智能运维与健康管理 第10章
智能运维与健康管理第10章ppt课件
设计数据 运维数据
网关
卫星信号 接收装置
车地数据传输系统
基站
3G/4G/LTE/WIFI
卫星传输
地面感知 数据
数据存储
地面PHM系统
故障分析、故障诊断、健康评估、故障预 测、运维决策
诊断分析
Hale Waihona Puke 健康管理车载PHM系统 状态显示、故障预警
报警 预警
主机厂/供应商
制动 系统
车体
空调系 统
转向架
牵引系统 ...
三个网络：车载传输网络 车地传输网络 地面传输网络
二套系统：车载硬件和软件 地面硬件和软件
一个平台：应用平台
系统架构
2.1 车载PHM系统
车载PHM系统包括两大部 分：车载传输网络和车载 软硬件 • 车载传输网络主要利用
工业以太网进行数据信 息的传输。 • 车载软硬件包括车载PHM 单元、子系统PHM单元、 远程数据传输装置。
转频及倍频
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.2 牵引电机机械故障诊断及轴承健康管理
• 2.转子与轴承故障模拟实验方案设计 对不同型号、不同损伤类型、不同故障类型与程度的 轴承在不同载荷环境下进行试验，了解不同轴承在各 种条件下的运行特点，验证轴承动力学模型，收集不 同的试验数据为故障诊断和寿命预测做数据支持。
牵引电机故障诊断与健康管理关键技术
3.1电气故障诊断及绝缘健康管理
• 1. 绝缘老化机理研究 ➢ 机械损伤：由于外伤，机械应力等原因使得牵引
电动机在运行中产生线圈振动、互相摩擦挤压、 局部位移导致绝缘损坏。
➢ 铁磁损坏：由于在槽内或线圈上附有铁磁物质而 产生振动，导致绝缘磨损。若铁磁物质较大，还 会产生涡流，导致绝缘的局部热损坏。
智能运维管理系统方案
1.1智能运维管理系统1.1.1设计目标公安将关键业务运行于IT网络系统之上，那么该系统是否能够正常运行直接关系到业务是否能够正常运行的关键之所在。
但目前普遍管理人员经常面临的问题是：网络变慢了、设备发生故障、应用系统运行效率很低、想升级改造系统但无法说清问题的真实原因。
网络系统的任何故障如果没有及时得到妥善处理都将会导致很大的影响甚至会成为灾难。
因此，如何保障网络系统的正常运行，实现：预知故障，即在故障发生之前发现故障；实时告知，即在第一时间将故障情况通知相关的管理人员；有效处理，即在预定的时间内处理故障，若未及时处理将采取升级措施；以上问题简单来说，如何实现“第一时间发现问题”、“第一时间通知相关人员”，“第一时间处理问题”，成为智能运维管理系统主管关注的重点问题。
本系统设计目标是建设一套对平台服务器、服务软件模块、数字视频设备、监控摄像头和图像质量进行定时巡检诊断、故障记录、告警、统计分析、故障旁路、设备和软件模块整合于一体的智能化运维管理系统。
1.1.2系统组成结构系统由设备巡检服务器、视频信号诊断服务器、报警转发服务器、网管客户端和数据库组成。
设备巡检服务器通过向各本服务器、服务软件模块、数字视频设备发送巡检指令来获取设备运行状态，对于故障设备，按照服务器热备策略自动启动备份服务器（如流媒体服务器），或重启设备和服务模块，以实现故障旁路和自动恢复功能。
视频信号诊断服务器对系统内视频信号轮巡检测，检测结果在数据库自动产生记录并告警；故障信号通过报警转发服务器向网管客户端、手机和电子邮件发送告警信息。
为了提高故障检测诊断效率，增强故障发现的实时性，设备巡检服务器可以分布部署，设计在每个分局部署一台设备巡检服务器，负责对本网络区域内设备的巡检。
报警转发服务器和数据库仍利用一期的设备，无需另外配置。
系统原理结构图如图4.5所示。
派出所分控中心1派出所分控中心2派出所分控中心3智能运维管理系统原理图1.1.3设备与工程信息管理可以对前端所有设备的信息进行统一管理，管理人员有针对的进行设备维护，如下图。
《智能运维与健康管理》课程大纲
一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
《智能运维与健康管理》教学课件 第8章
4G/5G通讯技术、无线WIFI技术的 进步使得数据传输带宽不再成为瓶 颈,能够承担物联网数据管道的角色。
云计算技术与大数据分析技术的进 步使得基于物联网平台的智能决策 成为可能。
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系统架构
智能运维平台的核心——数字模型
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PART 8.3
关键技术
• 大型透平压缩机组 • 往复压缩机 • 离心泵
