机床电路故障的诊断与修理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:周希章

出品人:

页数:295

译者:

出版时间:2003-1-1

价格:15.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111110293

丛书系列:

图书标签:

• 机床
• 电路
• 故障诊断
• 维修
• 数控
• 电气控制
• 工业自动化
• 故障排除
• 实操
• 技术手册

《现代制造技术中的智能诊断与预测性维护实践》 内容简介： 本书旨在深入探讨现代制造业中，尤其是在高精度数控机床、工业机器人以及复杂自动化生产线上，故障诊断与预测性维护（PdM）技术的最新发展、核心理论与工程实践。我们聚焦于如何利用先进的信息技术、传感技术和数据分析方法，实现对设备状态的实时、准确监控，从而将传统的被动式维修转变为主动的、基于状态的维护模式。 第一部分：工业物联网与传感器技术在设备健康管理中的应用 本部分首先构建了现代智能制造系统的数据采集基础。详细介绍了应用于工业现场的各类传感器技术，包括振动传感器、声发射传感器、温度传感器、电流/电压监测单元以及基于非接触式技术的视觉传感器和红外热成像仪。重点阐述了这些传感器在采集设备运行原始数据方面的物理原理、安装规范与信号预处理技术，如降噪、滤波和特征提取。 随后，本书深入讲解了工业物联网（IIoT）架构在数据传输中的角色。内容涵盖了边缘计算（Edge Computing）在数据初步处理中的必要性，以及不同通信协议（如OPC UA、MQTT、EtherCAT）在保证数据低延迟、高可靠性传输方面的优劣势对比。我们还探讨了如何设计高密度、高吞吐量的数据采集系统，以适应现代生产线对海量时间序列数据的需求。 第二部分：基于数据驱动的故障特征工程与模式识别 在数据采集完成后，如何从海量数据中有效识别出预示未来故障的“特征”成为关键。本章详细介绍了特征工程的方法论。对于周期性信号（如振动信号），我们详细阐述了傅里叶变换（FT）、小波变换（Wavelet Transform）在频域和时频域分析中的应用，以及如何通过包络解调技术捕捉轴承早期损伤的微弱信号。对于非周期性或高维数据，我们介绍了主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维技术，用于提取最能代表设备健康状态的关键特征向量。 模式识别是故障诊断的核心。本书系统地梳理了经典机器学习方法在分类和聚类中的应用，包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）和随机森林（RF）。我们特别强调了迁移学习的概念，探讨了如何利用在实验室或旧设备上训练的模型，快速适应新设备或不同工况下的诊断任务，以减少新系统部署初期的标注成本。 第三部分：深度学习在复杂系统状态评估中的前沿进展 随着计算能力的提升，深度学习已成为处理复杂非线性设备信号的主流工具。本章侧重于讲解如何构建和优化深度学习模型以实现更精细的故障诊断。 我们详细介绍了卷积神经网络（CNN）在处理一维时间序列数据和二维频谱图上的优势，特别是针对时序依赖性强的信号（如电机电磁噪声）。循环神经网络（RNN）及其改进型（LSTM和GRU）则被用于捕捉故障演化过程中的长期依赖关系。此外，本书还引入了自编码器（Autoencoders, AE）及其变体（如变分自编码器, VAE）在无监督状态监测中的应用，重点在于如何利用它们的重构误差来识别异常状态，这对于缺乏故障样本的早期预警系统至关重要。 第四部分：预测性维护（PdM）模型的建立与寿命预测 预测性维护的最终目标是准确预测剩余使用寿命（RUL）。本部分专注于建立可靠的寿命预测模型。我们探讨了两种主要的预测范式：基于模型的预测（如基于物理模型的退化模型）和数据驱动的预测。 在数据驱动部分，我们深入讲解了概率性预测方法，如卡尔曼滤波（KF）及其扩展（EKF, UKF），这些方法能够实时更新状态估计，并提供关于RUL预测的不确定性区间。对于RUL的序列预测任务，我们详细分析了如何利用深度序列模型（如Seq2Seq架构）来建模从当前状态到未来故障时间的映射关系。 本书还提供了构建完整PdM系统的工程框架，包括如何定义合适的健康指数（HI）、如何设定有效的报警阈值，以及如何将预测结果无缝集成到企业资源规划（ERP）或计算机化维护管理系统（CMMS）中，实现预防性维修工单的自动化生成与优化调度。 第五部分：系统集成、验证与标准化 最后，本书回归到工程实践层面，讨论了如何验证诊断和预测系统的有效性。内容涵盖了系统集成中的关键挑战，如数据异构性、实时性要求和系统鲁棒性测试。我们详细介绍了在实际工业环境下进行A/B测试、影子运行和灰度发布的策略，以确保新维护策略的平稳过渡。此外，本书还对工业诊断领域的国际标准（如ISO 17359, ISO 29440等）进行了梳理，指导读者在设计和实施健康管理系统时符合行业规范。 本书适合于从事高端装备制造、自动化控制、工业大数据分析和设备预测性维护领域的工程师、技术研究人员以及相关专业的高年级学生和研究生阅读。它不仅提供了深厚的理论基础，更强调了从数据采集到决策支持的完整工程化流程。

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