地鐵車輛與供電系統維修策略優化及預測技術 魏秀琨 管青鸞 9787121480577 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202405*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：地鐵車輛與供電系統維修策略優化及預測技術 ISBN：9787121480577 出版社：電子工業 著編譯者：魏秀琨 管青鸞 頁數：272 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1655214 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 地鐵車輛和供電系統是城市軌道交通的重要組成部分，包括車門系統、牽引系統、制動系統、輪對、高壓斷路器等關鍵系統和設備及車輛主要備品備件，這些系統和設備的健康狀態不僅關係軌道交通系統的安全，還對提高城市軌道交通車輛運營的安全性和可靠性及乘客的舒適性體驗有重要作用。本書介紹了地鐵車輛與供電系統維修策略優化及預測技術方面的一些最新研究成果，重點介紹了車門系統、牽引系統、制動系統、輪對、高壓斷路器的可靠性分析、可靠性建模和維修策略優化方法和技術，還對城市軌道車輛軸承部件剩餘壽命預測及備品備件的需求預測技術進行了概述。 本書可以作為自動化、計算機、人工智慧、城市軌道交通、軌道交通系統安全保障、機電系統健康管理專業的研究生及人工智慧專業和軌道交通專業高年級本科生的參考書，也可供軌道交通行業的技術人員及相關科研人員使用。目錄 第1章 緒論1 1 軌道交通維修策略優化和預測現狀 1 1 1 維修的發展現狀 1 1 2 預測性維修的優化目標 1 1 3 車輛維修現狀 1 1 4 剩餘壽命預測發展現狀 1 1 5 備品備件需求預測概述 1 2 本書的主要內容 參考文獻 第2章 車門系統可靠性分析與維修策略優化 2 1 離散時間馬爾可夫過程 2 2 通用生成函數法 2 2 1 通用生成函數法的基本原理 2 2 2 複雜系統的通用生成函數技術 2 3 可靠性模型及維修周期優化 2 3 1 通用生成函數法可靠性指標 2 3 2 系統可靠性建模概述 2 3 3 維修周期優化模型 2 4 車門系統可靠性建模與維修策略優化 2 4 1 車門系統可靠性建模 2 4 2 車門系統的可靠性指標計算 2 4 3 車門系統維修策略優化 2 5 本章小節 參考文獻 第3章 基於Phase-type（PH）分佈的系統可靠性分析 3 1 PH分佈的基本概念 3 1 1 PH分佈的定義 3 1 2 PH分佈的性質 3 1 3 PH分佈的可靠性指標 3 2 基於PH分佈的串並聯繫統可靠性分析 3 2 1 串聯繫統 3 2 2 並聯繫統 3 3 牽引系統案例分析 3 3 1 系統描述 3 3 2 模型分析與建立 3 3 3 系統可靠性指標的計算 3 4 制動系統案例分析 3 4 1 系統描述 3 4 2 模型分析與建立 3 4 3 系統可靠性指標的計算 3 4 4 可靠性與維修策略對比分析 3 5 車門系統案例分析 3 5 1 系統描述 3 5 2 模型分析與建立 3 5 3 系統可靠性指標的計算 3 5 4 可靠性與維修策略對比分析 3 6 本章小結 參考文獻 第4章 基於衝擊理論的維修策略優化 4 1 衝擊理論概述 4 1 1 故障機理分析 4 1 2 基於Poisson衝擊流的累積損傷模型 4 2 基於衝擊理論的組合維修概率模型 4 2 1 輪對磨耗及維修效果分析 4 2 2 維修策略描述 4 2 3 組合維修概率模型 4 3 故障風險及組合策略優化模型 4 3 1 輪緣厚度超限故障風險 4 3 2 組合維修策略優化模型 4 4 案例分析 4 5 本章小結 參考文獻 第5章 基於混合故障率的斷路器維修策略優化 5 1 基於修正因子的混合故障率函數 5 1 1 故障率函數的「役齡回退因子」 5 1 2 故障率函數的「故障率遞增因子」 5 1 3 修正因子對故障率函數的綜合影響 5 2 可靠性模型 5 2 1 各維修周期內設備的可靠性模型 5 2 2 設備全生命周期的可靠性模型 5 3 基於混合故障率的定期維修策略優化 5 3 1 維修活動及維修條件假設 5 3 2 維修概率模型 5 3 3 維修策略優化模型 5 3 4 案例分析 5 4 本章小結 參考文獻 第6章 基於維納過程考慮測量誤差的兩階段剩餘壽命預測 6 1 考慮測量誤差的兩階段退化建模和剩餘壽命預測 6 1 1 基於維納過程的兩階段退化建模 6 1 2 變化時刻確定和模型參數固定情況下的兩階段剩餘壽命預測 6 1 3 變化時刻確定和模型參數隨機情況下的兩階段剩餘壽命預測 6 2 模型參數估計 6 3 案例分析 6 3 1 數值模擬分析 6 3 2 實例研究 6 4 本章小結 參考文獻 第7章 基於維納過程的考慮參數依賴的剩餘壽命預測 7 1 考慮參數依賴的線性退化建模和剩餘壽命預測 7 1 1 基於維納過程的線性退化建模 7 1 2 考慮運行條件的剩餘壽命預測 7 2 模型參數估計 7 2 1 先驗參數的估計 7 2 2 隨機參數的貝葉斯更新 7 2 3 基於期望最大化演算法的模型參數估計 7 3 案例分析 7 3 1 數值模擬分析 7 3 2 案例研究 7 4 本章小結 參考文獻 第8章 基於機器學習的剩餘壽命預測 8 1 基於機器學習的剩餘壽命預測方法 8 1 1 半監督協同訓練演算法 8 1 2 LSTM網路模型 8 2 基於故障診斷的剩餘壽命預測方法 8 2 1 剩餘壽命預測框架 8 2 2 BP神經網路結構與參數設置 8 2 3 案例分析 8 3 基於LsTM網路的剩餘壽命預測方法 8 3 1 基於LSTM網路的剩餘壽命預測框架 8 3 2 LSTM網路參數設定 8 3 3 案例分析 8 4 本章小結 參考文獻 第9章 基於分佈擬合的備品備件需求預測 9 1 基於分佈擬合的需求預測模型 9 2 案例分析 9 2 1 數據分析 9 2 2 預測模型 9 3 本章小結 參考文獻 第10章 基於缺乏失效位置信息的數據的備品備件需求預測 10 1 窗口刪失更新過程 10 2 基於窗口刪失更新過程的備品備件需求預測模型 10 2 1 需求預測流程 10 2 2 似然函數求解流程 10 2 3 需求預測 10 3 案例分析與模型評估 10 4 本章小結 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