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关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
典型石化透平压缩机组
离心压缩机组
轴流压缩机组 13
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
典型石化透平压缩机组
烟气轮机 14
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
主要石化透平压缩机工作特点
离心式压缩机
• 径向 • 叶轮旋转，气体受离心力
增速增压 • 经扩张通道降速增压
YES
故障特征捕捉
智能
联锁
异常检测
保护
硬件
预警？
实现
NO
YES
基于深度学习 的诊断模块
诊断结论 诊断评价
知识转化 触发器
专家会诊
定期触发 NO
YES
虚警？ 精准故障匹配
模块
是否存在故障
智能联锁 保护层
常规报警/联锁停机 处理模块
故障状态劣 化程度评估
YES
智能决策模块 （无量纲故障指数计算）
故障风险度 评估
离心压缩机组在线监测概貌图 17
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
轴系统监测系统界面 18
关键技术——大型透平压缩机组智能运维技术
大型透平机组状态监测技术
密封系统监测系统界面 19
电梯行业智能运维与安全防护方案
电梯行业智能运维与安全防护方案第一章智能运维概述 (2)1.1 智能运维的定义 (2)1.2 智能运维的发展历程 (3)1.3 智能运维在电梯行业的应用 (3)第二章电梯智能监测系统 (4)2.1 电梯运行状态监测 (4)2.2 故障诊断与预警 (4)2.3 数据分析与优化 (4)第三章电梯安全防护技术 (5)3.1 电梯安全防护概述 (5)3.2 电梯安全防护措施 (5)3.2.1 机械安全防护措施 (5)3.2.2 电气安全防护措施 (5)3.2.3 智能安全防护措施 (6)3.3 安全防护技术的应用 (6)3.3.1 在电梯设计阶段的应用 (6)3.3.2 在电梯制造阶段的应用 (6)3.3.3 在电梯安装和维护阶段的应用 (6)3.3.4 在电梯运行阶段的应用 (6)第四章电梯智能控制系统 (6)4.1 电梯控制系统的组成 (7)4.2 智能控制策略 (7)4.3 控制系统优化 (7)第五章电梯远程监控系统 (8)5.1 远程监控系统的组成 (8)5.2 远程监控功能 (8)5.3 远程监控的实施 (8)第六章电梯故障预警与处理 (9)6.1 故障预警系统 (9)6.1.1 系统构成 (9)6.1.2 预警原理 (9)6.1.3 预警效果 (9)6.2 故障处理流程 (9)6.2.1 故障报告 (9)6.2.2 故障分类 (10)6.2.3 故障处理 (10)6.2.4 故障反馈 (10)6.3 预警与处理案例分析 (10)第七章电梯智能维保 (11)7.1 维保概述 (11)7.2 智能维保技术 (11)7.3 维保效果评估 (11)第八章电梯行业大数据应用 (12)8.1 大数据概述 (12)8.2 大数据在电梯行业的应用 (12)8.2.1 电梯运行数据监测 (12)8.2.2 电梯故障预测与预警 (12)8.2.3 电梯优化调度 (12)8.2.4 电梯维护保养决策支持 (13)8.3 大数据价值挖掘 (13)8.3.1 数据整合与清洗 (13)8.3.2 数据分析与挖掘 (13)8.3.3 数据可视化与决策支持 (13)第九章电梯智能运维解决方案 (13)9.1 解决方案概述 (13)9.2 解决方案实施流程 (13)9.2.1 数据采集 (13)9.2.2 数据处理 (14)9.2.3 数据分析 (14)9.2.4 智能预警 (14)9.2.5 运维服务 (14)9.3 解决方案效果评估 (14)9.3.1 安全性评估 (14)9.3.2 可靠性评估 (14)9.3.3 效率评估 (14)9.3.4 经济性评估 (14)9.3.5 用户满意度评估 (14)第十章电梯行业智能运维发展趋势 (15)10.1 行业发展趋势 (15)10.2 技术创新方向 (15)10.3 未来市场展望 (15)第一章智能运维概述1.1 智能运维的定义智能运维，即智能化运维管理，是指运用现代信息技术，如物联网、大数据、云计算、人工智能等手段，对运维过程中的各类信息进行实时监控、分析、处理与优化，以提高运维效率、降低运维成本、保证系统稳定运行的一种运维模式。
智能运维与健康管理 第1章
