評估的一般流程
7.4.1 健康狀態評估準備階段
7.4.2 健康狀態評估實施階段
7.4.3 健康狀態評估分析與反饋階段
7.5 常用的評估方法分析
7.5.1 健康狀態評估的分類
7.5.2 常用的評估方法
7.6 基於灰色理論的健康狀態評估技術
7.6.1 健康狀態灰色聚類的基本原理
7.6.2 白化權函式的確定
7.7 複雜裝備剩餘壽命預測技術
7.7.1 常用的剩餘壽命預測方法
7.7.2 基於狀態信息的剩餘壽命預測方法
第8章 PHM系統套用
8.1 無人機PHM系統
8.1.1 總體結構
8.1.2 關鍵技術
8.2 輪式車輛PHM系統
8.2.1 總體結構
8.2.2 關鍵技術
8.2.3 主要功能
8.2.4 硬體系統
8.2.5 軟體系統
8.3 PHM技術發展趨勢
參考文獻
1.1 裝備故障預測與健康管理技術的產生與發展
1.2 裝備全壽命周期內實施PHM的必要性分析
1.3 PHM的研究現狀
1.3.1 國外的研究現狀
1.3.2 國內的研究現狀
1.4 現有技術存在的問題
第2章 PHM基本理論
2.1 PHM基本概念
2.1.1 基於狀態的維修
2.1.2 故障預測與健康管理
2.1.3 以可靠性為中心的維修
2.2 PHM主要功能
2.3 PHM技術框架
2.4 PHM關鍵技術
2.4.1 數據採集和感測器套用技術
2.4.2 數據傳輸技術
2.4.3 數據預處理技術
2.4.4 狀態監測、健康評估和故障預測方法
2.4.5 數據融合和自動推理決策技術
2.4.6 接口技術
2.4.7 維修決策技術
第3章 故障預測基本理論
3.1 複雜裝備故障預測的特點
3.1.1 複雜裝備故障發生的特點
3.1.2 複雜裝備故障的分類
3.2 基於數據驅動的預測方法
3.3 基於人工智慧的預測方法
3.4 基於物理模型的預測方法
3.5 組合預測方法
3.6 電子裝備故障預測
3.7 現有預測方法用於故障預測存在的不足
第4章 基於虛擬樣機的故障預測技術
4.1 虛擬樣機技術
4.2 基於虛擬樣機的協同仿真技術
4.3 基於虛擬樣機的預測知識獲取機制
4.4 基於虛擬樣機的故障仿真與預測技術
4.5 故障注入技術
4.6 VV&A驗證
第5章 電子裝備PHM技術
5.1 基於HMM的電子裝備健康管理研究
5.1.1 HMM基本理論
5.1.2 電子裝備HMM基本結構
5.1.3 基於HMM的健康管理原理
5.2 電子裝備故障預測的難點
5.3 電子裝備故障預測流程
5.4 電子裝備狀態特徵的分析與提取
5.5 電子裝備故障預測方法
5.5.1 基於自回歸模型的故障預測方法
5.5.2 基於支持向量機的故障預測方法
5.5.3 基於神經網路的故障預測方法
第6章 複雜裝備健康管理技術
6.1 複雜裝備健康管理基本內容
6.1.1 基於SSM的複雜裝備健康管理問題分析
6.1.2 複雜裝備健康管理基本活動的CATWOE分析
6.1.3 複雜裝備健康管理基本活動的概念模型
6.2 複雜裝備故障預測與健康管理中的多源數據融合
6.2.1 故障狀態信息
6.2.2 異常現象信息
6.2.3 使用環境信息
6.2.4 多源信息融合
6.3 複雜裝備健康管理中維修策略的選擇
6.3.1 按裝備分類選擇維修策略
6.3.2 按故障模式特徵選擇維修策略
6.4 複雜裝備全員全程健康管理
6.4.1 裝備全員全程健康管理的基本特性
6.4.2 裝備全員全程健康管理的實施過程
第7章 複雜裝備健康狀態評估技術
7.1 裝備健康狀態評估的基本概念與內涵
7.2 裝備技術狀態與健康狀態
7.3 健康狀態評估的量化
7.4 健康狀態評估的一般流程
7.4.1 健康狀態評估準備階段
7.4.2 健康狀態評估實施階段
7.4.3 健康狀態評估分析與反饋階段
7.5 常用的評估方法分析
7.5.1 健康狀態評估的分類
7.5.2 常用的評估方法
7.6 基於灰色理論的健康狀態評估技術
7.6.1 健康狀態灰色聚類的基本原理
7.6.2 白化權函式的確定
7.7 複雜裝備剩餘壽命預測技術
7.7.1 常用的剩餘壽命預測方法
7.7.2 基於狀態信息的剩餘壽命預測方法
第8章 PHM系統套用
8.1 無人機PHM系統
8.1.1 總體結構
8.1.2 關鍵技術
8.2 輪式車輛PHM系統
8.2.1 總體結構
8.2.2 關鍵技術
8.2.3 主要功能
8.2.4 硬體系統
8.2.5 軟體系統
8.3 PHM技術發展趨勢
參考文獻
