基于大数据的起重装备服役健康管理
作者: 丁克勤，陈力编著26.82万字34人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (353章)
倒序
正文
001 绪论(1)002 绪论(2)003 绪论(3)004 .1 起重装备发展趋势及其特点005 .2 起重装备面临的形势分析006 .3.1 起重装备健康管理需求007 .3.2 起重装备健康管理组成008 .3.3 起重装备健康管理应用009 .3.4 起重装备健康管理发展趋势010 .4 本书主要内容011 起重装备全生命周期数据模型(1)012 起重装备全生命周期数据模型(2)013 起重装备全生命周期数据模型(3)014 起重装备全生命周期数据模型(4)015 起重装备全生命周期数据模型(5)016 .1 概述017 .2 产品全生命周期数据管理范围018 .3 产品全生命周期数据模型019 .4 产品全生命周期数据获取020 .5.1 产品全生命周期模型体系框架021 .5.2 产品全生命周期元模型建模方法022 .5.3 产品全生命周期阶段领域元模型023 .5.4 起重装备全生命周期信息模型024 .6 基于统一数据源的敏捷数据管理框架025 基于大数据的结构疲劳累积损伤诊断(1)026 基于大数据的结构疲劳累积损伤诊断(2)027 基于大数据的结构疲劳累积损伤诊断(3)028 .1 概述029 .2 疲劳的基本概念030 .3 应力监测大数据处理方法031 .3.1 应力-时间历程032 .3.2 应力-时间历程监测大数据快速处理方法033 .4 疲劳累积损伤诊断理论034 .4.1 线性疲劳累积损伤理论035 .4.2 双线性疲劳累积损伤理论036 .4.3 非线性疲劳累积损伤理论037 .5.1 工程概述038 .5.2 测点位置039 .5.3 基于光纤光栅的应力谱实时监测040 .5.4 测试数据040 .5.4 测试数据041 .5.5 桥式起重机的疲劳累积损伤计算041 .5.5 桥式起重机的疲劳累积损伤计算042 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(1)042 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(1)043 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(2)043 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(2)044 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(3)044 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(3)045 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(4)045 起重装备结构疲劳裂纹形成寿命预测(4)046 .1 概述046 .1 概述047 .2 疲劳寿命定义047 .2 疲劳寿命定义048 .3 疲劳裂纹形成寿命预测研究动态048 .3 疲劳裂纹形成寿命预测研究动态049 .4.1 名义应力法049 .4.1 名义应力法050 .4.2 局部应力-应变法050 .4.2 局部应力-应变法051 .4.3 应力场强法051 .4.3 应力场强法052 .4.4 焊接结构疲劳裂纹萌生寿命估算052 .4.4 焊接结构疲劳裂纹萌生寿命估算053 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(1)053 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(1)054 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(2)054 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(2)055 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(3)055 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(3)056 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(4)056 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(4)057 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(5)057 基于大数据的减速机健康诊断与故障预测(5)058 .1 概述058 .1 概述059 .2.1 齿轮减速机典型故障问题及其原因059 .2.1 齿轮减速机典型故障问题及其原因060 .2.2 齿轮失效模式060 .2.2 齿轮失效模式061 .2.3 轴承失效模式061 .2.3 轴承失效模式062 .3.1 故障诊断方法分类062 .3.1 故障诊断方法分类063 .3.2 基于有监督学习的模式识别方法063 .3.2 基于有监督学习的模式识别方法064 .3.3 基于无监督学习的模式识别方法064 .3.3 基于无监督学习的模式识别方法065 .4.1 故障预测概述065 .4.1 故障预测概述066 .4.2 故障预测方法分类066 .4.2 故障预测方法分类067 .4.3 基于数据的预测方法067 .4.3 基于数据的预测方法068 .4.4 基于概率统计的预测方法068 .4.4 基于概率统计的预测方法069 .5.1 齿轮减速机专用振动标准069 .5.1 齿轮减速机专用振动标准070 .5.2 振动状态监测与诊断标准070 .5.2 振动状态监测与诊断标准071 基于大数据的制动器健康诊断与故障预测(1)071 基于大数据的制动器健康诊断与故障预测(1)072 基于大数据的制动器健康诊断与故障预测(2)072 基于大数据的制动器健康诊断与故障预测(2)073 基于大数据的制动器健康诊断与故障预测(3)073 基于大数据的制动器健康诊断与故障预测(3)074 .1 概述074 .1 概述075 .2.1 制动器典型失效模式075 .2.1 制动器典型失效模式076 .2.2 制动器典型失效分析076 .2.2 制动器典型失效分析077 .2.3 制动器失效机理分析077 .2.3 制动器失效机理分析078 .3.1 制动器健康状态划分078 .3.1 制动器健康状态划分079 .3.2 模糊状态诊断原理079 .3.2 模糊状态诊断原理080 .3.3 制动器健康状态诊断模型080 .3.3 制动器健康状态诊断模型081 .3.4 各隶属函数的确定081 .3.4 各隶属函数的确定082 .4.1 基于时间序列的制动器故障预测082 .4.1 基于时间序列的制动器故障预测083 .4.2 基于BP神经网络算法的制动器故障预测083 .4.2 基于BP神经网络算法的制动器故障预测084 .4.3 基于支持向量回归的制动器故障预测084 .4.3 基于支持向量回归的制动器故障预测085 .5 应用案例085 .5 应用案例086 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(1)086 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(1)087 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(2)087 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(2)088 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(3)088 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(3)089 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(4)089 起重装备电气系统健康诊断与故障预测(4)090 .1 概述090 .1 概述091 .2 起重装备电气系统故障分析091 .2 起重装备电气系统故障分析092 .2.1 基于FMEA的电气系统故障分析方法092 .2.1 基于FMEA的电气系统故障分析方法093 .2.2 起重装备电气系统的层次划分093 .2.2 起重装备电气系统的层次划分094 .2.3 电气部件的故障分析094 .2.3 电气部件的故障分析095 .2.4 子系统的故障分析095 .2.4 子系统的故障分析096 .2.5 系统的故障分析096 .2.5 系统的故障分析097 .3.1 基于定量FTA的起重装备电气系统故障预测方法097 .3.1 基于定量FTA的起重装备电气系统故障预测方法098 .3.2 电气系统故障树的建立098 .3.2 电气系统故障树的建立099 .3.3 故障预报模型的建立099 .3.3 故障预报模型的建立100 .3.4 起重装备电气系统故障预测的流程100 .3.4 起重装备电气系统故障预测的流程101 .3.5 起重装备电气系统故障预测算例101 .3.5 起重装备电气系统故障预测算例102 .4 电气部件故障率的预测102 .4 电气部件故障率的预测103 .4.1 基于产品寿命数据的故障率的预测103 .4.1 基于产品寿命数据的故障率的预测104 .4.2 基于可靠性手册的故障率的预测104 .4.2 基于可靠性手册的故障率的预测105 .4.3 基于现场故障记录统计的故障率的预测105 .4.3 基于现场故障记录统计的故障率的预测106 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(1)106 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(1)107 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(2)107 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(2)108 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(3)108 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(3)109 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(4)109 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(4)110 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(5)110 数据驱动的起重装备运行故障与工作效率分析方法(5)111 .1 概述111 .1 概述112 .2 基于故障模式及运维数据的起重装备性能评估112 .2 基于故障模式及运维数据的起重装备性能评估113 .2.1 贝叶斯网络113 .2.1 贝叶斯网络114 .2.2 基于专家知识和系统运行记录的贝叶斯网络构造方法114 .2.2 基于专家知识和系统运行记录的贝叶斯网络构造方法115 .3.1 设备综合效率115 .3.1 设备综合效率116 .3.2 面向潜在运行效率的起重装备运行效率预测模型116 .3.2 面向潜在运行效率的起重装备运行效率预测模型117 .4.1 潜在运行效率分析及预测性维修决策框架117 .4.1 潜在运行效率分析及预测性维修决策框架118 .4.2 基于潜在运行效率的维修决策模型118 .4.2 基于潜在运行效率的维修决策模型119 .5 应用案例119 .5 应用案例120 .5.1 起重装备折臂事故的故障树和贝叶斯网络结构120 .5.1 起重装备折臂事故的故障树和贝叶斯网络结构121 .5.2 基于专家知识和系统运行记录的参数训练121 .5.2 基于专家知识和系统运行记录的参数训练122 .5.3 起重装备潜在运行效率分析及预测性维修决策122 .5.3 起重装备潜在运行效率分析及预测性维修决策123 起重装备关键风险因素辨识与风险评价方法(1)123 起重装备关键风险因素辨识与风险评价方法(1)124 起重装备关键风险因素辨识与风险评价方法(2)124 起重装备关键风险因素辨识与风险评价方法(2)125 起重装备关键风险因素辨识与风险评价方法(3)125 起重装备关键风险因素辨识与风险评价方法(3)126 .1 概述126 .1 概述127 .2 风险评价基本理论127 .2 风险评价基本理论128 .3.1 风险辨识128 .3.1 风险辨识129 .3.2 起重装备典型事故现实风险评价分级研究129 .3.2 起重装备典型事故现实风险评价分级研究130 .4.1 起重装备风险评价模型构建130 .4.1 起重装备风险评价模型构建131 .4.2 起重装备基本风险分类模型131 .4.2 起重装备基本风险分类模型132 .4.3 起重装备单体固有风险分类方法132 .4.3 起重装备单体固有风险分类方法133 .4.4 起重装备单体现实风险分类方法133 .4.4 起重装备单体现实风险分类方法134 .4.5 起重装备单体现实风险分类实证134 .4.5 起重装备单体现实风险分类实证135 起重装备系统安全性评价方法(1)135 起重装备系统安全性评价方法(1)136 起重装备系统安全性评价方法(2)136 起重装备系统安全性评价方法(2)137 起重装备系统安全性评价方法(3)137 起重装备系统安全性评价方法(3)138 起重装备系统安全性评价方法(4)138 起重装备系统安全性评价方法(4)139 .1 概述139 .1 概述140 .2 安全性评价的层次体系和计算框架140 .2 安全性评价的层次体系和计算框架141 .2.1 层次体系的划分141 .2.1 层次体系的划分142 .2.2 安全性评价的过程142 .2.2 安全性评价的过程143 .2.3 基本的计算框架143 .2.3 基本的计算框架144 .2.4 安全性评价的结果144 .2.4 安全性评价的结果145 .3.1 强度指标145 .3.1 强度指标146 .3.2 刚度指标146 .3.2 刚度指标147 .3.3 裂纹指标147 .3.3 裂纹指标148 .3.4 板的变形指标148 .3.4 板的变形指标149 .3.5 锈蚀指标149 .3.5 锈蚀指标150 .3.6 齿轮和轴承指标150 .3.6 齿轮和轴承指标151 .4 层次分析法151 .4 层次分析法152 .4.1 系统的递阶层次结构152 .4.1 系统的递阶层次结构153 .4.2 比较判断矩阵153 .4.2 比较判断矩阵154 .4.3 权重计算及一致性检验154 .4.3 权重计算及一致性检验155 .5 模糊综合评判法155 .5 模糊综合评判法156 .5.1 模糊综合评判法简述156 .5.1 模糊综合评判法简述157 .5.2 基于多级模糊综合评判法的结构安全性评价157 .5.2 基于多级模糊综合评判法的结构安全性评价158 .6 应用案例158 .6 应用案例159 起重装备以可靠性为中心的维修方法(1)159 起重装备以可靠性为中心的维修方法(1)160 起重装备以可靠性为中心的维修方法(2)160 起重装备以可靠性为中心的维修方法(2)161 起重装备以可靠性为中心的维修方法(3)161 起重装备以可靠性为中心的维修方法(3)162 起重装备以可靠性为中心的维修方法(4)162 起重装备以可靠性为中心的维修方法(4)163 .1 概述163 .1 概述164 .2.1 起重装备结构层次划分164 .2.1 起重装备结构层次划分165 .2.2 起重装备重要功能产品确定165 .2.2 起重装备重要功能产品确定166 .2.3 起重装备FMECA166 .2.3 起重装备FMECA167 .2.4 起重装备维修策略逻辑决断167 .2.4 起重装备维修策略逻辑决断168 .2.5 起重装备预防性维修周期决策168 .2.5 起重装备预防性维修周期决策169 .3.1 起重装备金属结构FMECA169 .3.1 起重装备金属结构FMECA170 .3.2 确定起重装备金属结构SSI170 .3.2 确定起重装备金属结构SSI171 .3.3 起重装备金属结构维修逻辑决断171 .3.3 起重装备金属结构维修逻辑决断172 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(1)172 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(1)173 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(2)173 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(2)174 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(3)174 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(3)175 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(4)175 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(4)176 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(5)176 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(5)177 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(6)177 基于大数据的起重装备服役健康管理平台(6)178 .1 概述178 .1 概述179 .2.1 物联网的发展历程179 .2.1 物联网的发展历程180 .2.2 物联网的定义180 .2.2 物联网的定义181 .2.3 物联网技术181 .2.3 物联网技术182 .3.1 大数据概念182 .3.1 大数据概念183 .3.2 大数据采集技术183 .3.2 大数据采集技术184 .3.3 大数据存储技术184 .3.3 大数据存储技术185 .3.4 大数据挖掘技术185 .3.4 大数据挖掘技术186 .3.5 大数据可视化技术186 .3.5 大数据可视化技术187 .4.1 基于RFID的起重装备风险分析仪187 .4.1 基于RFID的起重装备风险分析仪188 .4.2 基于物联网的起重装备风险管理系统188 .4.2 基于物联网的起重装备风险管理系统189 .4.3 基于检验数据库的起重装备风险管理平台189 .4.3 基于检验数据库的起重装备风险管理平台190 .5.1 管理平台的架构设计190 .5.1 管理平台的架构设计191 .5.2 管理平台服务功能划分191 .5.2 管理平台服务功能划分192 .5.3 起重装备健康管理服务内容192 .5.3 起重装备健康管理服务内容193 .6.1 起重装备风险管理系统应用案例193 .6.1 起重装备风险管理系统应用案例194 .6.2 基于大数据的起重装备服役健康管理平台应用案例194 .6.2 基于大数据的起重装备服役健康管理平台应用案例195 参考文献195 参考文献196 编著图书推荐表196 编著图书推荐表
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