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基于AI-PHM的水輪發電機組數智檢修 版權信息
- ISBN：9787522628486
- 條形碼：9787522628486 ; 978-7-5226-2848-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
基于AI-PHM的水輪發電機組數智檢修 內容簡介
本書介紹了水輪發電機組故障預測及健康管理的基礎理論和工程應用，從體系構建、狀態評估、故障診斷和故障預測等方面進行了詳細闡述，豐富和發展了水輪發電機組數智檢修的理論與方法體系，并進行了應用系統示范。本書共分為9章，展示了水輪發電機組故障預測及健康管理的方法體系、數據分析、狀態評估、故障診斷、故障預測、檢修決策、系統開發應用等方面的研究成果。本書適合相關方向研究人員和工程技術人員參考借鑒，也可作為研究生掌握基礎理論和培養創新能力的讀物。
基于AI-PHM的水輪發電機組數智檢修 目錄
前言第1章 緒論1.1 PHM的概念和內涵1.2 PHM技術的發展和現狀1.3 水輪發電機組實施PHM的背景及意義1.4 PHM關鍵技術問題與思考第2章 PHM方法體系及設計2.1 PHM結構型式與選擇2.2 PHM系統結構設計2.3 水輪發電機組PHM系統體系結構設計問題與思考第3章 水輪發電機組PHM統數據采集及分析技術3.1 數據采集前言第1章 緒論1.1 PHM的概念和內涵1.2 PHM技術的發展和現狀1.3 水輪發電機組實施PHM的背景及意義1.4 PHM關鍵技術問題與思考第2章 PHM方法體系及設計2.1 PHM結構型式與選擇2.2 PHM系統結構設計2.3 水輪發電機組PHM系統體系結構設計問題與思考第3章 水輪發電機組PHM統數據采集及分析技術3.1 數據采集3.2 數據清洗3.3 數據分析技術問題與思考第4章 水輪發電機組健康狀態評估技術4.1 水輪發電機組健康狀態評估概述4.2 水輪發電機組健康狀態的分級4.3 基于FMECA-劣化度的水輪發電機組健康狀態評估4.4 應用舉例問題與思考第5章 水輪發電機組故障數智診斷技術5.1 基于SVM的數智診斷方法5.2 基于神經網絡的數智診斷方法5.3 基于混合模型的數智診斷方法5.4 應用舉例問題與思考第6章 水輪發電機組故障預測技術6.1 故障預測概述6.2 基于SVM的故障預測6.3 基于時間序列AR模型的故障預測6.4 基于貝葉斯網絡的故障預測6.5 應用舉例問題與思考第7章 水輪發電機組檢修決策7.1 檢修決策概述7.2 基于模糊多屬性原理的檢修行為決策7.3 基于比例風險模型的檢修時機決策7.4 應用舉例問題與思考第8章 水輪發電機組AI-PHM系統應用8.1 引言8.2 基于全息監測的水輪發電機組AI-PHM系統設計及實現8.3 水輪發電機組AI-PHM系統在某水電站的應用第9章 PHM技術發展趨勢9.1 水輪發電機組PHM技術研究總結9.2 水輪發電機組PHM技術發展趨勢問題與思考附錄參考文獻
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