設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)與最優(yōu)維修決策
定 價(jià):68 元
- 作者:胡昌華,樊紅東,王兆強(qiáng) 著
- 出版時(shí)間:2019/1/1
- ISBN:9787118116588
- 出 版 社:國防工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TH17
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
本書主要內(nèi)容包括帶非線性漂移的維納退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、含突變點(diǎn)維納性能退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、伽瑪退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、逆高斯退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、基于支持向量機(jī)的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、基于相關(guān)向量機(jī)模糊模型的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、基于證據(jù)推理的性能退化建模與可靠性預(yù)測(cè)、權(quán)值選優(yōu)粒子濾波性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、基于灰色預(yù)測(cè)模型的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)、基于壽命預(yù)測(cè)信息的退化設(shè)備檢測(cè)策略及應(yīng)用、資源有限情形下兩部件系統(tǒng)的合作預(yù)測(cè)維修等。
本書可為從事設(shè)備故障診斷與容錯(cuò)控制、壽命預(yù)測(cè)與維修決策等方面理論研究或應(yīng)用研究的科研人員提供參考。
保障復(fù)雜工程設(shè)備安全可靠地運(yùn)行是設(shè)備研制、使用人員共同的目標(biāo),設(shè)備性能退化規(guī)律建模、故障預(yù)報(bào)、剩余壽命預(yù)測(cè)與維修可以把設(shè)備故障的發(fā)現(xiàn)、預(yù)防、維護(hù)做在事前,成為設(shè)備可靠性工程、安全性工程、維修性工程與管理工程的前沿研究方向,但這個(gè)研究方向所涉及的問題也是一些有相當(dāng)難度、富有挑戰(zhàn)的問題。
本書作者及團(tuán)隊(duì)早在2002年就開始探索基于設(shè)備歷史監(jiān)檢測(cè)數(shù)據(jù)建立設(shè)備性能退化規(guī)律模型、剩余壽命預(yù)測(cè)模型和最優(yōu)維修決策模型。其主要?jiǎng)右蛴袔讉(gè)方面:一是因?yàn)槿鄙倏茖W(xué)的定壽基礎(chǔ)理論的支持,許多設(shè)備的設(shè)計(jì)給定壽命非常保守(被嚴(yán)重低估),導(dǎo)致超過給定壽命的超期服役產(chǎn)品繼續(xù)使用缺少依據(jù),報(bào)廢又造成嚴(yán)重浪費(fèi),工程實(shí)踐迫切想要破解科學(xué)確定設(shè)備準(zhǔn)確壽命這一難題,呼喚提出準(zhǔn)確確定設(shè)備科學(xué)壽命的方法。二是已有的一些定壽方法因?yàn)楦黝愒,在解決工程問題時(shí)碰到了不好用或無法用的困難,例如,機(jī)理模型定壽方法獲得的設(shè)備壽命信息很準(zhǔn)確,但對(duì)復(fù)雜工程設(shè)備而言,要建立或獲得設(shè)備的機(jī)理模型不僅十分困難,而且代價(jià)很高,有時(shí)幾乎不可能實(shí)現(xiàn)。加速實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析的壽命分析方法也可以在相對(duì)較短的時(shí)間內(nèi)獲得關(guān)于設(shè)備壽命的較準(zhǔn)確信息,但對(duì)于航空航天領(lǐng)域高成本、長壽命設(shè)備類型而言,注定不可能投入大量的子樣進(jìn)行壽命試驗(yàn),基于小子樣數(shù)據(jù)得到的統(tǒng)計(jì)壽命結(jié)果必然存在較大的偏差。近年來逐步得到發(fā)展的基于性能退化數(shù)據(jù)的設(shè)備健康管理、性能退化規(guī)律建模、剩余壽命預(yù)測(cè)與維修決策分析方法,為解決上述困境提供了一條可行的解決思路,因?yàn)樵O(shè)備的性能退化數(shù)據(jù)可以通過設(shè)備研制、定型試驗(yàn)、儲(chǔ)存使用中對(duì)反映設(shè)備性能狀況的參量進(jìn)行監(jiān)檢測(cè)而獲得,這樣就大大拓寬了可用數(shù)據(jù)的來源,數(shù)據(jù)來源的豐富為獲得更貼近工程實(shí)際的壽命預(yù)測(cè)結(jié)果提供了可能,但隨之而來的問題是需要新的處理這類數(shù)據(jù)以獲得關(guān)于設(shè)備性能退化規(guī)律建模、剩余壽命預(yù)測(cè)與維修決策分析的基礎(chǔ)理論方法來支撐。