工业装备系统亚健康诊断方法
内容简介
工业装备亚健康状态预测、诊断及维护技术能够使工业装备长期稳定运行.具有重要的现实意义。本书重点介绍了几种改进及新型工业装备健康状态诊断模型，并对如何将诊断模型应用到具体问题做了详细的阐述。全书共12章，第1章综述了各种机械健康状态诊断技术的发展现状及发展趋势:第2章主要介绍了一种有效的数据预处理方法:第3-10章给出儿种改进及新型状态诊断模型;第”章和第12章介绍了不完整数据集的区间重构及在此幕础上的聚类算法.
本书可作为高等院校机械工程、自动化等专业高年级本科生和研究生的学习参考书.也可供工程技术人员及研究人员参考使用。
未经许可，不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容。
版权所有，侵权必究。前言
随着科学技术的发展和进步，现代化生产中的工业系统变得越来越智能化，系统的复杂性成倍增长。近年来，我国的工业化水平越来越高，在航空航天、冶金化工、核能开发等领域取得了举世瞩目的成就。而目前国内外的工业装备正向着大规模和高精度的方向发展，工业装备中各零部件间衔接的紧密程度变得越来越重要。当其中的某个或某些零部件发生故障时，可能对整台设备乃至整条生产线造成重大影响，由此会带来无法估量的经济损失，更严重的还可能造成不必要的人员伤亡。因此，装备性能的下降和意外的失效影响生产中的三个关键因素，即安全、成本和质量。人们迫切需要提高动态系统的可靠性和可维护性。其中，如何在工业装备出现故障之前，准确监测工业装备的健康状况，判断出其亚健康状态，并进行调控、诊断和维护，以使其长期且稳定运行，具有重要的现实意义。
目前，19内有关工业装备亚健康状态预测、诊断及维护技术的书籍还较为少见，出版本书意在抛砖引玉，引起国内各界对工业装备监控维护的广泛
