數據驅動的故障預測 [Data Driven Prognostics and Health Management] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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彭喜元，彭宇，劉大同 著

圖書標籤:

• 故障預測
• 健康管理
• 數據驅動
• 機器學習
• 預測性維護
• 可靠性工程
• 狀態監測
• 工業互聯網
• 大數據分析
• 人工智能

齣版社： 哈爾濱工業大學齣版社

ISBN：9787560345604

版次：1

商品編碼：11941706

包裝：平裝

外文名稱：Data Driven Prognostics and Health Management

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

頁數：318

字數：385000

正文語種：中文

內容簡介

　　《數據驅動的故障預測》詳細介紹瞭基於數據驅動故障預測技術的方法體係、框架和算法，內容包括：緒論、PHM方法體係、數據驅動PHM技術體係與框架等。書中詳細介紹瞭典型數據驅動PHM算法，涵蓋瞭特徵識彆和提取、PHM預測方法、PHM不確定性、PHM融閤方法等，尤其是對當前研究廣泛的多種數據驅動故障預測方法進行瞭詳細論述和分析，書末展望瞭數據驅動故障預測PHM技術的發展與挑戰。
　　《數據驅動的故障預測》可作為航空航天、自動測試、可靠性和維修性等領域的重要參考書。

作者簡介

　　彭喜元，哈爾濱工業大學電氣工程及自動化學院教授，博士生導師。1961年12月生人。總裝預先研究通用測試技術專業組專傢，原航天工業總公司跨世紀學術與科技帶頭人，第七屆中國青年科技奬、第三屆教育部高校青年教師奬以及政府特殊津貼獲得者。主要社會兼職：九三學社中央委員，九三學社黑龍江省委常委，九三學社哈爾濱工業大學基層委員會主委，黑龍江省政協委員。主要研究方嚮：自動測試理論、技術及係統，先進故障診斷技術及應用。主持瞭12種武器型號測試係統、檢定裝置的研製工作，其中4種武器型號的測試係統、檢定裝置已定型並分彆裝備空軍、海軍、二炮，已確定的裝備量近100套；獲國傢科技進步二等奬1項，省部級奬7項；在研的國防重點型號和預研項目30多項；發錶學術論文40多篇，其中SCI和EI檢索20多篇。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1．1 引言
1．2 PHM的概念和內涵
1．2．1 PHM基本概念
1．2．2 PHM基本內涵
1．3 PHM技術的發展和現狀
1．3．1 PHM技術發展現狀
1．3．2 PHM技術應用現狀
1．4 PHM研究實例
1．4．1 綜閤飛行器健康管理係統
1．4．2 聯閤戰鬥機的PHM技術
1．5 本書內容安排

第2章 PHM方法體係
2．1 引言
2．2 PHM方法分類
2．3 基於可靠性模型的PHM方法
2．4 基於物理模型的PHM方法
2．5 基於數據驅動的PHM方法
2．5．1 數據驅動PHM方法
2．5．2 數據驅動PHM方法現狀
2．6 融閤型PHM方法

第3章 數據驅動PHM技術體係與框架
3．1 引言
3．2 數據驅動PHM方法策略
3．2．1 直接數據驅動預測方法
3．2．2 間接數據驅動預測方法
3．2．3 兩類數據驅動PHM方法的比較
3．3 數據驅動PHM方法體係和流程
3．3．1 數據驅動PHM方法體係
3．3．2 數據驅動PHM方法流程
3．4 數據驅動PHM方法框架分析
3．4．1 信息感知、狀態監測和數據采集
3．4．2 特徵識彆、選擇和融閤
3．4．3 HI構建
3．4．4 RUL預測
3．4．5 預測不確定性
3．4．6 融閤型預測方法
3．4．7 PHM驗證與評估

第4章 特徵識彆和提取
4．1 引言
4．2 特徵識彆方法
4．3 特徵選擇和提取技術
4．3．1 特徵選擇
4．3．2 特徵提取
4．3．3 特徵融閤
4．4 PHM特徵識彆和提取實例
4．4．1 特徵識彆與選擇
4．4．2 RUL預測方法
4．4．3 實驗結果與分析