從2002年開始,作者帶領(lǐng)研究生開展了這方面的探索,先后有30余名博士、碩士研究生開展有關(guān)研究,他們的學(xué)位論文工作為本書的完成提供了重要的參考,本書內(nèi)容正是作者團(tuán)隊(duì)在該領(lǐng)域十多年研究成果的系統(tǒng)總結(jié)。他們包括呂瑛潔等的一些早期的探索,張正新、張建勛、王志遠(yuǎn)等在維納退化過程建模方面的一些工作,陳亮、張佳等在伽瑪退化過程建模方面的工作,司小勝、李明福等在逆高斯退化過程建模方面的工作,張琪在權(quán)值優(yōu)選粒子濾波方面的工作,蔡艷玲、胡友濤、陳偉等在支持向量機(jī)方面的工作,司小勝、周志杰等在基于證據(jù)推理的退化建模方面的工作等。這些研究工作中的有些內(nèi)容已經(jīng)單獨(dú)出版,如博士生司小勝的博士論文隨機(jī)退化系統(tǒng)的剩余壽命預(yù)測(cè)已經(jīng)單獨(dú)出版,沒有包括在本書中。有些研究工作,隨著時(shí)間的推移在其他同類書中已經(jīng)有所反映,也沒有包括在本書中。還有些最新成果,限于時(shí)間的關(guān)系,還來不及納入本書當(dāng)中。這些沒有納入本書的研究,對(duì)于推動(dòng)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展也做出了重要的貢獻(xiàn),對(duì)這些同志如洪貝、胡友濤、鄭建飛、杜黨波、張會(huì)會(huì)、呂瑛潔、蔡曦、王鑫、鄭光宇、黃瑩等,作者表示由衷的感謝!
全書共分12章。第1章概述了壽命預(yù)測(cè)和維修決策方法研究現(xiàn)狀。第2章針對(duì)非線性退化設(shè)備給出了基于維納過程的剩余壽命實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法。第3章針對(duì)退化過程中存在突變點(diǎn)的情形介紹了突變點(diǎn)檢測(cè)算法并給出了剩余壽命實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)方法。第4章、第5章分別研究了基于伽瑪過程和逆高斯過程的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)方法。第6章針對(duì)退化數(shù)據(jù)樣本較小的情形研究了基于支持向量機(jī)的剩余壽命預(yù)測(cè)方法。第7章提出了一種基于相關(guān)向量機(jī)的模糊模型辨識(shí)方法,研究了相應(yīng)的性能退化建模與預(yù)測(cè)方法。第8章系統(tǒng)研究了融合主客觀信息的證據(jù)推理退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)。第9章介紹了粒子濾波相關(guān)算法,提出了一種權(quán)值選優(yōu)粒子濾波算法并應(yīng)用于設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)。第10章介紹了灰色模型理論及在性能退化建模與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。第11章研究了基于剩余壽命預(yù)測(cè)信息的最優(yōu)檢測(cè)策略。第12章針對(duì)失效模式相互影響情形提出了一種合作預(yù)測(cè)維修模型。
本書的研究工作得到了國家杰出青年科學(xué)基金『數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的導(dǎo)彈故障診斷與預(yù)測(cè)維護(hù)技術(shù)(61025014)]、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目[復(fù)雜工程系統(tǒng)故障預(yù)報(bào)與預(yù)測(cè)維護(hù)若干關(guān)鍵問題研究(60736026)]、國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目[考慮多狀態(tài)交互影響的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法(61573365)]、國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目[維修次數(shù)有限情形下復(fù)雜可修系統(tǒng)最優(yōu)維修策略研究(61304101)、隨機(jī)服役環(huán)境下閾值時(shí)變?cè)O(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)與維修庫存決策(61603398)]的資助,感謝國家自然科學(xué)基金對(duì)于作者及其研究團(tuán)隊(duì)的支持,特別感謝國家自然科學(xué)基金信息學(xué)部王成紅教授、宋蘇處長的支持。
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 設(shè)備壽命預(yù)測(cè)
