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基于AI-PHM的水轮发电机组数智检修 版权信息
- ISBN：9787522628486
- 条形码：9787522628486 ; 978-7-5226-2848-6
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
基于AI-PHM的水轮发电机组数智检修 内容简介
本书介绍了水轮发电机组故障预测及健康管理的基础理论和工程应用，从体系构建、状态评估、故障诊断和故障预测等方面进行了详细阐述，丰富和发展了水轮发电机组数智检修的理论与方法体系，并进行了应用系统示范。本书共分为9章，展示了水轮发电机组故障预测及健康管理的方法体系、数据分析、状态评估、故障诊断、故障预测、检修决策、系统开发应用等方面的研究成果。本书适合相关方向研究人员和工程技术人员参考借鉴，也可作为研究生掌握基础理论和培养创新能力的读物。
基于AI-PHM的水轮发电机组数智检修 目录
前言第1章 绪论1.1 PHM的概念和内涵1.2 PHM技术的发展和现状1.3 水轮发电机组实施PHM的背景及意义1.4 PHM关键技术问题与思考第2章 PHM方法体系及设计2.1 PHM结构型式与选择2.2 PHM系统结构设计2.3 水轮发电机组PHM系统体系结构设计问题与思考第3章 水轮发电机组PHM统数据采集及分析技术3.1 数据采集前言第1章 绪论1.1 PHM的概念和内涵1.2 PHM技术的发展和现状1.3 水轮发电机组实施PHM的背景及意义1.4 PHM关键技术问题与思考第2章 PHM方法体系及设计2.1 PHM结构型式与选择2.2 PHM系统结构设计2.3 水轮发电机组PHM系统体系结构设计问题与思考第3章 水轮发电机组PHM统数据采集及分析技术3.1 数据采集3.2 数据清洗3.3 数据分析技术问题与思考第4章 水轮发电机组健康状态评估技术4.1 水轮发电机组健康状态评估概述4.2 水轮发电机组健康状态的分级4.3 基于FMECA-劣化度的水轮发电机组健康状态评估4.4 应用举例问题与思考第5章 水轮发电机组故障数智诊断技术5.1 基于SVM的数智诊断方法5.2 基于神经网络的数智诊断方法5.3 基于混合模型的数智诊断方法5.4 应用举例问题与思考第6章 水轮发电机组故障预测技术6.1 故障预测概述6.2 基于SVM的故障预测6.3 基于时间序列AR模型的故障预测6.4 基于贝叶斯网络的故障预测6.5 应用举例问题与思考第7章 水轮发电机组检修决策7.1 检修决策概述7.2 基于模糊多属性原理的检修行为决策7.3 基于比例风险模型的检修时机决策7.4 应用举例问题与思考第8章 水轮发电机组AI-PHM系统应用8.1 引言8.2 基于全息监测的水轮发电机组AI-PHM系统设计及实现8.3 水轮发电机组AI-PHM系统在某水电站的应用第9章 PHM技术发展趋势9.1 水轮发电机组PHM技术研究总结9.2 水轮发电机组PHM技术发展趋势问题与思考附录参考文献
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