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《发电企业设备点检定修管理》系统介绍了发电设备管理、发电设备点检定修制基本概念和理论，针对点检定修在发电企业中的应用与实施，包括标准制订、组织机构设置、工作内容等具体工程问题，结合作者多年来在发电企业实施设备点检定修系统的经验，重点叙述了解决发电企业点检定修实施解决方案和实施过程中的实际问题及处理方法。
全书共分九章，主要内容有现代设备管理、点检管理、定修管理、点检定修管理标准、点检定修的实施模式、实施方法与步骤、信息化建设以及培训管理等内容。
《发电企业设备点检定修管理》针对性强，具备较强的可操作性，可作为发电企业点检人员的实施指导用书和培训教材，也可供发电企业设备管理者及运行人员作为参考。
机械设备预测性维护与智能诊断技术丛书：先进制造时代的设备可靠性管理 丛书概述： 本丛书聚焦于面向高端制造、新能源、高端装备制造等领域的关键生产设备的可靠性管理与维护策略的革新。在工业4.0与智能制造的大背景下，传统的基于时间的预防性维护（PM）模式正面临巨大的挑战，如何利用现代信息技术、传感器技术、大数据分析和人工智能算法，实现从被动维修到主动、预测性维护的跨越，是确保生产连续性、降低运营成本和提升资产价值的核心议题。本丛书旨在系统梳理和深入剖析当前设备全生命周期管理（PLM）中的前沿技术与实践，为装备维护工程师、可靠性专家、生产管理人员以及相关科研工作者提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系。 本丛书涵盖的重点领域与核心内容（不包含“发电企业设备点检定修管理”相关内容）： --- 第一卷：工业物联网（IIoT）与设备数据采集基础 本卷详细探讨了构建现代设备健康管理体系所需的基础设施——工业物联网的构建、数据采集标准与边缘计算的应用。 1. 传感器技术与非接触式监测： 先进传感器技术应用： 深入介绍高精度振动传感器（MEMS、光纤传感器）、声发射（AE）技术在早期缺陷识别中的应用、红外热成像技术在电气和机械部件过热监测中的精确应用。重点剖析温度、压力、电流、电压等关键过程参数的实时、高频数据采集方法及其在特定工况下的适用性分析。 数据预处理与标准化： 阐述工业现场异构数据（如Modbus、OPC UA、EtherCAT）的接入、清洗、去噪与时间戳同步技术。重点介绍数据模型的构建，如何将原始的电压、电流、转速等数据映射为反映设备健康状态的特征参数。 2. 边缘计算与实时通信架构： 边缘计算在维护中的作用： 探讨在现场网关层面进行初步数据聚合、特征提取和实时报警的必要性与实现路径。对比分析不同边缘计算平台的性能指标与安全性要求。 工业通信协议栈的优化： 深入分析5G、TSN（时间敏感网络）在低延迟、高可靠性数据传输中的应用潜力，特别是对需要毫秒级响应的在线监测系统的支撑能力。 --- 第二卷：基于大数据的设备健康状态评估（SHM） 本卷专注于如何将采集到的海量、多维度的设备数据转化为有意义的健康状态指示，是预测性维护决策的核心支撑。 1. 传统状态监测方法的局限性与改进： 频谱分析与时频分析的深化： 探讨在变工况、非平稳运行条件下，如何运用包络解调技术、小波分析（Wavelet Analysis）来有效提取低信噪比下的故障特征。 健康指标（Health Index, HI）的构建： 详细介绍如何通过主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维方法提取数据中的关键信息，并结合专家知识构建反映设备综合健康水平的无量纲健康指标。 2. 剩余使用寿命（RUL）预测模型： 基于物理模型的退化建模： 介绍如何结合材料疲劳理论、磨损模型等，建立设备关键部件（如轴承、齿轮箱）的物理退化路径模型。 数据驱动的RUL预测算法： 重点介绍长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等深度学习模型在处理时间序列退化数据方面的优势，以及卡尔曼滤波（KF）及其扩展形式在状态估计中的应用。 --- 第三卷：智能诊断与故障模式识别 本卷是关于利用高级算法实现设备故障的自动识别、分类和根源分析。 1. 机器学习在故障分类中的应用： 监督学习的应用实践： 详细讲解支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在已知故障类型识别中的参数优化与模型验证。 无监督学习的异常检测： 探讨自编码器（Autoencoders）、孤立森林（Isolation Forest）等算法在发现“未知”或“早期”故障模式中的应用，以及如何有效区分真正的设备异常与正常的工况波动。 2. 故障根因分析与决策支持系统： 贝叶斯网络与故障树分析的融合： 介绍如何利用贝叶斯网络构建故障之间的概率依赖关系，实现从监测信号到具体故障原因的推理，辅助维护人员进行快速、准确的故障定位。 数字孪生在诊断中的集成： 探讨如何利用高保真度的数字模型，结合实时运行数据，进行“What-If”场景模拟，验证诊断结果的可靠性，并提供最佳的干预方案。 --- 第四卷：面向资产绩效管理的维护策略优化 本卷着眼于将预测性维护（PdM）的结果转化为最优的维护计划和资源配置，实现资产绩效最大化。 1. 维护的经济性分析与决策： 全生命周期成本（LCC）分析： 介绍如何量化预防性维护、预测性维护和事后维修的成本，包括停机损失、备件库存成本和人工成本。 基于风险的检测（RBI）与维护（RBM）： 探讨如何将设备故障概率与故障后果严重程度结合，建立风险矩阵，确定不同等级设备的维护优先级和检测频率。 2. 备件管理与供应链的集成： 按需备件预测： 结合RUL预测结果，实现备件需求的精准预测，优化安全库存水平，减少呆滞库存和紧急采购的成本。 移动化维护执行系统： 介绍如何通过移动平台将预测性诊断结果、维修工单、SOP（标准操作程序）实时推送至现场执行人员，并实现工作过程的闭环反馈。 3. 维护绩效指标（KPIs）的量化与优化： 关键指标的设定与追踪： 详细解析设备综合效率（OEE）、平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）在预测性维护体系下的动态变化和优化目标设定。 本书读者对象： 机械、自动化、电子电气工程相关专业的本科及研究生；石油石化、冶金、化工、航空航天、精密制造等行业的设备维护工程师、可靠性工程师、资产管理人员以及从事工业互联网、智能运维系统开发的工程师和技术人员。
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