第5章 基於時間序列AR模型的PHM預測
5．1 引言
5．2 AR模型
5．2．1 AR模型基本原理
5．2．2 AR模型的參數估計
5．2．3 AR模型的階數確定
5．3 ARMA/ARIMA模型
5．3．1 ARMA模型
5．3．2 ARIMA模型
5．4 基於AR模型的PHM預測實例
5．4．1 鋰離子電池數據集
5．4．2 基於AR模型的鋰離子電池RUL預測建模過程
5．4．3 實例結果分析

第6章 基於神經網絡的PHM預測
6．1 引言
6．2 神經網絡算法
6．2．1 ANN模型
6．2．2 基於ANN的PHM預測
6．3 ESN基本原理
6．3．1 ESN的模型結構和數學模型
6．3．2 ESN的訓練算法
6．3．3 ESN的關鍵參數
6．4 改進MONESN算法
6．4．1 狀態監測數據的單調關係
6．4．2 結閤先驗知識的單調函數逼近方法
6．5 基於神經網絡的PHM預測實例
6．5．1 基於ESN的機械係統RUL預測實例
6．5．2 基於MONESN的鋰離子電池RUL預測實例

第7章 基於KF/EKF算法的PHM預測
7．1 引言
7．2 KF/EKF算法
7．2．1 KF算法
7．2．2 EKF算法
7．3 基於EKF算法的PHM預測
7．4 基於EKF算法的PHM預測實例
7．4．1 基於EKF的鋰離子電池RUL預測算法流程
7．4．2 鋰離子電池RUL預測實驗及分析

第8章 基於RVM算法的PHM預測
8．1 引言
8．2 RVM基本原理
8．2．1 相關嚮量迴歸
8．2．2 超參數優化
8．2．3 RVM訓練算法
8．3 基於動態灰色相關嚮量機的鋰離子電池RUL預測方法
8．3．1 RVM參數對預測結果的影響分析
8．3．2 動態灰色RVM鋰離子電池RUL預測算法
8．3．3 實驗驗證與評估
8．4 基於增量相關嚮量機的鋰離子電池RUL在綫預測方法
8．4．1 在綫預測算法分析
8．4．2 優化增量RVM鋰離子電池RUL在綫預測算法
8．4．3 實驗驗證與評估

第9章 基於GPR模型的PHM預測
9．1 引言
9．2 GPR模型原理
9．2．1 GP模型
9．2．2 GPR模型
9．2．3 GRP模型選擇與超參數自適應
9．3 基於GPR模型的預測流程
9．4 PHM預測實例
9．4．1 鋰電池容量預測
9．4．2 電池RUL預測

第10章 基於PF算法的PHM預測
10．1 引言
10．2 PF算法原理
10．2．1 動態係統模型
10．2．2 貝葉斯估計的基本理論
10．2．3 濛特卡洛思想
10．2．4 PF基本原理
10．2．5 PF算法的基本流程
10．3 PF重采樣算法及改進算法
10．3．1 PF4種基本重采樣算法
10．3．2 正則化粒子濾波原理
10．4 PHM預測實例
10．4．1 鋰電池RUL預測框架及算法描述
10．4．2 鋰電池RuL壽命預測實例
10．4．3 不同重采樣算法的RUL預測對比
10．4．4 RPF算法性能對比

第11章 PHM不確定性
11．1 引言
11．2 不確定性的概念和來源
11．2．1 不確定性的來源
11．2．2 不確定性的數學錶達方法
11．2．3 不確定性的處理方法
11．3 PHM不確定性錶達
11．3．1 置信預測神經網絡
11．3．2 GPR預測的不確定性
11．3．3 馬爾可夫鏈濛特卡洛模擬
11．3．4 粒子濾波
11．4 PHM不確定性量化
11．4．1 置信區間
11．4．2 概率密度分布直方圖
11．4．3 分布的假設檢驗
11．5 PHM算法評估
11．5．1 性能評估指標
11．5．2 計算實例

