智能运维与健康管理 第1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。
大健康领域健康管理平台建设及运营计划
大健康领域健康管理平台建设及运营计划第1章项目背景与概述 (4)1.1 健康管理行业现状分析 (4)1.2 健康管理平台建设的必要性 (4)1.3 项目目标与意义 (4)第2章市场调研与需求分析 (5)2.1 市场调研方法与范围 (5)2.2 竞品分析 (5)2.3 用户需求分析 (5)2.4 市场前景预测 (6)第3章平台架构与功能设计 (6)3.1 总体架构设计 (6)3.2 技术架构设计 (6)3.3 功能模块划分 (7)3.4 系统接口设计 (7)第4章关键技术与创新点 (8)4.1 数据采集与处理技术 (8)4.2 人工智能在健康管理中的应用 (8)4.3 大数据挖掘与分析 (8)4.4 信息安全与隐私保护 (9)第5章产品开发与实施计划 (9)5.1 产品开发流程 (9)5.1.1 需求分析 (9)5.1.2 产品设计 (9)5.1.3 技术选型与方案制定 (9)5.1.4 编码与开发 (9)5.1.5 测试与优化 (9)5.2 系统开发与测试 (9)5.2.1 系统架构设计 (10)5.2.2 前端开发 (10)5.2.3 后端开发 (10)5.2.4 系统测试 (10)5.3 设备选型与采购 (10)5.3.1 服务器设备 (10)5.3.2 网络设备 (10)5.3.3 辅助设备 (10)5.4 项目实施进度安排 (10)5.4.1 需求分析与产品设计（1个月） (10)5.4.2 技术选型与方案制定（1个月） (10)5.4.3 编码与开发（3个月） (10)5.4.4 系统测试与优化（2个月） (11)5.4.5 系统部署与上线（1个月） (11)5.4.6 项目验收与交付（1个月） (11)第6章健康管理服务体系建设 (11)6.1 健康管理服务内容设计 (11)6.1.1 健康评估：通过收集用户的健康数据，运用大数据分析和人工智能技术，为用户提供个性化的健康评估报告，帮助用户全面了解自身健康状况。
健康医疗业智能健康管理平台建设方案
健康医疗业智能健康管理平台建设方案第一章引言 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章智能健康管理平台概述 (3)2.1 平台定义 (3)2.2 平台架构 (3)2.3 平台功能模块 (3)第三章数据采集与处理 (4)3.1 数据来源 (4)3.2 数据采集技术 (4)3.3 数据处理与分析 (5)3.3.1 数据预处理 (5)3.3.2 数据分析 (5)3.3.3 数据可视化 (5)第四章健康评估与监测 (6)4.1 健康评估模型 (6)4.2 健康监测技术 (6)4.3 健康预警系统 (7)第五章智能干预与建议 (7)5.1 干预策略 (7)5.2 智能建议 (8)5.3 用户互动与反馈 (8)第六章平台安全与隐私保护 (8)6.1 数据安全策略 (8)6.1.1 数据加密存储 (8)6.1.2 数据访问控制 (9)6.1.3 数据备份与恢复 (9)6.1.4 数据安全审计 (9)6.2 用户隐私保护 (9)6.2.1 用户信息匿名化处理 (9)6.2.2 用户授权机制 (9)6.2.3 用户隐私设置 (9)6.2.4 定期审查与更新隐私政策 (9)6.3 法律法规遵循 (9)6.3.1 遵守国家法律法规 (9)6.3.2 遵守数据安全法律法规 (10)6.3.3 遵守隐私保护法律法规 (10)第七章市场需求与竞争分析 (10)7.1 市场需求分析 (10)7.2 竞争对手分析 (10)7.3 市场定位与策略 (11)第八章平台建设与实施 (11)8.1 技术选型与开发 (11)8.2 平台部署与测试 (11)8.3 运营管理与发展 (12)第九章项目管理与风险控制 (12)9.1 项目进度管理 (12)9.1.1 制定项目进度计划 (12)9.1.2 进度监控与调整 (13)9.2 风险识别与评估 (13)9.2.1 风险识别 (13)9.2.2 风险评估 (13)9.3 风险应对策略 (13)9.3.1 风险规避 (13)9.3.2 风险减轻 (14)9.3.3 风险转移 (14)第十章总结与展望 (14)10.1 项目总结 (14)10.2 未来发展趋势 (14)10.3 建议与展望 (15)第一章引言1.1 项目背景社会经济的快速发展，人民群众对健康的需求日益增长，健康医疗业作为国家重要的民生工程，其服务质量与效率成为社会关注的焦点。
《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第5章ppt课件
AE1
分类层 特征表示n
特征表示2 特征表示1 输入层
19
循环神经网络
前馈神经网络
Yt Fun( Xt )
y1 y2 ... yn W(4)
...
W(3) ...
W(2) ...
W(1) x1 x2 ... xm
循环神经网络
Yt Fun( X t ~ X tN )
y1
...