1.2.1 壽命預(yù)測(cè)的基本概念
1.2.2 新研設(shè)備定壽技術(shù)
1.2.3 工作狀態(tài)下設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.2.4 設(shè)備貯存壽命預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀
1.3 設(shè)備最優(yōu)維修決策
1.3.1 維修的定義和分類
1.3.2 單部件系統(tǒng)維修決策
1.3.3 多部件系統(tǒng)維修決策
參考文獻(xiàn)
第2章 帶非線性漂移的維納退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
2.1 維納退化過程的定義
2.2 帶非線性漂移的維納退化過程模型
2.3 帶非線性漂移的維納退化過程剩余壽命預(yù)測(cè)
2.4 帶非線性漂移的維納退化過程模型參數(shù)估計(jì)
2.4.1 估計(jì)共性參數(shù)以及隨機(jī)參數(shù)分布的超參數(shù)
2.4.2 基于貝葉斯更新策略的隨機(jī)參數(shù)實(shí)時(shí)更新
2.5 實(shí)例分析
2.5.1 問題描述
2.5.2 結(jié)果與討論
2.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 含突變點(diǎn)維納性能退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
3.1 含突變點(diǎn)維納性能退化過程模型描述
3.1.1 設(shè)備的退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
3.1.2 性能退化過程中的變點(diǎn)檢測(cè)
3.1.3 設(shè)備的退化模型維納過程
3.1.4 指數(shù)族先驗(yàn)分布的共軛分布
3.2 含突變點(diǎn)維納性能退化過程突變點(diǎn)檢測(cè)
3.2.1 貝葉斯在線變點(diǎn)檢測(cè)算法
3.2.2 先驗(yàn)分布的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯確定方法
3.2.3 EM算法
3.3 基于貝葉斯在線變點(diǎn)檢測(cè)的剩余壽命預(yù)測(cè)方法
3.4 實(shí)例分析
3.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 伽瑪退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
4.1 伽瑪退化過程的定義
4.2 伽瑪退化過程的參數(shù)估計(jì)
4.2.1 矩估計(jì)法
4.2.2 極大似然估計(jì)法
4.3 基于伽瑪退化過程的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)
4.3.1 壽命分布
4.3.2 剩余壽命分布
4.3.3 可靠度函數(shù)
4.3.4 實(shí)例驗(yàn)證
4.4 存在環(huán)境影響時(shí)伽瑪性能退化過程建模和最優(yōu)維修
4.4.1 問題描述
4.4.2 存在外部環(huán)境影響時(shí)伽瑪性能退化過程剩余壽命分布計(jì)算
4.4.3 存在外部環(huán)境影響時(shí)基于伽瑪性能退化過程的最優(yōu)維修決策
4.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 逆高斯退化過程建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
5.1 逆高斯退化過程的定義
5.2 基于ER融合的逆高斯退化模型參數(shù)估計(jì)方法
5.2.1 單個(gè)設(shè)備逆高斯退化過程參數(shù)估計(jì)
5.2.2 基于證據(jù)推理的固定參數(shù)融合
5.3 剩余壽命分布計(jì)算
5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
5.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于支持向量機(jī)的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
6.1 SVR原理
6.1.1 原始問題與對(duì)偶問題
6.1.2 svR的稀疏性
6.1.3 核函數(shù)
6.2 基于GA優(yōu)化sVR的退化建模和剩余壽命預(yù)測(cè)方法
6.2.1 問題描述
6.2.2 基本思路
6.2.3 方法的具體步驟
6.2.4 實(shí)例分析
6.3 基于sVR和FcM聚類的實(shí)時(shí)退化建模和剩余壽命預(yù)測(cè)方法
6.3.1 問題描述
6.3.2 基本思路與具體步驟
6.3.3 實(shí)例分析
6.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 基于相關(guān)向量機(jī)模糊模型的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