第12章 融閤型PHM方法
12．1 引言
12．2 數據驅動PHM方法融閤
12．2．1 神經網絡的融閤方法
12．2．2 集成學習方法
12．2．3 集成MONESN的PHM預測方法
12．2．4 基於En-MONESN的鋰離子電池PHM預測
12．3 基於模型和數據驅動的PHM方法融閤
12．3．1 基於PF與AR模型融閤的PHM方法
12．3．2 PHM實例
12．3．3 基於EKF和AR模型融閤的PHM方法
12．3．4 PHM實例

第13章 PHM挑戰與展望
13．1 引言
13．2 國內外PHM技術發展對比
13．2．1 PHM概念延伸
13．2．2 PHM技術發展
13．2．3 PHM國內發展及差距
13．2．4 PHM國內發展趨勢
13．3 PHM技術挑戰
13．3．1 狀態感知技術
13．3．2 狀態監測技術
13．3．3 診斷和預測技術
13．3．4 PHM標準化技術研究
13．3．5 PHM技術驗證和評估
13．3．6 測試床
13．3．7 平颱化
13．4 PHM技術展望

參考文獻
名詞索引

前言/序言

《工業智能運維：洞察先機，守護基石》 在這瞬息萬變的工業時代，設備的穩定運行是企業生存與發展的生命綫。從龐大的製造生産綫到精密的航空發動機，再到城市的生命綫工程，每一個核心設備的健康狀況都牽動著無數人的心。傳統的定期維護模式，往往伴隨著巨大的資源浪費和不可預知的停機風險，而一次突如其來的故障，則可能導緻生産停滯、經濟損失、甚至安全事故。如何在設備“生病”之前就能精準洞察其健康狀態，提前預警並采取有效措施，成為擺在所有工業界人士麵前的緊迫課題。 《工業智能運維：洞察先機，守護基石》一書，正是為瞭應對這一挑戰而應運而生。本書並非簡單羅列技術名詞，而是深入淺齣地探討瞭如何構建一套係統性的、智能化的工業設備健康管理體係。我們不再被動地等待故障發生，而是主動地去理解設備的“語言”，傾聽它發齣的每一個細微的信號。 第一篇：理論基石——理解設備的“脈搏” 在開啓智能運維之旅前，我們首先需要建立堅實的理論基礎。本篇將帶領讀者穿越工業設備健康管理的曆史長河，迴顧從經驗主義到科學預測的演進之路。我們將深入剖析傳統維護模式的局限性，並闡釋為何“事後維修”和“定期維護”已無法滿足現代工業對效率和可靠性的嚴苛要求。 本書將詳細介紹當前主流的設備健康狀態評估模型，例如基於閾值的方法、基於物理模型的分析，以及統計學模型的應用。但我們更將重點放在如何超越這些基礎模型，理解其背後的核心邏輯，為後續的智能化方法打下堅實基礎。讀者將瞭解到，設備的每一次運行，都在産生著寶貴的數據，這些數據如同設備的“脈搏”，蘊含著其健康狀況的秘密。我們不僅要學會采集這些數據，更要學會如何去解讀它們，理解不同參數之間的關聯，以及它們如何隨時間演變。 第二篇：數據驅動——解鎖設備的“智慧” 數據的價值在於其被有效利用。本篇將聚焦於“數據驅動”這一核心理念，闡述如何從海量、異構的工業數據中挖掘齣有價值的信息。我們將探討數據采集的關鍵環節，包括傳感器選擇、數據傳輸、存儲和預處理。這並非枯燥的技術手冊，而是關於如何構建一個可靠、高效的數據基礎設施，為智能運維提供堅實的數據支撐。 本書將係統介紹數據清洗、特徵提取以及數據降維等關鍵技術。讀者將學會如何辨彆數據中的噪聲和異常，如何從原始數據中提煉齣能夠反映設備健康狀態的關鍵特徵。我們將著重介紹一些經典的機器學習算法在異常檢測和狀態識彆中的應用，例如支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等。但這僅僅是開始，我們還將深入探討深度學習在復雜模式識彆和時間序列分析中的強大能力，例如捲積神經網絡（CNN）用於空間特徵的提取，以及循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在捕捉設備運行的動態演變規律方麵的優勢。 第三篇：預測未來——構建設備的“預警係統” 理解設備的當下狀態隻是第一步，真正的價值在於預測其未來。本篇將是本書的核心亮點之一，我們將深入探討如何構建強大的預測模型，實現對設備故障的提前預警。 本書將詳盡闡述不同類型的預測模型，包括基於壽命預測（Remaining Useful Life, RUL）的模型。讀者將瞭解如何利用曆史故障數據和運行數據，構建能夠預測設備剩餘壽命的模型。我們將介紹多種 RUL 預測方法，例如基於統計分布的方法、基於機器學習迴歸的方法，以及近年來備受關注的深度學習端到端預測方法。 更重要的是，本書將強調預測模型的可解釋性。我們不僅要預測“何時”會發生故障，更要理解“為何”會發生故障。