Wt(3)
... W(3) Wt(2)
W
t0 1
(Y
T0 0
T0
Y
)
*Wout
*
g (Wout
*
ST0
)
*
T 0
f (W * X t0 T
Wt0 T * St0 T 1) * X t0 T0
21
LSTM结构
前向计算：
长短时记忆单元的结构
常数误差流：网络的循环结构不通过激活函数。 门控制单元：对网络输入、输出进行限制。 截断回传误差：限制网络误差回传的时间跨度。
新 一 01 代
新技术
上社区兴起等
新目标
智能城市、智能经济、智
能制造、智能医疗、智能
家居、智能驾驶等从宏观
到微观的智能化新需求
02 人 工 智 03 能
大数据智能、跨媒 体智能、自主智能、 人机混合增强智能 和群体智能等
5
1 新一代人工智能概述 新一代人工智能发展
AlphaGo
DeepMind团队发布 了AlphaGo，可以击 败人类围棋职业选手
25
基于深度学习的刀具退化评估
原始信号
刀具有进入阶 段、稳定切割阶 段和退出阶段， 选取稳定切割阶 段的信号进行分 析。
智能运维与健康管理 第6章
1. 大 修 钳 工 年 平均工作量 2维修钳工平 均工作量 3. 大 修 理 、 精 调、定期维护、 定期检查平均 停歇天数
（万元） 1.产值能耗 2. 产 值 维 修 费用 3. 工业增加 值能耗
设备经济效益 =输出/输入
11
6.1 设备工程精益管理
6.1.3 设备工程精益管理新特征
新一轮科技革命与产业变革，使得生产方式由规模批量生产向大规模定 制生产转变，对设备依赖程度越来越大，对技术人员全面掌握设备技术状态 的要求越来越高；设备工程精益管理与技术将呈现 “安全可靠、高效、节 能环保、智能、融合、服务”的新特征。
2. 设备精益管理是提高经济效益的重要条件。
• 随着生产的现代化发展，企业用在设备方面的费用（如能源费、维修费、运行 费等）越来越多，搞好设备的经济管理，提高设备技术水平和利用率，对降低 成本意义重大。
• 设备的技术状态也影响企业的能耗和有害物的排放、停产损失、产品质量、原 材料消耗、产品工时消耗等。
在设备全寿命周期科学管理中，设备工程精益管理包括如下技术和内容：
① 现代设备管理：采用与企业生产经营模式相适应的、稳健高效的设备管理措 施，提高企业的设备利用率和经济效益；
② 监测检验：对设备信息载体或伴随设备运行各种性能指标的变化状态进行安 全监测、记录、分析，了解设备运行状态，为做出调整、控制决策提供依据；
• 实施设备管理工程相应技术，使设备运行水平跟上行业技术进 步。设备工程精益管理对促进企业技术进步、实现工业现代化 具有重要的作用。
4. 设备精益管理是保证产品质量的基础
• 设备是影响产品质量的主要因素之一，高质量的产品靠高性能 的设备来获得的。
• 设备工程精益管理保证设备处于良好技术状态，是实现生产优
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。
11
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。
13
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。
智慧物联网平台管理规定(3篇)
第1篇第一章总则第一条为规范智慧物联网平台的管理，保障平台安全、稳定、高效运行，促进物联网产业的健康发展，根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国电信条例》等法律法规，结合物联网产业发展实际，制定本规定。
第二条本规定适用于在我国境内运营的智慧物联网平台，包括但不限于物联网设备接入平台、物联网应用平台、物联网数据平台等。
第三条智慧物联网平台管理应当遵循以下原则：（一）安全第一，预防为主；（二）依法管理，公开透明；（三）技术保障，服务至上；（四）创新发展，持续优化。
第二章平台运营者责任第四条智慧物联网平台运营者（以下简称“运营者”）应当具备以下条件：（一）具有独立法人资格；（二）拥有完善的组织结构和专业人员；（三）具备必要的技术实力和运营能力；（四）遵守国家法律法规，具有良好的社会信誉。
第五条运营者应当履行以下责任：（一）建立健全平台管理制度，确保平台安全、稳定运行；（二）加强平台安全防护，防止平台遭受网络攻击、数据泄露等安全事件；（三）确保平台数据真实、准确、完整，不得篡改、删除或者泄露用户数据；（四）定期对平台进行安全评估，及时发现和整改安全隐患；（五）接受政府监管部门的监督检查，配合相关调查处理；（六）履行用户协议，保护用户合法权益。
第六条运营者应当建立健全以下管理制度：（一）用户管理制度，包括用户注册、身份认证、权限管理、用户行为规范等；（二）数据管理制度，包括数据采集、存储、处理、传输、共享等；（三）安全管理制度，包括安全防护、安全检测、安全事件处理等；（四）服务质量管理，包括服务质量标准、服务质量监测、服务质量改进等；（五）法律法规要求的其他管理制度。
第三章平台接入管理第七条物联网设备接入智慧物联网平台，应当符合以下条件：（一）具备合法的身份标识；（二）符合国家相关技术标准；（三）通过平台安全检测；（四）签订接入协议，明确双方权利义务。
