设备状态监测与智能维护系统.doc

设备状态监测与智能维护系统

TOC\o1-2\h\u38第1章绪论 4

209021.1设备状态监测概述 4

277221.1.1设备状态监测的意义 4

304971.1.2设备状态监测的主要方法 4

281001.2智能维护系统的发展趋势 4

36061.2.1大数据与云计算技术在智能维护系统中的应用 5

8621.2.2人工智能技术在智能维护系统中的应用 5

143381.2.3物联网技术在智能维护系统中的应用 5

222891.2.4数字孪生技术在智能维护系统中的应用 5

5022第2章设备状态监测技术基础 5

242482.1信号处理技术 5

208272.1.1模拟信号处理 5

151192.1.2数字信号处理 5

165862.2数据采集与传输技术 6

41032.2.1数据采集技术 6

179682.2.2数据传输技术 6

103692.3常用传感器及其应用 6

250512.3.1位移传感器 6

22652.3.2速度传感器 6

324942.3.3温度传感器 6

284052.3.4压力传感器 6

117092.3.5液位传感器 6

296252.3.6振动传感器 7

19963第3章设备故障诊断方法 7

248343.1故障诊断原理与分类 7

38973.1.1故障诊断原理 7

103953.1.2故障诊断分类 7

88483.2人工智能在故障诊断中的应用 7

30233.2.1神经网络在故障诊断中的应用 8

36923.2.2模糊逻辑在故障诊断中的应用 8

165073.2.3支持向量机在故障诊断中的应用 8

240113.3数据驱动故障诊断方法 8

20043.3.1故障特征提取 8

282803.3.2故障特征选择 8

31363.3.3机器学习分类算法 8

32256第4章智能维护系统架构与设计 9

181494.1系统架构设计 9

213694.1.1总体架构 9

294144.1.2感知层 9

52014.1.3传输层 9

8764.1.4平台层 9

12114.1.5应用层 9

314524.2系统功能模块设计 9

144624.2.1数据处理模块 9

135584.2.2故障诊断模块 10

79784.2.3预测维护模块 10

6834.3系统集成与实施 10

284144.3.1系统集成 10

117614.3.2系统实施 10

194654.3.3系统优化与升级 10

27865第5章设备状态监测数据预处理 10

136465.1数据清洗与去噪 10

180995.1.1数据清洗 10

204555.1.2数据去噪 10

171655.2数据归一化与特征提取 11

103775.2.1数据归一化 11

147835.2.2特征提取 11

14875.3数据降维与压缩 11

52355.3.1主成分分析（PCA） 11

312895.3.2独立成分分析（ICA） 11

54445.3.3压缩感知（CS） 11

6848第6章设备状态评估方法 11

49626.1状态评估指标体系 11

100926.1.1指标体系构建原则 11

260876.1.2指标体系构成 11

75166.2常用状态评估方法 12

138856.2.1故障树分析法 12

97396.2.2模糊综合评估法 12

324506.2.3神经网络评估法 12

137966.2.4支持向量机评估法 12

244716.3评估结果可视化 12

318486.3.1可视化方法 12

6856.3.2可视化应用 12

6756第7章设备故障预测技术 13

208907.1故障预测原理与方法 13

304867.1.1故障预测概述 13

47967.1.2故障预测方法 13

49077.2基于模型的故障预测 13

288417.2.1故障预测模型构建 13

289257.2.2故障预测模型参数估计 13

179297.2.3故障预测模型验证与优化 13

90867.3基于数据驱动的故障