我們將介紹一些可解釋性 AI（XAI）的技術，幫助讀者理解模型做齣預測的依據，從而增強用戶對預測結果的信任，並指導維修決策。 第四篇：智能運維——賦能工業的“大腦” 預測隻是手段，最終目的是實現智能運維。本篇將探討如何將預測模型與實際的運維流程相結閤，構建一個全方位的智能運維體係。 我們將深入分析如何將預測結果轉化為 actionable insights（可執行的洞見）。這包括如何設計智能告警係統，如何實現故障的根因分析，以及如何基於預測結果製定最優的維護計劃。本書將介紹一些故障診斷和隔離（FDD）的先進方法，以及如何將預測性維護（PdM）與預防性維護（PM）進行融閤，實現成本效益的最大化。 此外，本書還將探討工業物聯網（IIoT）在智能運維中的關鍵作用。如何利用 IIoT 平颱實現數據的互聯互通，如何將邊緣計算能力部署到設備端，從而實現近實時的分析和決策。最後，我們將展望智能運維的未來發展趨勢，例如數字孿生（Digital Twin）在模擬和優化設備運行中的應用，以及強化學習在自適應維護策略中的潛力。 《工業智能運維：洞察先機，守護基石》是一本麵嚮工業界專業人士、工程師、研究人員以及對工業智能化感興趣的讀者的實踐指南。它旨在為您提供一套清晰的思路、實用的方法和前沿的技術，幫助您構建高效、可靠、經濟的工業設備健康管理體係，讓您的企業在激烈的市場競爭中贏得先機，穩固發展。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在能源行業工作的工程師，我們領域對設備的穩定運行和預測性維護有著極高的要求。“數據驅動的故障預測”這個名稱立刻吸引瞭我，因為這正是我們當前麵臨的重要課題。我非常希望這本書能夠深入探討如何在復雜多變的能源設備（如風力發電機、發電機組、輸電綫路等）上應用數據驅動的方法來預測故障。我尤其關注書中是否會詳細介紹如何處理大規模、高維度、高頻率的傳感器數據，包括振動、溫度、壓力、電流等，以及如何從這些數據中提取齣與設備健康狀況直接相關的特徵。對於故障預測模型，我希望書中能夠介紹適用於能源設備特性的建模方法，比如時間序列分析、狀態空間模型，以及如何將機器學習算法，特彆是深度學習，應用於這些場景。書中是否會包含一些關於如何處理數據漂移和模型退化的討論，因為能源設備的運行環境可能隨時間發生變化？我還會關注書中是否會提及一些行業內的最佳實踐和案例研究，例如如何利用數據驅動的故障預測來優化設備維護計劃，減少非計劃停機時間，從而提高整體的能源生産效率和經濟效益。這本書如果能為我提供切實可行的解決方案和技術指導，那將是我非常需要的。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對物聯網（IoT）應用充滿熱情的技術愛好者，尤其對如何通過數據分析來提升設備的智能化水平很感興趣。“數據驅動的故障預測”這個名字正好戳中瞭我的痛點。我看到越來越多的設備連接到網絡，産生大量的數據，但如何有效地利用這些數據來防止意外停機，是我一直在思考的問題。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的路綫圖，指導我如何從零開始構建一個物聯網設備故障預測係統。書中是否會詳細介紹數據采集的流程，包括傳感器選擇、數據傳輸協議、數據存儲方案等？我特彆想瞭解如何對海量的傳感器數據進行有效的特徵工程，提取齣能夠代錶設備健康狀況的關鍵信息。在模型選擇方麵，我希望書中能夠對比和介紹不同類型的預測模型，比如傳統的統計模型、機器學習模型（如決策樹、隨機森林、梯度提升樹）以及深度學習模型（如RNN、LSTM、GRU）。我希望書中能夠解釋清楚不同模型的適用場景和優劣勢，並且最好能提供一些實際的代碼示例，讓我能夠動手實踐。此外，我還會關注書中是否會涉及模型評估和優化的方法，以及如何將訓練好的模型部署到實際的物聯網係統中。對於“健康管理”的部分，我希望書中能給齣一些關於如何基於預測結果製定維護計劃和優化操作流程的建議。這本書如果能夠幫助我理解如何將海量物聯網數據轉化為實際價值，我將非常高興。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字吸引瞭我——“數據驅動的故障預測”。在如今這個萬物皆可互聯的時代，設備無時無刻不在産生海量數據，如何將這些數據轉化為有價值的見解，從而在故障發生前就進行預警和乾預，是許多行業都麵臨的巨大挑戰。我對這本書充滿瞭好奇，它是否能提供一套切實可行的方法論，幫助我理解如何從紛繁復雜的數據中提煉齣關鍵信息，構建有效的預測模型？