2016~2018年Google学术故障诊断相关研究数量
Google学术搜索关键词 故障诊断
英文名称 fault diagnosis
文献篇数 25400
损伤检测
damage detection
93100
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1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.1 故障监测诊断的重要意义
• 智能运维：在PHM基础上，产生的一种新维修模式，包含完善的自检和 自诊断能力、对大型装备进行实时监测和故障报警，实施远程故障集中报 警和维护信息的综合管理分析，减少对人员因素的依赖，逐步信任机器， 实现机器的自判、自断和自决。
• 智能运维与健康管理技术对企业的运营管理乃至产品/设备的全寿命周期 影响深远，在确保设备的安全、稳定、可靠运行与保障人身安全的同时， 能够提高企业生产效益、增强行业的国际竞争力和影响力，正在引领全球 范围内新一轮制造业的设计、生产制造与维修保障体制的变革。 10
• 日本东京大学TAKEDA等人在复合材料结构健康监测传感方面取得显著成果。
• 南京航空航天大学对结构健康监测中的压电阵列技术进行了研究；
• 武汉理工大学对光纤传感技术应用于机械设备监测方面进行研究。
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1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
2. 故障机理与征兆联系
• 研究故障的产生机理和表征形式，是为掌握故障形成和发展过程, 了解 故障内在本质及特征，建立合理故障模式，是机械故障诊断的基础。
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1.2 机械状态监测与故障诊断
1.2.2 故障监测诊断国内外研究现状
3. 信号处理与诊断方法
• 国内郭远晶等提出了一种基于STFT时频谱系数收缩的旋转机械故障振动信 号降噪方法，该方法能够从噪声混合信号中恢复出时域降噪信号；
大华智能运维管理系统使用说明书
大华智能运维管理系统使用说明书大华智能运维管理系统使用说明书V3.0.3 浙江大华科技有限公司概述本文详细介绍了智能运维管理系统的初始化配置的方法、系统的日常操作以及备份与恢复等内容。
符号约定在本文中可能出现下列标志，它们所代表的含义如下：符号说明表示有高度潜在危险，如果不能避免，会导致人员伤亡或严重伤害。
表示有中度或低度潜在危险，如果不能避免，可能导致人员轻微或中等伤害。
表示有潜在风险，如果忽视这些文本，可能导致设备损坏、数据丢失、设备性能降低或不可预知的结果。
表示静电敏感的设备。
防静电表示高压危险。
电击防护表示强激光辐射。
激光辐射表示能帮助您解决某个问题或节省您的时间。
表示是正文的附加信息，是对正文的强调和补充。
前言................................................ 错误!未定义书签。
1 概述.............................................. 错误!未定义书签。
2 初始化配置........................................ 错误!未定义书签。
3 登录系统.......................................... 错误!未定义书签。
4 设置.............................................. 错误!未定义书签。
4.1管理用户...................................... 错误!未定义书签。
4.1.1 权限配置 ................................ 错误!未定义书签。
4.1.2 用户配置 ................................ 错误!未定义书签。
4.2管理平台和设备................................ 错误!未定义书签。
智能运维产品功能说明书_V2_20210616