第八条运营者应当对物联网设备接入平台进行以下管理：（一）对设备进行安全评估，确保设备符合安全要求；（二）对设备进行身份认证，确保设备接入平台的安全性；（三）对设备进行数据采集，确保数据真实、准确、完整；（四）对设备进行运营监控，确保设备正常运行；（五）对设备进行故障处理，确保平台稳定运行。
智能运维系统在车辆检修业务中的优化及应用_1
智能运维系统在车辆检修业务中的优化及应用发布时间：2023-01-13T09:25:04.138Z 来源：《中国科技信息》2022年16期第8月作者：刘阳[导读] 如今的信息化时代，地铁车辆的日常运行和智能系统之间紧密联系，通过车载监测设备和轨旁检测设备获取列车运行实时状态信息和故障数据，刘阳长春中车轨道车辆有限公司城铁检修分公司 130000摘要：如今的信息化时代，地铁车辆的日常运行和智能系统之间紧密联系，通过车载监测设备和轨旁检测设备获取列车运行实时状态信息和故障数据，由运维平台对车辆各系统进行故障诊断和状态监测。
同时，结合智能检修与维护支撑系统，对列车进行健康管理、检修管理、资产管理，促进了列车运行管理由传统故障修、计划修向状态修的升级。
通过对当前地铁列车进行实时监控和紧急处理，提高了列车列检的自动化水平，为下一步维修计划的优化打下了坚实的基础。
关键词：智能运维系统；车辆检修；优化及应用引言：目前的轨道交通车辆保养方案是根据国家铁路定修方案，根据年度、公里数制订保养计划进行预防性保养，而维修过程中的主要依靠人力，根据现有的维修方法，在现有的维修方式中，车辆寿命周期的维护成本占到了整个工程60%~70%。
列车维修工作量大，运行时间短，检修人员的技术水平和工作状态对列车维护质量存在一定的影响，且列车全生命周期成本居高不下。
为此，迫切需要研究列车运营质量，标准化作业，集中调度，建立一套适合轨道交通运营的智能化运维平台，以减少正线故障率、提升维修效率、提升列车运行安全性、建设智慧地铁。
一、智能化操作平台建设智能操作平台基于大数据技术，通过数据汇聚和共享等技术，实现了数据访问的规范和数据存储的规范，并支持海量﹑高频﹑大并发数据流的接收、存储和查询。
轨道交通智能化运营平台采用中心交换机将各大服务器组织起来，实现大数据平台与应用服务器（虚拟和数据库）之间的高速数据传送。
该方案以千兆交换机为主要业务接口，通过防火墙将外部网络与外部网络隔离，并与软件保护相结合，以达到对信号系统的边界保护和各个专业的安全需求。
铁路运输业高铁智能化运营管理方案
铁路运输业高铁智能化运营管理方案第1章高铁智能化运营管理概述 (3)1.1 高铁智能化发展背景 (3)1.2 高铁智能化运营管理目标 (4)1.3 高铁智能化运营管理体系架构 (4)第2章高铁智能化基础设施建设 (5)2.1 智能化车站建设 (5)2.1.1 车站信息管理系统 (5)2.1.2 智能化安检系统 (5)2.1.3 智能化导向系统 (5)2.2 智能化线路与信号系统 (5)2.2.1 智能化线路设计 (5)2.2.2 智能化信号系统 (5)2.2.3 列车运行监控系统 (5)2.3 高铁通信网络与数据中心 (5)2.3.1 高铁通信网络 (5)2.3.2 数据中心 (6)2.3.3 信息安全防护 (6)第3章高铁智能化列车控制与调度 (6)3.1 列车自动驾驶系统 (6)3.1.1 系统架构 (6)3.1.2 关键技术 (6)3.1.3 系统优势 (6)3.2 智能列车调度与优化 (7)3.2.1 调度策略 (7)3.2.2 优化方法 (7)3.2.3 系统功能 (7)3.3 高铁列车运行监控与安全防护 (7)3.3.1 运行监控 (7)3.3.2 安全防护 (7)3.3.3 信息共享与协同 (8)第4章高铁智能化客运服务 (8)4.1 智能售票与实名制管理 (8)4.1.1 建立全面的票务信息数据库 (8)4.1.2 智能化售票算法优化 (8)4.1.3 实名制购票与管理 (8)4.2 旅客出行服务个性化推荐 (8)4.2.1 旅客出行数据分析 (8)4.2.2 个性化出行方案推荐 (8)4.2.3 跨平台出行服务整合 (8)4.3 智能客运服务系统 (9)4.3.1 客运服务信息平台 (9)4.3.2 旅客服务中心 (9)4.3.3 智能化客运设施 (9)4.3.4 客运安全监控系统 (9)第5章高铁智能化物流服务 (9)5.1 高铁快运系统建设 (9)5.1.1 快运系统设计理念 (9)5.1.2 快运系统架构 (9)5.1.3 快运系统关键技术 (9)5.2 智能化货物装卸与配送 (10)5.2.1 货物装卸智能化 (10)5.2.2 货物配送智能化 (10)5.3 高铁物流信息平台 (10)5.3.1 平台架构 (10)5.3.2 平台功能 (10)5.3.3 平台应用 (10)第6章高铁智能化运维保障 (10)6.1 智能化设备监测与维护 (10)6.1.1 设备状态监测 (10)6.1.2 数据分析与处理 (11)6.1.3 预防性维护策略 (11)6.1.4 智能化维护决策 (11)6.2 高铁基础设施健康管理 (11)6.2.1 健康监测系统 (11)6.2.2 数据采集与分析 (11)6.2.3 风险评估与预警 (11)6.2.4 维护决策支持 (11)6.3 智能化应急管理与救援 (11)6.3.1 应急预案管理 (11)6.3.2 智能化应急指挥 (11)6.3.3 救援资源配置 (11)6.3.4 分析与处理 (12)第7章高铁智能化能源管理 (12)7.1 能源需求分析与预测 (12)7.1.1 能源消耗概述 (12)7.1.2 能源需求影响因素 (12)7.1.3 能源需求预测模型 (12)7.2 高铁绿色能源应用 (12)7.2.1 绿色能源概述 (12)7.2.2 绿色能源应用策略 (12)7.2.3 绿色能源技术应用实例 (12)7.3 智能化能源监控系统 (12)7.3.1 系统架构设计 (13)7.3.2 关键技术 (13)7.3.3 系统功能与应用 (13)第8章高铁智能化安全保障 (13)8.1 高铁网络安全防护 (13)8.1.1 网络安全体系构建 (13)8.1.2 网络安全防护技术 (13)8.1.3 网络安全运维管理 (13)8.2 智能化安全监测与预警 (13)8.2.1 安全监测系统 (13)8.2.2 预警机制 (13)8.2.3 应急处置 (14)8.3 高铁安全风险防控 (14)8.3.1 风险评估与管理 (14)8.3.2 防控措施 (14)8.3.3 安全文化建设 (14)8.3.4 安全监管 (14)第9章高铁智能化经营决策支持 (14)9.1 运营数据采集与分析 (14)9.1.1 数据采集 (14)9.1.2 数据分析 (14)9.2 智能化经营决策模型 (14)9.2.1 客流预测模型 (15)9.2.2 列车运行优化模型 (15)9.2.3 能源消耗优化模型 (15)9.3 高铁智能化发展规划 (15)9.3.1 技术研发与应用 (15)9.3.2 管理创新 (15)9.3.3 政策支持与引导 (15)第10章高铁智能化运营管理保障措施 (15)10.1 政策法规与标准体系 (15)10.1.1 制定政策法规 (15)10.1.2 建立标准体系 (16)10.2 人才培养与技术创新 (16)10.2.1 人才培养 (16)10.2.2 技术创新 (16)10.3 高铁智能化运营管理推广与评估 (16)10.3.1 推广应用 (16)10.3.2 评估与优化 (16)第1章高铁智能化运营管理概述1.1 高铁智能化发展背景我国经济的快速发展和科技进步，铁路运输业作为国民经济的重要支柱，其现代化、智能化水平日益提高。
《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。
智慧医疗系统建设与运营规范指南
智慧医疗系统建设与运营规范指南第1章智慧医疗概述 (5)1.1 智慧医疗的定义与发展背景 (5)1.2 智慧医疗的核心技术 (5)1.3 智慧医疗的应用场景 (5)第2章系统建设目标与原则 (6)2.1 建设目标 (6)2.2 建设原则 (6)2.3 系统架构设计 (7)第3章信息基础设施 (7)3.1 网络设施 (7)3.1.1 网络架构 (7)3.1.2 网络设备 (7)3.1.3 网络安全 (7)3.2 数据中心 (8)3.2.1 数据中心规划 (8)3.2.2 数据中心建设 (8)3.2.3 数据中心运维 (8)3.3 云计算与大数据平台 (8)3.3.1 云计算平台 (8)3.3.2 大数据平台 (8)3.3.3 云计算与大数据融合 (9)第4章医疗信息系统 (9)4.1 电子病历系统 (9)4.1.1 系统架构 (9)4.1.2 功能要求 (9)4.1.3 数据标准 (9)4.1.4 信息安全 (9)4.2 医疗影像存储与传输系统 (9)4.2.1 系统架构 (9)4.2.2 功能要求 (10)4.2.3 影像质量 (10)4.2.4 信息安全 (10)4.3 实验室信息系统 (10)4.3.1 系统架构 (10)4.3.2 功能要求 (10)4.3.3 数据标准 (10)4.3.4 信息安全 (10)4.4 药品管理系统 (10)4.4.1 系统架构 (10)4.4.2 功能要求 (11)4.4.3 数据标准 (11)4.4.4 信息安全 (11)第5章人工智能技术应用 (11)5.1 人工智能在医疗领域的应用 (11)5.1.1 医疗诊断 (11)5.1.2 治疗方案推荐 (11)5.1.3 健康管理 (11)5.2 机器学习与数据挖掘 (11)5.2.1 数据预处理 (12)5.2.2 特征工程 (12)5.2.3 模型训练与评估 (12)5.3 自然语言处理 (12)5.3.1 病历自动解析 (12)5.3.2 医学文献检索 (12)5.3.3 医患交流辅助 (12)5.4 人工智能产品与设备 (12)5.4.1 医学影像辅助诊断系统 (12)5.4.2 智能穿戴设备 (12)5.4.3 辅术 (13)5.4.4 药物研发辅助系统 (13)第6章智能化服务与管理 (13)6.1 智能导诊与预约挂号 (13)6.1.1 智能导诊系统设计 (13)6.1.2 预约挂号系统设计 (13)6.2 智能诊断与辅助决策 (13)6.2.1 智能诊断系统设计 (13)6.2.2 辅助决策系统设计 (13)6.3 智能护理与患者管理 (13)6.3.1 智能护理系统设计 (13)6.3.2 患者管理系统设计 (14)6.4 医疗资源调度与优化 (14)6.4.1 医疗资源调度系统设计 (14)6.4.2 医疗资源优化系统设计 (14)第7章信息安全与隐私保护 (14)7.1 信息安全策略与制度 (14)7.1.1 制定信息安全政策：明确智慧医疗系统信息安全的总体目标、原则和责任范围。