我特彆關注書中是否會深入探討不同類型數據的處理和融閤，比如時間序列數據、傳感器數據，甚至是日誌文件等，以及這些數據在故障預測中的作用。我期待這本書能解釋清楚，如何選擇閤適的算法，是機器學習中的監督學習、無監督學習，還是深度學習，亦或是其他的模型？書中對這些模型的解釋是否足夠清晰易懂，能否給齣具體的應用案例，讓我能夠類比學習，並將其應用到我自己的工作中？我還會關注書中是否會涉及數據預處理的各種技術，例如缺失值填充、異常值檢測、特徵工程等，這些往往是構建高質量預測模型的基石。另外，對於“健康管理”這一部分，我希望能看到書中闡述如何基於故障預測結果，製定相應的維護計劃和策略，實現設備的優化運行，延長其使用壽命，降低運營成本。畢竟，預測的最終目的是為瞭更好地管理。這本書的定價也讓我有些考量，如果內容能夠物超所值，那麼它將是我近期最值得的一筆投資。我非常希望這本書能夠像一個經驗豐富的嚮導，帶領我在數據驅動的故障預測領域，少走彎路，更快地抵達目標。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在學術界從事智能製造研究的學者，一直關注著“數據驅動的故障預測”的最新進展。“故障預測”不僅僅是一個技術問題，更是一個關乎生産效率、設備壽命和安全性的重要課題。我希望這本書能夠為我提供一些深入的理論探討和前沿的研究視角。書中是否會從數理統計、信號處理和機器學習等多個學科的角度，來闡述故障預測的原理和方法？我特彆關注書中是否會涉及一些關於如何構建更加魯棒和泛化的預測模型的理論框架，比如如何利用遷移學習、元學習等技術來剋服數據不足的問題。對於模型的解釋性，我希望書中能夠提供一些關於如何構建可解釋的故障預測模型的研究思路，這對於理解故障發生的根本原因至關重要。我還會關注書中是否會探討一些新的數據驅動故障預測的應用場景，比如在微電子製造、生物醫藥設備等領域的應用。此外，我希望書中能夠包含一些關於如何評估故障預測模型性能的嚴謹方法，以及如何利用仿真實驗來驗證模型的有效性。這本書如果能夠為我提供一些創新性的研究思路和理論支撐，那將是對我學術研究的一大助力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名普通的上班族，對科技産品有著濃厚的興趣，尤其是那些能夠提升生活便利性和安全性的技術。“數據驅動的故障預測”聽起來像是科幻小說裏的情節，但我相信它正在逐漸成為現實。我希望這本書能夠用一種易於理解的方式，嚮我介紹這項技術是如何工作的，以及它將如何改變我們的生活。書中是否會用生動的例子來解釋，比如智能傢居設備如何預測故障，從而避免給我們帶來不便？或者汽車如何通過數據分析來預測潛在的機械故障，從而保障我們的行車安全？我特彆想知道，這項技術是否會涉及到我們個人隱私的問題，以及如何保證數據的安全和閤規性。我希望書中能夠用通俗易懂的語言，介紹一些常見的故障預測算法，比如它是如何從海量的用戶使用數據中發現異常的。此外，我還會關注書中是否會提及一些關於如何讓我們的智能設備變得更加“聰明”，從而能夠自我診斷和自我修復的未來展望。這本書如果能夠讓我瞭解這項技術是如何運作的，並且對我們的生活産生積極影響，那麼它將是我一次非常值得的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在研究如何提高航空器的可靠性和安全性，而“數據驅動的故障預測”這個主題恰好切閤瞭我的研究方嚮。我所在的領域對任何潛在的故障都容忍度極低，因此能夠提前預測並規避風險至關重要。我非常希望這本書能夠提供一套嚴謹的理論框架和實用的技術手段，幫助我理解如何利用航空器上傳感器采集的海量數據，例如飛行參數、發動機狀態、機體結構應力等，來構建精準的故障預測模型。我尤其關注書中是否會深入探討數據采集的可靠性、數據質量的保證以及數據的不完整性或噪聲問題如何被處理。對於故障預測模型，我希望能看到書中詳細介紹適用於復雜動態係統的建模方法，比如卡爾曼濾波、粒子濾波，以及如何將這些濾波技術與機器學習模型相結閤。書中是否會討論如何處理“樣本不平衡”的問題，即正常運行的樣本遠多於故障樣本，這在實際應用中是一個普遍存在的挑戰。我還會關注書中是否會提及一些先進的故障預測技術，例如基於異常檢測的方法，或者利用遷移學習來解決數據稀疏的問題。對於模型的解釋性，我希望書中能有所體現，因為在航空安全領域，理解模型做齣預測的原因同樣重要。這本書如果能為我提供解決實際問題的靈感和方法，那將是一筆寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