中国软件与技术服务股份有限公司智能运维产品功能说明书Version 2.0目录第1章文档介绍 (5)1.1使用范围 (5)1.2面向对象 (5)第2章系统概述 (5)2.1软件功能 (5)第3章安装部署 (7)3.1部署说明 (7)3.2端口号查看 (8)第4章软件功能介绍 (10)4.1统计查询 (10)4.1.1 网络状态查询 (10)4.1.1.1界面展示 (10)4.1.1.2功能介绍 (10)4.1.2 数据上传统计 (11)4.1.2.1界面展示 (11)4.1.2.2功能介绍 (11)4.1.3 模式差异查询 (11)4.1.3.1界面展示 (11)4.1.3.2功能介绍 (12)4.1.4 客流统计查询 (12)4.1.4.1界面展示 (12)4.1.4.2功能介绍 (13)4.2系统管理 (14)4.2.1 SQL-SC部署 (14)4.2.1.1界面展示 (14)4.2.1.2功能介绍 (14)4.2.2 设备文件部署 (15)4.2.2.1界面展示 (15)4.2.2.2功能介绍 (15)4.2.3 命令批量执行 (16)4.2.3.1界面展示 (16)4.2.3.2涉及配置文件 (16)4.2.3.3功能介绍 (16)4.2.4 系统进程查询 (17)4.2.4.1界面展示 (17)4.2.4.2功能介绍 (17)4.2.5 参数/数据解析 (18)4.2.5.1界面展示 (18)4.2.5.2功能介绍 (18)智能运维软件功能说明第1章文档介绍1.1 使用范围本文档描述智能运维系统的各软件功能说明以及操作方法，适用于公司自V4.0—V4.2项目使用。
1.2 面向对象指定授权的研发、测试、现场实施成员；第2章系统概述2.1 软件功能智能系统软件功能参见下表：第3章安装部署3.1 部署说明一、将智能软件包RWS_Pack.exe，在本机目录下执行双击，执行解压二、解压完成成，运行RCWS.exe，弹出基础信息配置框，界面如下：三、执行基础信息配置，以厦门为例：名称：xm （服务器IP：10.33.250.246 （线路LC的IP）端口号：11418服务器IP、端口号配置正确后，系统通过api接口同步上位基础信息，更新本地配置，不需要在人工手工配置本地基础信息，如下图服务器IP、端口号设置正确后，点击保存，系统会弹出设置成功界面，如下图厦门项目是第一个按MLC设计开发项目，针对多线路管理，线路ID为FF、车站ID为FFFF，智能运营暂时需手动调整配置文件Config/SysConfig的LineId：03StationCode：0300，如不调整，影响界面车站的展示3.2 端口号查看一、查看lc的runs/etc/route.xml, 厦门项目开辟了两个端口号（11416、11418），见配置，如下图二、附加-afchttp 端口号命令查询 （仅限于常州、福州、巴基斯坦） netstat -antpl | grep afchttp | grep LISTEN第4章软件功能介绍4.1 统计查询4.1.1 网络状态查询4.1.1.1 界面展示4.1.1.2 功能介绍网络状态查询功能，是对全线路车站设备网络在线、离线的汇总统计，可按车站、设备类型进行分别统计，并针对网络异常设备，界面可展示设备基础信息，可根据设备ip，进行远程检测操作。
智能运维与健康管理 第9章
船舶柴油机状态评估技术应用案例
柴油机的曲轴转动受到所有气缸、油 路及活塞曲轴子系统运行情况的综合影 响，曲轴转速的波动情况属于系统级的 状态信息。本案例使用的是一种基于瞬 时转速波动的循环极坐标图评估方法可 实现系统级故障的在线识别及故障子系 统的定位，由于油路子系统、活塞曲轴 子系统的故障会最终影响气缸的做功状 态，该评估方法的主要目的是判别气缸 的整体健康程度，步骤如图所示。
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PART 02
系统架构
系统架构
船舶智能运维与健康管理系统功能组成
智能船舶运行与维护系统（Smart-vessel Operation and Maintenance System，简称SOMS）具有智能系统所 必备的三大功能：1）智能感知；2） 智能分析；3）智能决 策。
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系统架构
船舶智能运维与健康管理系统功能组成
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引言
智能船舶的前景十分美好，不可否认，智能船舶是船舶发展的大趋势， 而智能船舶大范围应用于远洋运输的关键是船舶智能运维与健康管理。 本章9.2节介绍船舶智能运维与健康管理的系统架构，9.3节介绍船舶智能 运维与健康管理的关键技术，9.4节介绍典型的智能运维与健康管理系统， 旨在为读者提供船舶智能运维与健康管理的系统化知识，建立关于船舶 智能运维与健康管理的若干基本认识。
智能化系统运维方案与措施
➢实地考察：对所有故意向的客户，均进行实地考察，广泛征求客户的意见，写出客户对系统整体的需求报告。