人工智能+智能运维平台解决方案 (1)全文
通过定时任务模拟用户访问和系统调用，主动探测应用服务的可用性指标采集
SDK/API
可根据数据采集（任意数据、任意格式）需要，在应用开发过程中调用SDK和接口采集数据
与已有ITOM工具的对接
JDBC，SNMP TRAP，Web Service，……
OneAPMAIOps
海量数据处理与存储篇
OneAPM自适应KPI异常检测的特点
普适性检测算法
动态基带算法，适用更多不同特点曲线
基于迁移算法学习，自动适配场景变化
依据反馈，对算法和参数进行优选，减少人工干预
对比14种常用检测算法，准确度排名第一
算法自我容错
场景动态适配
异常精准检测
OneAPM自适应KPI异常检测结果展示
IT数据
SNMP、IPMI、WMI、SMI-S、JMX、GlassFish、JDBC、SSH、Telnet等
Java、.Net、PHP、Python、Ruby、Node.js、Andriod、iOS等
Rsyslog、NXlog、Kafka、SDK、Restful API等
SFLOW、NETFLOW、IPFIX、SPAN、RSPAN、ERSPAN等
流量数据管理Wire data ingestion
通过NLP（自然语言处理）技术，对人类可读文档进行解析
从网络上直接捕获的数据包，兼容多种网络协议
任何软硬件设备生成的日志数据，并为访问分析建立索引
对实时数据进行标准化和索引化，以时间尺度实时展示数据
吸纳海量多样化历史数据，并进行索引和持久存储
直接捕获和使用数值型数据，例如时间序列数据
分析挖掘
与专家一同进行问题分解
将分解后的信息导入平台
健康管理服务流程及技术应用指南
健康管理服务流程及技术应用指南第一章健康管理服务概述 (2)1.1 健康管理服务定义 (2)1.2 健康管理服务发展历程 (3)1.2.1 起源阶段 (3)1.2.2 发展阶段 (3)1.2.3 成熟阶段 (3)1.3 健康管理服务的重要性 (3)1.3.1 预防疾病 (3)1.3.2 提高生活质量 (3)1.3.3 促进社会和谐 (3)1.3.4 推动产业发展 (3)第二章健康信息收集与管理 (4)2.1 健康信息收集方法 (4)2.2 健康信息整理与分类 (4)2.3 健康信息存储与安全 (4)第三章健康评估与干预 (5)3.1 健康评估方法 (5)3.2 健康风险评估 (5)3.3 健康干预策略 (6)第四章健康管理服务流程设计 (6)4.1 健康管理服务流程概述 (6)4.2 健康管理服务流程优化 (7)4.3 健康管理服务流程实施 (7)第五章健康管理平台建设 (8)5.1 健康管理平台架构设计 (8)5.2 健康管理平台功能模块 (8)5.3 健康管理平台运营维护 (9)第六章健康管理服务技术与工具 (9)6.1 健康管理服务技术概述 (9)6.2 常用健康管理服务工具 (9)6.3 健康管理服务技术创新 (10)第七章大数据在健康管理中的应用 (10)7.1 大数据概述 (10)7.2 大数据在健康管理中的应用场景 (10)7.2.1 健康数据采集 (11)7.2.2 健康风险评估 (11)7.2.3 疾病预测和预防 (11)7.2.4 个性化健康管理 (11)7.2.5 医疗资源优化配置 (11)7.3 大数据健康管理案例分析 (11)第八章人工智能在健康管理中的应用 (12)8.1 人工智能概述 (12)8.2 人工智能在健康管理中的应用技术 (12)8.2.1 数据挖掘与分析 (12)8.2.2 深度学习 (12)8.2.3 自然语言处理 (12)8.2.4 技术 (12)8.3 人工智能健康管理案例分析 (13)第九章移动互联网在健康管理中的应用 (13)9.1 移动互联网概述 (13)9.2 移动互联网健康管理服务模式 (13)9.2.1 健康信息获取与推送 (13)9.2.2 在线咨询与远程诊疗 (14)9.2.3 健康数据监测与跟踪 (14)9.2.4 社交互动与健康管理 (14)9.3 移动互联网健康管理案例分析 (14)9.3.1 健康中国在手的“平安好医生” (14)9.3.2 智能健康管理平台——“运动健康” (14)9.3.3 社交型健康管理平台——“薄荷健康” (14)第十章健康管理服务评价与改进 (15)10.1 健康管理服务质量评价 (15)10.2 健康管理服务满意度调查 (15)10.3 健康管理服务改进措施 (16)第十一章健康管理服务政策与法规 (16)11.1 健康管理服务政策概述 (16)11.2 健康管理服务相关法规 (17)11.3 健康管理服务政策与法规实施 (17)第十二章健康管理服务发展趋势 (18)12.1 健康管理服务市场趋势 (18)12.2 健康管理服务技术创新趋势 (18)12.3 健康管理服务国际化趋势 (18)第一章健康管理服务概述我国社会经济的快速发展，人民生活水平的提高，健康问题逐渐成为社会关注的焦点。
智能设备的管理与维护
医疗设备远程监测系 统
远程监测患者健康数据
智能家居远程控制系统 远程控制家居设备
第4章 智能设备的数据管理与 分析
