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前言
目录
1.1 智能装备运维的相关概念和发展现状
1.1.1 智能装备运行维护的概念
1.1.2 智能装备运维的AIOps平台与技术架构
1.1.3 智能装备运维的发展现状
1.2 智能装备运维框架中的应用场景及机遇挑战
1.2.1 智能装备运维框架基本组成及应用场景
1.2.2 大数据时代下运维框架面临的机遇与挑战
2.1 智能装备监测大数据的概况及特点
2.1.1 智能装备监测大数据的概况
2.1.2 智能装备监测大数据的特点
2.2 智能装备监测数据的预处理方法及案例
2.2.1 智能装备监测数据的预处理方法
2.2.2 智能装备监测数据的预处理案例——C-MAPSS数据预处理
2.3 基于智能装备监测数据的数据增强技术
2.3.1 数据增强技术概况介绍
2.3.2 有监督的监测数据增强技术
2.3.3 无监督监测数据增强技术及案例
3.1 剩余使用寿命预测技术概况及发展背景
3.1.1 剩余使用寿命预测技术的定义
3.1.2 剩余使用寿命预测技术的发展背景
3.2 基于模型驱动的剩余使用寿命预测方法
3.3 基于数据驱动的剩余使用寿命预测方法
3.4 基于机器学习的剩余使用寿命预测技术
3.5 基于深度学习的剩余使用寿命预测技术
3.5.1 基于深度学习的剩余使用寿命预测技术方法
3.5.2 基于深度学习的剩余使用寿命预测技术案例
4.1 智能装备故障诊断技术概况
4.1.1 智能装备故障诊断技术的定义
4.1.2 智能装备故障诊断技术的发展背景
4.2 智能装备故障推演技术概况
4.2.1 智能装备故障推演技术的定义
4.2.2 智能装备故障推演技术的发展背景
4.3 智能装备故障诊断技术的方法及案例
4.3.1 基于机器学习的故障诊断技术方法
4.3.2 基于机器学习的故障诊断技术案例
4.3.3 基于深度学习的故障诊断技术方法
4.3.4 人工神经网络基本原理
4.3.5 卷积神经网络基本原理
4.3.6 基于深度学习的故障诊断技术案例
4.4 智能装备故障推演技术的方法及案例
4.4.1 智能装备故障推演技术方法
4.4.2 智能装备故障推演技术案例
4.5 智能装备复合故障诊断技术
5.1 智能装备维护决策制定的定义及发展历程
5.2 基于PHM技术的预测性维护技术概况及发展历程
5.2.1 基于PHM技术的预测性维护技术的定义
5.2.2 基于PHM技术的预测性维护技术的方法
5.3 基于PHM技术的预测性维护技术的案例
5.4 智能装备维护决策案例
6.1 智能装备PHM系统的定义及发展历程
6.1.1 智能装备PHM系统的定义
6.1.2 智能装备PHM系统的发展历程
6.2 智能装备PHM系统的开发案例
6.2.1 案例：智能工厂设备可预测性维护
6.2.2 案例：某公司关键动设备预测性维护
6.2.3 案例：机加工刀具监测与主传动系统预测性维护
6.2.4 案例：发动机装配质量实时监测与分析
6.2.5 案例：设备关键数据可视化与报警
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