➢制定方案：根据实地考察，形成实施方案，提交用户。
➢工程施工：通过对施工对象的实际考察，向客户提供一份具体工程方案，并按照方案进行施工(方案制定、路线施工、路线检测、网点就位和网络调试等)。
➢安装调试：按照系统实施方案所规定的内容及步骤，对系统整体编码等进行初始化工作，并对系统软硬件各方面进行调试。
➢岗位培训：本公司对客户的所有操作人员及相关人员进行全面培训。
➢现场维护：系统投入使用，我公司将派专人在现场定时巡查及维护，匡助操作人员进一步熟悉和掌握系统操作。
结合调试情况，可根据用户的要求，对某些功能进行适当的调整修改，使系统更趋完善。
➢现场检修：在系统开通后，我公司将继续保证有效的现场技术服务，在系统发生重大故障时，我公司将采取一切积极手段和必要措施进行恢复并将事故原因和分析报告向用户通报，如确系设备或者软件原因，我公司将对此加以解释和负责。
➢现场顾问：我公司将长期提供现场顾问服务。
安排专职工程师长期跟踪此项目，定期拜访用户，及时提供各类技术咨询及相关技术资料，协助用户调测项目运行参数，优化项目资源配置。
➢例行维护：本服务在现场进行，分为定期维护和不定期维护，定期维护一年每季度不得少于一次。
当由于维护不当所造成的故障频率大于定期维护期时，采用不定期维护，不定期维护的频率应大于故障的平均频率。
➢特殊紧急服务：对用户的维护紧急需求，我公司保证第一时间紧急响应， 2 小时内工程师到达用户现场。
1 保修时间：所有产品2 年内(自交工验收合格签字之日开始计算)免费维修，凡因设备质量及安装质量问题，免费进行维修、保养、更换零配件。
质保期满后，我司与甲方谈妥维保服务合同后，继续负责维修与保养，更换零配件按生产厂家优惠价格收取。
1 若原厂商提供的保修高于2 年则按原厂商的保修时间为准，终身维护。
备品备件服务：方便及时地提供系统各类备件。
《智能运维与健康管理》教学课件 第7章
管理服务器
对单个或多个车间的 机床进行统一监督、 管理，并将智能健康 评估模型诊断的结果 发送到对应的机床上， 在有机床健康报警时 自动启动维护策略
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数控机床健康保障系统
• 健康保障系统功能概述
✓ 智能振动抑制 ✓ “铁人三项” ✓ 二维码故障诊断与云管理 ✓ 加工质量监测与保障
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数控机床健康保障系统 ✓ 智能振动抑制
特征提取与选 择模块
从信号中准确选 择出反应部件性 能退化或故障发 生的敏感特征， 对提高性能评估 和寿命预测模块 的诊断准确率有 重大的帮助
机床健康评估 模块
运用深度人工神经网络、 时间序列分析、隐马尔科 夫模型、模糊神经网络等 众多人工智能技术，在云 端建立反映故障规律和部 件性能退化趋势的智能计 算模型，然后根据上传的 信号数据判断对应机床的 性能状态并预测剩余寿命
能化技术； ➢ 加工过程智能运维系统实施典型案例：机床二维码远程故障
诊断、基于指令域的基础健康保障技术、智能工厂应用。
讲义提纲
1 引言 2 加工过程智能运维系统架构 3 加工过程智能运维关键技术 4 加工过程智能运维系统实施典型案例
PART 01
引言
引言
• 机械加工制造业作为国家工业发展的基础，体现着一个国家的综合实力。近 年来，在信息技术强有力的推动下，机械加工制造业逐渐趋向于“数字化”、 “网络化”和“智能化” ，同时，为了满足多样化产品需求，传统制造业也 正处于转变升级阶段。
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2.4 数控机床健康保障系统
数控机床健康保障系统
• 健康保障系统总体功能
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数控机床健康保障系统
• 健康保障系统功能模块
信号采集模块 信号处理模块
由分布在数控机床 各处的电流、振动、 温度等众多传感器 组成，利用多传感 器融合技术获取数 控机床的工作状态 信息并传输至信号 处理模块中
智能运维与健康管理 第4章
4.3 大数据健康监测
4.4 大数据智能诊断
4.5 大数据健康管理案例
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4.2.1 工业大数据质量定义与成因
➢ 工业大数据质量定义
定义：工业大数据质量受人、机、环境交互作用，用以描述获得数据与所监测设 备健康状态的相关程度。即数据质量越高代表数据与所监测设备健康状态相关程 度越强，可用性越大，价值性高，反之亦然。