作為一名風險管理專業的學生，我對“數據驅動的故障預測”這個領域産生瞭濃厚的興趣，因為它直接關係到如何量化和規避潛在的運營風險。我理解，通過分析曆史數據和實時運行數據，我們可以更早地識彆齣可能導緻生産中斷、設備損壞甚至安全事故的因素，從而采取預防措施。我希望這本書能夠從風險管理的視角齣發，深入淺齣地解釋數據驅動故障預測的理論基礎和實踐意義。書中是否會討論如何將不同來源的數據進行整閤和清洗，以構建一個全麵、準確的風險評估模型？我特彆關注書中是否會講解如何量化不同故障模式發生的概率及其潛在的財務和運營影響。對於預測模型，我希望能看到書中介紹一些能夠量化不確定性的方法，比如貝葉斯模型或者濛特卡洛模擬，這對於風險評估至關重要。書中是否會包含一些關於如何選擇和優化模型的討論，以確保其預測的穩健性和可靠性？我還會關注書中是否會涉及如何將故障預測結果轉化為具體的風險緩解策略，比如增加備件庫存、調整生産計劃，或者改進操作規程。這本書如果能為我提供一套係統性的方法，幫助我理解並應用數據驅動的故障預測來提升風險管理水平，那將是我非常期望看到的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在數據科學領域深耕多年的從業者，我對“數據驅動的故障預測”這一細分方嚮充滿瞭好奇和興趣。“故障預測”聽起來像是對過去經驗的總結，而“數據驅動”則意味著我們能夠用更科學、更量化的方式來洞察未來。我希望這本書能夠提供一些深入的技術細節，幫助我理解如何從海量原始數據中構建齣能夠有效預測故障的機器學習或深度學習模型。我特彆想知道書中是否會詳細介紹各種特徵工程技術，比如如何從原始傳感器數據中提取齣能夠代錶設備退化趨勢的特徵，以及如何處理高維度的特徵空間。在模型選擇方麵，我希望書中能夠深入探討不同算法（如CNN、RNN、Transformer等）在故障預測中的適用性和性能比較，並且能夠提供一些關於如何選擇最適閤特定場景模型的指導。我還會關注書中是否會涉及模型的解釋性問題，比如如何利用 Shapley 值、LIME 等技術來理解模型的預測結果，這對於在關鍵領域應用故障預測非常重要。此外，我希望書中能夠包含一些關於如何進行模型驗證和部署的實踐建議，以及如何持續監控和優化模型的性能。這本書如果能夠提供一些前沿的研究思路和實用的技術技巧，對我進一步提升在該領域的專業能力將非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在製造業領域摸爬滾打多年的工程師，我對“數據驅動的故障預測”這個主題一直保持著高度的關注。過去，我們的維護更多是基於經驗和定期的檢查，效率不高，而且往往在問題齣現後纔進行處理，造成瞭不少損失。這本書的齣現，讓我看到瞭新的希望。我希望它能夠深入淺齣地講解如何利用物聯網（IoT）設備收集的實時數據，以及曆史運行數據，來構建一個智能化的預測係統。我特彆想知道，書中是否會詳細介紹不同故障模式的識彆和分類方法，以及如何將這些模式與采集到的數據關聯起來。比如，對於電機而言，過載、軸承磨損、繞組短路等不同故障，在數據層麵會有哪些獨特的錶現？這本書是否能提供一套係統性的框架，指導我如何從數據采集、清洗、特徵提取、模型訓練到模型部署和迭代的全過程？我很希望書中能夠包含一些具體的算法介紹，比如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）、長短期記憶網絡（LSTM）等，並且能夠解釋它們在故障預測場景下的優缺點，以及適用條件。對於那些非技術背景的讀者，這本書的難度如何？它是否會提供一些可視化的工具或平颱，幫助我們更好地理解和應用這些技術？我也很關心書中是否會提及一些行業內的最佳實踐和成功案例，這對於我們落地新技術非常有參考價值。畢竟，理論知識需要與實際應用相結閤，纔能真正發揮價值。我期待這本書能為我打開一扇通往智能化維護的大門。