7.1 相關(guān)向量機(jī)模糊模型數(shù)學(xué)描述及特性分析
7.1.1 模糊模型數(shù)學(xué)描述
7.1.2 基于相關(guān)向量機(jī)的模糊模型
7.1.3 相關(guān)向量機(jī)模糊模型的一致逼近性
7.2 相關(guān)向量機(jī)模糊模型辨識(shí)
7.2.1 結(jié)構(gòu)辨識(shí)
7.2.2 參數(shù)辨識(shí)
7.2.3 基于相關(guān)向量機(jī)和梯度下降方法的模糊模型辨識(shí)算法
7.3 基于相關(guān)向量機(jī)模糊模型的退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
7.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
7.4.1 連續(xù)釜式攪拌器仿真系統(tǒng)描述
7.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)及其結(jié)果
7.4.3 結(jié)果分析
7.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 基于證據(jù)推理的性能退化建模與可靠性預(yù)測(cè)
8.1 基于證據(jù)推理的性能退化建模
8.1.1 預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)與表達(dá)形式
8.1.2 基于證據(jù)推理的性能退化建模與預(yù)測(cè)
8.1.3 基于效用的數(shù)值型輸出
8.2 基于EM算法在線更新ER模型的可靠性預(yù)測(cè)
8.2.1 基于判斷性輸出的遞歸參數(shù)估計(jì)算法
8.2.2 基于數(shù)值輸出的遞歸參數(shù)估計(jì)算法
8.3 案例研究
8.3.1 問題描述
8.3.2 可靠性數(shù)據(jù)的參考點(diǎn)
8.3.3 退化建模與預(yù)測(cè)模型
8.3.4 基于判斷性輸出的仿真結(jié)果
8.3.5 基于數(shù)值輸出的仿真結(jié)果
8.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 權(quán)值選優(yōu)粒子濾波性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
9.1 權(quán)值選優(yōu)粒子濾波算法
9.1.1 粒子濾波算法及特性分析
9.1.2 權(quán)值選優(yōu)粒子濾波算法
9.2 權(quán)值選優(yōu)粒子濾波性能退化建模
9.2.1 性能退化過程描述
9.2.2 性能退化過程參數(shù)估計(jì)
9.3 權(quán)值選優(yōu)粒子濾波剩余壽命預(yù)測(cè)
9.4 仿真研究
9.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 基于灰色預(yù)測(cè)模型的性能退化建模與剩余壽命預(yù)測(cè)
10.1 灰色預(yù)測(cè)模型
10.1.1 經(jīng)典的灰色預(yù)測(cè)模型GM(1,1)
10.1.2 改進(jìn)的灰色模型
10.2 基于改進(jìn)灰色模型的剩余壽命預(yù)測(cè)
10.3 基于改進(jìn)灰色模型的慣性器件性能退化軌跡建模
10.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第11章 基于壽命預(yù)測(cè)信息的退化設(shè)備最優(yōu)檢測(cè)策略及應(yīng)用
11.1 設(shè)備檢測(cè)策略及其最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
11.2 基于剩余壽命預(yù)測(cè)的退化設(shè)備最優(yōu)檢測(cè)策略
11.2.1 G(x)已知時(shí)設(shè)備的最優(yōu)檢測(cè)周期
11.2.2 G(x)未知時(shí)設(shè)備的最優(yōu)檢測(cè)周期
11.3 基于壽命預(yù)測(cè)信息的慣性平臺(tái)的最優(yōu)檢測(cè)策略
11.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第12章 資源有限情形下兩部件系統(tǒng)的合作預(yù)測(cè)維修
12.1 資源有限情形下兩部件系統(tǒng)合作預(yù)測(cè)維修策略描述
12.1.1 基于壽命預(yù)測(cè)信息的期望失效次數(shù)估計(jì)
12.1.2 資源有限與失效模式相互影響情形下的維修效果建模
12.2 預(yù)測(cè)維修目標(biāo)函數(shù)建立及其優(yōu)化求解
12.2.1 目標(biāo)函數(shù)建立
12.2.2 費(fèi)用率函數(shù)優(yōu)化求解
12.3 數(shù)值仿真
12.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)