●04
数据采集与分析 的重要性
数据在智能设备中起着至关重要的作用，可以 说是设备的灵魂。通过数据分析，可以提升设 备的智能化水平，让设备更加智能高效。同时， 良好的数据管理是智能设备运行的基础，为设 备的正常运行提供支持。
THANKS 感谢观看
注意设备的通风散热
避免设备过热影响正常 运行
避免设备遭受冲击和摔落
避免设备外壳破损或内 部零部件松动
总结
维护和管理智能设备是确保其正常运行的重要 一环。及时排查故障、维修设备，定期清洁和 保养设备，可以有效延长设备寿命，提升使用 体验。
第3章 远程监控与管理智能设 备
●03
远程监控的优势
实时监测设备状态 监控设备运行情况
访问权限控制
防火墙和漏洞修补保护系 统安全
持续监控漏洞
及时修复安全问题
远程监控案例分 析
远程监控系统在工业物联网、智能家居和医疗 设备领域都有广泛应用。这些系统通过远程监 测和管理，提高了设备运行效率和安全性，为 用户带来更便利的体验。
远程监控案例分析
工业物联网远程监控系 统
实时监测工业设备运行状态
减少人工干预和运维 成本
降低管理维护费用
及时发现问题并远程解 决
提高故障处理效率
远程监控的技术支持
云平台服务
提供设备远程管理功能
远程控制软件
支持远程设备操作
数据分析和报告生成
分析设备数据、生成报告
远程管理的安全性
数据加密技术保障隐私 安全
使用SSL加密
医疗健康行业在线商城智能化运营方案
医疗健康行业在线商城智能化运营方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章市场分析 (3)2.1 行业现状 (3)2.2 市场需求 (4)2.3 竞争对手分析 (4)第三章平台架构设计 (5)3.1 技术选型 (5)3.2 系统架构 (5)3.3 模块划分 (6)第四章商品管理 (6)4.1 商品分类与标签 (6)4.2 商品信息管理 (7)4.3 商品库存管理 (7)第五章价格策略与促销活动 (7)5.1 价格策略制定 (7)5.1.1 市场调研 (7)5.1.2 成本分析 (8)5.1.3 价格策略选择 (8)5.2 促销活动策划 (8)5.2.1 促销目标 (8)5.2.2 促销形式 (8)5.2.3 促销时间 (8)5.3 优惠券与折扣管理 (8)5.3.1 优惠券管理 (9)5.3.2 折扣管理 (9)5.3.3 优惠券与折扣的整合 (9)第六章用户管理 (9)6.1 用户注册与认证 (9)6.1.1 注册流程优化 (9)6.1.2 认证机制 (9)6.2 用户画像与个性化推荐 (9)6.2.1 用户画像构建 (10)6.2.2 个性化推荐 (10)6.3 用户服务与售后支持 (10)6.3.1 用户服务 (10)6.3.2 售后支持 (10)第七章订单管理 (10)7.1 订单流程设计 (11)7.1.1 流程概述 (11)7.1.2 用户下单 (11)7.1.3 订单审核 (11)7.1.4 订单支付 (11)7.1.5 订单出库 (11)7.1.6 物流配送 (11)7.1.7 订单完成 (11)7.1.8 售后服务 (11)7.2 订单状态跟踪 (11)7.2.1 状态跟踪概述 (11)7.2.2 状态跟踪方法 (11)7.3 订单数据分析 (12)7.3.1 数据来源 (12)7.3.2 数据分析方法 (12)第八章物流管理 (12)8.1 物流合作伙伴选择 (12)8.2 物流跟踪与优化 (13)8.3 物流成本控制 (13)第九章数据分析与决策支持 (14)9.1 数据采集与清洗 (14)9.1.1 数据采集 (14)9.1.2 数据清洗 (14)9.2 数据挖掘与分析 (14)9.2.1 用户画像分析 (14)9.2.2 商品关联分析 (15)9.2.3 销售趋势分析 (15)9.2.4 用户满意度分析 (15)9.3 决策支持系统 (15)9.3.1 预测模型 (15)9.3.2 优化策略 (15)9.3.3 智能报表 (15)9.3.4 交互式分析 (15)第十章售后服务与风险控制 (15)10.1 售后服务策略 (15)10.2 风险识别与评估 (16)10.3 风险防范与应对措施 (16)第一章概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，医疗健康行业正在经历一场前所未有的变革。
游戏电竞场馆智能化运营管理方案
游戏电竞场馆智能化运营管理方案第一章：项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)第二章：智能化系统设计 (3)2.1 系统架构 (3)2.2 系统模块划分 (4)2.3 系统功能描述 (4)第三章：硬件设施配置 (5)3.1 设备选型 (5)3.2 设备布局 (5)3.3 设备维护与管理 (6)第四章：软件平台建设 (6)4.1 平台架构 (6)4.2 平台功能模块 (7)4.3 平台安全与稳定性 (7)第五章：智能化运营管理 (7)5.1 运营策略制定 (8)5.2 数据分析与优化 (8)5.3 运营风险防控 (8)第六章：人员培训与管理 (9)6.1 培训计划制定 (9)6.1.1 培训目标 (9)6.1.2 培训内容 (9)6.1.3 