Produktbild: Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems

Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems Methods and Case Studies

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.09.2006

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

456

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,9 cm

Gewicht

810 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-471-72999-0

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Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

01.09.2006

Verlag

John Wiley & Sons

Seitenzahl

456

Maße (L/B/H)

24/16,1/2,9 cm

Gewicht

810 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

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978-0-471-72999-0

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  • Produktbild: Intelligent Fault Diagnosis and Prognosis for Engineering Systems
  • PREFACE.
     
    ACKNOWLEDGMENTS.
     
    PROLOGUE.
     
    1 INTRODUCTION.
     
    1.1 Historical Perspective.
     
    1.2 Diagnostic and Prognostic System Requirements.
     
    1.3 Designing in Fault Diagnostic and Prognostic Systems.
     
    1.4 Diagnostic and Prognostic Functional Layers.
     
    1.5 Preface to Book Chapters.
     
    1.6 References.
     
    2 SYSTEMS APPROACH TO CBM/PHM.
     
    2.1 Introduction.
     
    2.2 Trade Studies.
     
    2.3 Failure Modes and Effects Criticality Analysis (FMECA).
     
    2.4 System CBM Test-Plan Design.
     
    2.5 Performance Assessment.
     
    2.6 CBM/PHM Impact on Maintenance and Operations: Case Studies.
     
    2.7 CBM/PHM in Control and Contingency Management.
     
    2.8 References.
     
    3 SENSORS AND SENSING STRATEGIES.
     
    3.1 Introduction.
     
    3.2 Sensors.
     
    3.3 Sensor Placement.
     
    3.4 Wireless Sensor Networks.
     
    3.5 Smart Sensors.
     
    3.6 References.
     
    4 SIGNAL PROCESSING AND DATABASE MANAGEMENT SYSTEMS.
     
    4.1 Introduction.
     
    4.2 Signal Processing in CBM/PHM.
     
    4.3 Signal Preprocessing.
     
    4.4 Signal Processing.
     
    4.5 Vibration Monitoring and Data Analysis.
     
    4.6 Real-Time Image Feature Extraction and Defect/Fault Classification.
     
    4.7 The Virtual Sensor.
     
    4.8 Fusion or Integration Technologies.
     
    4.9 Usage-Pattern Tracking.
     
    4.10 Database Management Methods.
     
    4.11 References.
     
    5 FAULT DIAGNOSIS.
     
    5.1 Introduction.
     
    5.2 The Diagnostic Framework.
     
    5.3 Historical Data Diagnostic Methods.
     
    5.4 Data-Driven Fault Classification and Decision Making.
     
    5.5 Dynamic Systems Modeling.
     
    5.6 Physical Model-Based Methods.
     
    5.7 Model-Based Reasoning.
     
    5.8 Case-Based Reasoning (CBR).
     
    5.9 Other Methods for Fault Diagnosis.
     
    5.10 A Diagnostic Framework for Electrical/Electronic Systems.
     
    5.11 Case Study: Vibration-Based Fault Detection and Diagnosis for Engine Bearings.
     
    5.12 References.
     
    6 FAULT PROGNOSIS.
     
    6.1 Introduction.
     
    6.2 Model-Based Prognosis Techniques.
     
    6.3 Probability-Based Prognosis Techniques.
     
    6.4 Data-Driven Prediction Techniques.
     
    6.5 Case Studies.
     
    6.6 References.
     
    7 FAULT DIAGNOSIS AND PROGNOSIS PERFORMANCE METRICS.
     
    7.1 Introduction.
     
    7.2 CBM/PHM Requirements Definition.
     
    7.3 Feature-Evaluation Metrics.
     
    7.4 Fault Diagnosis Performance Metrics.
     
    7.5 Prognosis Performance Metrics.
     
    7.6 Diagnosis and Prognosis Effectiveness Metrics.
     
    7.7 Complexity/Cost-Benefit Analysis of CBM/PHM Systems.
     
    7.8 References.
     
    8 LOGISTICS: SUPPORT OF THE SYSTEM IN OPERATION.
     
    8.1 Introduction.
     
    8.2 Product-Support Architecture, Knowledge Base, and Methods for CBM.
     
    8.3 Product Support without CBM.
     
    8.4 Product Support with CBM.
     
    8.5 Maintenance Scheduling Strategies.
     
    8.6 A Simple Example.
     
    8.7 References.
     
    APPENDIX.
     
    INDEX.