本书系统介绍了智能装备运维领域的关键技术和实际应用，旨在为读者提供系统化的技术理论和丰富的应用案例。全书共6章，在介绍智能装备运维决策技术基本知识基础上，重点讨论了智能装备监测数据的采集技术与预处理方法、基于机器学习和深度学习的剩余寿命预测技术、智能装备故障诊断与推演技术，另外还特别介绍了智能装备的维护决策制定与PHM 系统开发。本书内容详尽，案例丰富，理论与实践相结合，通过对多个实际应用案例的剖析，读者可以深入理解如何通过智能装备运维决策技术实现精准维护，优化生产资源，提高整体运营效率。
本书为推动智能装备运维技术的应用与发展提供了实用的指导，适合智能装备运维领域的研究人员、工程技术人员以及从事智能制造和设备管理的相关人员阅读，也可供高等院校智能制造相关专业的师生参考。

第1章绪论 001
1.1智能装备运维的相关概念和发展现状 001
1.1.1智能装备运行维护的概念 001
1.1.2智能装备运维的AIOps 平台与技术架构 002
1.1.3智能装备运维的发展现状 004
1.2智能装备运维框架中的应用场景及机遇挑战 006
1.2.1智能装备运维框架基本组成及应用场景 006
1.2.2大数据时代下运维框架面临的机遇与挑战 008

第2章智能装备监测数据的采集及预处理 010
2.1智能装备监测大数据的概况及特点 011
2.1.1智能装备监测大数据的概况 011
2.1.2智能装备监测大数据的特点 012
2.2智能装备监测数据的预处理方法及案例 014
2.2.1智能装备监测数据的预处理方法 014
2.2.2智能装备监测数据的预处理案例——C-MAPSS 数据预处理 018
2.3基于智能装备监测数据的数据增强技术 020
2.3.1数据增强技术概况介绍 020
2.3.2有监督的监测数据增强技术 021
2.3.3无监督监测数据增强技术及案例 023

第3章智能装备剩余使用寿命预测方法与案例 037
3.1剩余使用寿命预测技术概况及发展背景 037
3.1.1剩余使用寿命预测技术的定义 037
3.1.2剩余使用寿命预测技术的发展背景 038
3.2基于模型驱动的剩余使用寿命预测方法 040
3.3基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法 040
3.4基于机器学习的剩余使用寿命预测技术 041
3.5基于深度学习的剩余使用寿命预测技术 043
3.5.1基于深度学习的剩余使用寿命预测技术方法 043
3.5.2基于深度学习的剩余使用寿命预测技术案例 044

第4章智能装备故障诊断及故障推演技术方法与案例 090
4.1智能装备故障诊断技术概况 090
4.1.1智能装备故障诊断技术的定义 090
4.1.2智能装备故障诊断技术的发展背景 091
4.2智能装备故障推演技术概况 092
4.2.1智能装备故障推演技术的定义 092
4.2.2智能装备故障推演技术的发展背景 093
4.3智能装备故障诊断技术的方法及案例 095
4.3.1基于机器学习的故障诊断技术方法 095
4.3.2基于机器学习的故障诊断技术案例 096
4.3.3基于深度学习的故障诊断技术方法 100
4.3.4人工神经网络基本原理 101
4.3.5卷积神经网络基本原理 102
4.3.6基于深度学习的故障诊断技术案例 103
4.4智能装备故障推演技术的方法及案例 127
4.4.1智能装备故障推演技术方法 127
4.4.2智能装备故障推演技术案例 129
4.5智能装备复合故障诊断技术 148

第5章智能装备维护决策制定技术的概况及方法案例 150
5.1智能装备维护决策制定的定义及发展历程 150
5.2基于PHM 技术的预测性维护技术概况及发展历程 153
5.2.1基于PHM 技术的预测性维护技术的定义 153
5.2.2基于PHM 技术的预测性维护技术的方法 155
5.3基于PHM 技术的预测性维护技术的案例 157
5.4智能装备维护决策案例 163

第6章智能装备PHM 系统开发技术与案例 185
6.1智能装备PHM 系统的定义及发展历程 185
6.1.1智能装备PHM 系统的定义 185
6.1.2智能装备PHM 系统的发展历程 187
6.2智能装备PHM 系统的开发案例 189
6.2.1案例：智能工厂设备可预测性维护 189
6.2.2案例：某公司关键动设备预测性维护 191
6.2.3案例：机加工刀具监测与主传动系统预测性维护 199
6.2.4案例：发动机装配质量实时监测与分析 206
6.2.5案例：设备关键数据可视化与报警 211

参考文献 218

制造业不仅是国家经济的基石和支柱,也是推动科技创新和保障国家安全的重要力量。随着全球产业竞争的日益加剧,我国制造业正面临着技术创新和产业转型的双重挑战。在这一背景下,智能装备的运维技术日益成为提升制造业竞争力的关键。通过信息技术、智能化技术和大数据的深度融合,智能装备的运维可以有效提高生产效率、优化资源配置,并保障产业链的安全稳定。
本书旨在深入探讨智能装备运维领域的最新研究成果与应用实践,重点介绍智能装备的监测、故障诊断、剩余使用寿命预测、维护决策制定,以及PHM (预测性维护)系统开发技术。全书通过分析当前智能装备运维的现状,揭示了这一领域在智能制造中的重要作用,结合实例分析和技术方法,探索如何利用大数据、机器学习和深度学习等先进技术提高智能装备的运维效率和可靠性。
本书除对智能装备运维技术进行了系统梳理,还特别关注其在实际生产中的应用与挑战,深入讨论数据采集、预处理、故障诊断、预测性维护等核心技术。通过对具体案例的分析,帮助读者更好地理解如何在不同的工业场景下应用这些技术,推动制造业的高质量发展。
随 着我国制造业的转型升级,智能装备运维技术的深度应用将成为提升制造业核心竞争力的重要途径。希望本书能够为学术研究人员、工程技术人员及产业界提供实用的参考和指导,助力我国制造业实现数字化、智能化的跨越式发展。
限于笔者水平,书中不妥之处在所难免,恳请广大读者批评指正!

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