培训形式 (9)6.1.4 培训周期 (9)6.1.5 培训评估 (9)6.2 员工素质提升 (9)6.2.1 建立员工成长档案 (9)6.2.2 开展内部培训 (9)6.2.3 鼓励自主学习 (10)6.2.4 跨部门交流 (10)6.3 员工激励与考核 (10)6.3.1 制定激励政策 (10)6.3.2 设立考核指标 (10)6.3.3 考核结果应用 (10)6.3.4 建立反馈机制 (10)第七章：营销策略与推广 (10)7.1 市场调研与分析 (10)7.1.1 调研目的 (10)7.1.2 调研内容 (10)7.1.3 调研方法 (11)7.2 营销策略制定 (11)7.2.1 品牌定位 (11)7.2.2 产品策略 (11)7.2.3 价格策略 (11)7.2.4 渠道策略 (11)7.3 营销渠道拓展 (11)7.3.1 线上渠道拓展 (11)7.3.2 线下渠道拓展 (12)第八章：客户服务与管理 (12)8.1 客户需求分析 (12)8.2 客户服务流程优化 (12)8.3 客户满意度提升 (13)第九章：财务管理与监控 (13)9.1 财务预算制定 (13)9.1.1 预算编制原则 (13)9.1.2 预算编制流程 (14)9.1.3 预算执行与调整 (14)9.2 财务报表分析 (14)9.2.1 财务报表种类 (14)9.2.2 财务报表分析方法 (14)9.2.3 财务报表分析应用 (14)9.3 财务风险监控 (15)9.3.1 风险识别 (15)9.3.2 风险评估 (15)9.3.3 风险应对 (15)第十章：智能化系统维护与升级 (15)10.1 系统维护策略 (15)10.2 系统升级方案 (16)10.3 系统安全防护 (16)第一章：项目概述1.1 项目背景电子竞技产业的迅速崛起，游戏电竞场馆已成为电竞爱好者的重要聚集地。
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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
12
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。
14
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。
16
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；
• 胥永刚等人提出并利用了基于形态分量分析（Morphological Component Analysis，MCA）的双树复小波降噪方法成功的对仿真信号和某轧机齿轮箱 打齿故障早期信号提取出强背景噪声下的微弱故障特征信息；
• 美国斯坦福大学 IHN在复合材料结构健康监测方面取得了显著的研究成果；
• 英国曼彻斯特和哈德菲尔德大学BALL团队长期从事故障诊断的研究工作；
• Haile等人利用盲源分离方法来分析旋翼飞机的轴承故障；
• 在时频分析方面，帝国理工大学Ahrabian等学者将同步压缩变换方法从一维
扩展成并行多维，提高算法的抗噪声性能；
➢ 本课程研究的背景、对象、意义与内容； ➢ 了解机械状态监测与故障诊断技术的发展现状； ➢ 了解智能运维与健康管理技术的体系结构与实现流程
讲义提纲
1 引言
2 机械状态监测与故障诊断
3 智能运维与健康管理
4 培养目标与新工科计划、
高等工程教育专业认证的 关系
PART 1.1
引言
1.1 绪论
国际形势：制造大国间的博弈
• 现代信号处理方法大致分为时域、频域以及相结合的时频域处理方法。随着 信号处理的方法从经典的FFT到更强大的小波变换再到自适应强的EMD以及 其他方法不断的发展，机械诊断研究也在如日中天的进行着。
• 国外Thalji等详细综述了利用时域统计指标来诊断轴承故障的优缺点；
• 马来西亚MOHAMMAD等人讨论了各种状态监测与信号处理方法的原理与 特点；
• 日本白木万博自六七十年代以来，发表了大量的故障诊断方面文章， 总结了丰富的现场故障处理经验并进行了理论分析；
• 美国Bently公司的转子动力学研究所对转子和轴承系统典型故障机理 进行了大量试验研究并发表了不少论文；
• 意大利学者BACHSCHMID等人在MSSP国际期刊上主编一期裂纹研 究综述文章，从裂纹转子模型、裂纹机理等多方面做了相关的论述；
1. 信号获取与传感器技术
• 可靠的信号获取与先进的传感技术，是机械故障诊断的前提。各国学者致力 于传感技术与机械设备的结合。
• 2009年美国三院院士、西北大学机械工程系ACHENBACH教授将传感技术 等列入结构健康监控重要研究范畴内；
• 美国斯坦福大学KIREMIDJIAN开展了传感网络方面的研究；
• 三项集成：横向集成、纵向集成与端 对端的集成；
• 实施八项计划：建立标准化参考架构、 管理复杂系统、建设综合的工业宽带 基础设施、实现安全和保障、工作的 组织和设计、培训持续的职业发展、
图 1-1 工业4.0框架图 6
1.1 绪论
中国制造2025
《智能制造工程实施指南（2016-2020）》中明确提到智能制造 新模式关键要素之一为“远程运维服务”。
素之一为“远程运维服务”。
5