• 从开始服役到寿命终止的 数据收集历时长
• 大容量：依靠诊断专家来手动分析很不现实，需要研究
智能方法自动分析
• 速度快：保证数据处理的时效性，高效挖掘故障信息并
及时预警
• 多样性：涵盖了多种机械不同工况下不同物理源辐射出
的大量健康状态信息
• 低价值密度：设备长期处于正常工作状态，监测数据
蕴含的信息重复性大，数据价值密度低，需要数据提纯
数据传输
质量降低
数据多样性
数据传输过程中，传输 通道数据遗漏、拥堵。
信号时间尺度不一 致、多物理源信号的
存储
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4.2.2 工业大数据质量的评价指标
➢ 工业大数据质量的评价指标
• 准确性:数据与所描述机械设备健康状态的一致程度，是数据能否客观反映设 备健康状态的一个重要指标。
• 完整性:监测数据采集的完整性，涵盖数据采集时间段完整性、多源信号完整 性、数据值无缺失等。
数据获取
• 传感器组 • 数据采集设备 • 分布式存储器 •…
质量改善
• 数据评价准则 • 数据清洗 • 数据质量增强 •…
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4.1.3 工业大数据驱动的智能故障诊断
➢ 工业大数据驱动的智能故障诊断框架
• 大数据健康监测
通过信号处理方法 提取多域特征，表 征设备的健康状态。 并结合历史健康状 态信息设置自适应 阈值或结合人工智 能模型进行定量评 估，实现设备的健 康监测。
智能运维管理平台_apm_运维_云市场-华为云
智慧运维管理平台用户操作手册金现代信息产业股份有限公司对本文件资料享受著作权及其它专属权利。
目录1 系统概述 (1)1.1产品介绍 (1)1.2业务名词解释 (1)1.3系统名词解释 (1)2 系统运行环境 (2)2.1客户端要求 (2)2.1.1 硬件环境 (2)2.1.2 软件环境 (2)3 系统功能说明 (2)3.1登录系统 (2)3.2工作台 (3)3.3用户修改及注销 (4)3.4设备管理 (5)3.4.1 服务器管理 (5)3.4.2 数据库管理 (6)3.4.3 中间件管理 (7)3.4.4 存储设备管理 (8)3.4.5 虚拟机管理 (9)3.4.6 网络设备管理 (10)3.4.7 设备发现 (11)3.5设备监测 (12)3.5.1 服务器监测 (12)3.5.2 数据库监测 (14)3.5.3 中间件监测 (16)3.5.4 web场景监测 (17)3.5.5 网络设备监测 (18)3.5.6 存储设备监测 (20)3.5.7 虚拟机监测 (20)3.5.8 应用服务器监测 (21)3.5.9 大数据框架监测 (22)3.5.10 3D机房 (23)3.5.11 拓扑图展示 (26)3.6应用监测 (27)3.7告警台 (30)3.7.1 告警详细信息 (30)3.7.2 工单 (31)3.8参数配置 (32)3.8.1 模板配置 (32)3.8.2 监控指标配置 (33)3.8.3 自动发现规则 (35)3.8.4 web场景配置 (35)3.8.5 告警动作配置 (36)3.8.6 报警媒介类型配置 (37)3.9报表分析 (38)3.9.1 健康排名 (38)3.9.2 数据报表 (39)3.10系统管理 (40)3.10.1 组织机构管理 (40)3.10.2 用户管理 (41)3.10.3 角色管理 (43)3.10.4 资源管理 (44)3.10.5 日志 (44)1系统概述1.1产品介绍智能运维管理平台提供机房IP网络全面监控预警解决方案，监控内容包括服务器及各种操作系统、数据库、中间件、网络设备、大数据、虚拟机等状态和性能，可以实现对应用程序、进程、日志、服务等各种对象进行深入监控。
《智能运维与健康管理》课程大纲
《智能运维与健康管理》课程大纲一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
《智能运维与健康管理》课程大纲