評分☆☆☆☆☆

我是一名人工智能領域的初學者，對“數據驅動的故障預測”這一概念感到非常著迷。我理解這是一個將機器學習和統計學原理應用於預測設備或係統可能齣現的故障的領域。這本書的名字給我一種非常專業且前沿的感覺，我非常想瞭解它是否能夠幫助我從零開始，逐步掌握這個領域的知識。我最關心的是，書中是否會從最基礎的概念講起，比如什麼是“數據驅動”？它與傳統的預測方法有什麼區彆？對於“故障預測”，它又包含瞭哪些具體的任務和挑戰？我希望書中能夠詳細講解如何從原始數據中提取齣能夠反映設備健康狀況的特徵，比如振動、溫度、電流、壓力等，以及如何對這些特徵進行預處理，使其能夠被機器學習模型所接受。另外，我特彆好奇書中會介紹哪些預測模型。是會側重於統計模型，還是會詳細講解各種神經網絡，例如捲積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）在時序數據上的應用？我對深度學習在這一領域的應用尤其感興趣，因為我聽說它在處理復雜的非綫性關係方麵錶現齣色。書中是否會包含一些算法的僞代碼或Python實現，方便我進行實踐？我還會關注書中是否會涉及模型的評估指標，比如準確率、召迴率、F1分數等，以及如何根據實際需求選擇閤適的指標。我對這本書抱有很高的期望，希望它能成為我進入數據驅動故障預測領域的第一塊堅實的基石。

評分☆☆☆☆☆

翻過一遍瞭，寫的還可以

評分☆☆☆☆☆

不錯，好書，運送速度快，感謝京東，

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

不錯，是正版。。。。

評分☆☆☆☆☆

翻過一遍瞭，寫的還可以

評分☆☆☆☆☆

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不錯，好書，運送速度快，感謝京東，

評分☆☆☆☆☆

好書

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