1.1 绪论
德国工业4.0
对于世界制造业的发展影响最为深远，要点概括为：建设一个网络、 研究三大主题、实现三项集成、实施八项计划。
• 一个网络：信息物理系统网络 （ Cyber-Physical Systems 简 称 CPS）；
• 三大主题：智能工厂、智能生产、智 能物流；
三年一届
International Conference on Damage Assessment of 两年一届 Structure，DAMAS
Condition monitoring and management, COMADEM
diagnostic
engineering
每年一届
Machinery failure prevention technology, MFPT
on
Condition
Monitoring
两年一届
World Congress on Maintenance，WCM
两年一届
International Conference on Health Monitoring Structure, Material and Environment，HMSME
og
实现对设备远程锁定，维护
企业利益。
三一重工18号厂房
A-7E攻击机TF41发动机
企业控制中心 8
1.1 绪论 智能运维和健康管理对国民经济和国防安全意义重大
交通运输 能源电力 太空技术 航空动力 国防工业
➢ 国民经济领域重大装备：如高速列车、航空发动机等，服役期占据产品全生命周期90%以上；
➢ 运行中严重故障导致灾难性事故，如马航失联、国产新舟60全面停飞、挑战者号空难；
具有影响力的故障诊断相关国际、国内会议信息
会议名称
设备状态监测与故障诊断国际学术会议 世界维修大会 国际结构、材料和环境健康监测大会
结构损伤评估国际会
状态监测与诊断工程管理 机械失效预防技术 全国设备监测与诊断学术会议 全国设备监测诊断与维护学术会议
英文名称
举行频次
International Conference and Diagnosis，CMD
每年一届
两年一届
每1年3一届
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
机械故障诊断研究是机器或机组运行状态的变化在诊断信息中的反映，由数 据采集、特征提取、模式识别、故障预知组成。同时，故障机理承担着数据 和特征之间联系，研究可分为信号获取与传感技术、故障机理与征兆联系、 信号处理与特征提取、识别分类与智能决策。
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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
4. 识别分类与智能决策
• Mechefske采用模糊集理论对轴承在不同状态下的频谱进行分类。 • Saravanan等将人工神经网络和支持向量机相结合，并将其应用于齿轮
• 设备故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，简 称PHM）是实现远程运维、保障重大装备可靠性重要核心技术，利用工 业系统中产生的各种数据，进行信号处理和数据分析，提取出特征信息， 并通过建模与故障机理分析，实现复杂和重大工业系统的健康状态监测、 预测和管理。
• Wang等详细综述了有关谱峭度的理论发展和与之相关的应用研究，为推动 该方法在机械故障诊断领域的广泛使用提供了基础；
• EMD是近阶段较新的且从最本质的模式分量出发的方法，蒋超等提出了基于 快速谱峭度图的选取方法，选取出EEMD处理后中反应故障最敏感的分量， 并将其应用于滚动轴承故障诊断中；
• 雷亚国等[47]将EEMD自适应的应用到齿轮故障诊断中，自适应的改变加入 信号中的白噪声，提高了诊断的准确性。
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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
4. 识别分类与智能决策 • 计算机人工智能和机器学习技术的快速进步使得故障诊断系 统逐步向智能化方向发展，专家系统，模糊集理论，人工神 经网络，支持向量机等技术得到广泛应用。 • 智能故障诊断：就是模拟人类思考的过程，通过有效地获取、 传递和处理诊断信息，模拟人类专家，以灵活的策略对监测 对象的运行状态和故障做出准确的判断和最佳的决策。 • 作用：具有学习功能和自动获取诊断信息对故障进行实时诊 断的能力，所以是实现机械故障诊断的应用关键。
• 中国的三一重工率先开启智
能生产、智能服务，自主开
发企业控制中心(Enterprise
control center，ECC)可获
取设备的位置、累计工作时 间、累计油耗等。在设备故
美国海军A-7E攻击机
障后可以依据传回数据进行
分析和排查，指导进行维修；
能根据设备运行情况判断用
户盈利及恶意拖欠债款行为，
德国 工业4.0 智能工厂、智能生产、智能物流是重要主题。
美国 制造业复兴 美国“制造业回归”的重要组成，智能制造是其主要内容。
中国 中国制造2025 由制造大国到制造强国的转变，制造+互联网是关键，智能制造是 主要内容。