一、课程简介教材及主要参考书教材：[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018参考书：加英文图书[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006.[2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009.[3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010.[4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012[5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016.[6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012.[7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010.[8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015.[9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley& Sons, Ltd, 2009.[10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition.Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002.[11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: TheSparse Way[M]: Academic Press, 2008.[12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge:MIT press, 2016.[13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection toFault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.二、课程内容及学时分配绪论（2学时）（讲授，对应课程目标1）1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。
飞天智能运维平台 运维指南说明书
阿里云专有云企业版飞天智能运维平台运维指南产品版本：V3.12.0文档版本：20200622飞天智能运维平台运维指南 / 法律声明法律声明阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。
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人工智能技术在智能化运维中的应用与管理
人工智能技术在智能化运维中的应用与管理随着人工智能技术的飞速发展，其在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，人工智能技术在智能化运维中的应用与管理尤为重要。
本文将探讨人工智能技术在智能化运维中的具体应用，并探讨如何进行有效的管理。
一、智能化运维简介智能化运维是指通过智能化技术手段来提高运维效率和质量，减少人为干预和失误，实现运维自动化和智能化的过程。
在传统的运维中，人工操作占据主要地位，而智能化运维则通过引入人工智能技术，实现运维工作的自动化和智能化。
二、人工智能技术在智能化运维中的应用1. 故障预测与诊断通过人工智能技术，可以分析设备的实时数据和历史数据，预测设备可能出现的故障，并提前采取相应的措施进行修复或替换，以减少故障对正常运维的影响。
同时，通过人工智能技术，还可以诊断设备故障的原因，提供高效的故障排除方法。
2. 智能化运维决策在运维过程中，涉及到各种复杂的决策问题，例如资源分配、任务调度等。
通过人工智能技术，可以分析和优化这些决策问题，以达到更高的效率和质量。
例如，通过机器学习算法，可以根据历史数据和当前状态，为每个任务分配最合适的资源，提高任务的执行效率。
3. 数据分析与优化在智能化运维过程中，会产生大量的数据，包括设备数据、运维记录等。
通过人工智能技术，可以对这些数据进行分析和优化，发现潜在的问题和改进空间。
例如，通过数据挖掘技术，可以发现设备的使用规律和异常行为，从而制定相应的优化策略。
三、人工智能技术在智能化运维中的管理1. 人工智能技术的引入引入人工智能技术需要专业人才的支持，包括数据分析师、机器学习工程师等。
同时，需要建立完善的数据采集和存储系统，以及相应的算法模型和计算平台，以保证人工智能技术的正常运行。
2. 数据安全与隐私保护在智能化运维过程中产生的数据可能涉及用户的隐私信息，因此需要建立严格的数据安全和隐私保护机制。
这包括数据加密、权限管理等措施，以确保数据的安全性和合法使用。