结构健康监测数据科学与工程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李惠，鲍跃全，李顺龙 等 著

图书标签:

• 结构健康监测
• 数据科学
• 工程
• 传感器
• 信号处理
• 机器学习
• 损伤检测
• 振动分析
• 有限元
• 智能结构

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030491015

版次：1

商品编码：12106096

包装：精装

丛书名： 重大工程的动力灾变学术著作丛书“十三五”国家重点图书出版规划项目

开本：32开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：608

正文语种：中文

内容简介

《结构健康监测数据科学与工程》系统地总结和阐述了结构健康监测数据科学与工程的理论、方法和应用的主要研究成果。第1-3章是数字信号处理分析的基础理论和数据压缩采集及无线传输算法；第4-5章是结构模态分析与识别方法；第6-7章是结构损伤识别和模型修正方法；第8-10章是车辆荷载识别与建模方法；第11章是基于应变监测的结构安全评定方法；第12-13章是拉索索力识别算法与安全评定方法；第14-15章是结构风工程监测数据分析方法和地震损伤识别算法；第16章是结构健康监测的Benchmark模型。

领域探索：数据驱动的智能制造系统设计与优化 面向现代工业生产线与复杂机电设备的深度融合与效率提升 本书旨在系统性地探讨数据科学方法在现代智能制造系统设计、部署与持续优化中的应用。重点聚焦于如何利用海量工业传感器数据、生产执行系统（MES）记录以及企业资源规划（ERP）信息，构建起一套能够自我感知、自主决策并能预测性维护的先进制造生态系统。 本书结构分为四大核心部分，层层递进，从基础理论框架到前沿工程实践，为读者提供一个全面且深入的知识体系。 --- 第一部分：工业数据基础与架构构建 本部分着重于描述支撑现代智能制造系统的底层数据基础设施和数据治理策略。 第一章：工业物联网（IIoT）数据采集与预处理 本章详细阐述了现代工厂环境中不同类型传感器的选型、部署策略以及数据采集的同步性挑战。讨论了边缘计算（Edge Computing）在数据初步清洗、压缩和实时反馈回路构建中的关键作用。重点分析了时间序列数据（Time-Series Data）的特点，包括高频噪声、数据缺失和传感器漂移问题，并介绍了针对这些特性的有效预处理技术，如卡尔曼滤波、样条插值和平滑处理。 第二章：工业数据湖与数据治理 探讨了异构数据源（如PLC日志、SCADA系统、视觉检测数据）的整合挑战。系统性介绍了构建工业级数据湖（Data Lake）的架构蓝图，包括数据分层（Raw, Staging, Curated Zone）的设计原则。深入解析了工业数据治理的关键要素，包括数据质量评估标准（准确性、完整性、时效性）、数据主权（Data Sovereignty）的法规遵循，以及确保工业操作数据符合安全和隐私要求的标准操作流程。 第三章：工业通信协议与实时性保障 本章深入研究了支撑工业通信的关键协议，如 OPC UA、MQTT for Industrial、EtherCAT 等。对比了不同协议在带宽占用、可靠性、以及实时性方面的性能指标。特别关注了如何设计低延迟、高吞吐量的通信管道，以满足闭环控制系统对毫秒级响应的需求，并讨论了基于时间敏感网络（TSN）的先进以太网技术在关键任务调度中的应用。 --- 第二部分：制造过程的统计建模与性能分析 本部分将数据科学理论应用于优化制造过程的核心环节，着重于过程的理解、建模与效率的量化。 第四章：过程能力分析（Process Capability Analysis）的统计升级 超越传统的 $ ext{Cp/Cpk}$ 分析，本章引入高维统计过程控制（SPC）和多变量过程监控。讲解如何利用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）来识别隐藏的工艺参数组合对最终产品质量的影响。讨论了如何建立动态过程能力指数，以适应批次间或设备状态变化的生产环境。 第五章：生产节拍与瓶颈识别的离散事件仿真（DES） 详细介绍了如何利用离散事件仿真技术来精确模拟复杂的生产流程。内容涵盖了模型构建的步骤、参数校准方法，以及如何将实时生产数据注入仿真模型以进行“数字孪生”的验证。重点分析了如何通过仿真实验来识别并量化不同操作单元的潜在瓶颈，并评估不同调度策略（如 FIFO, SPT, EDD）下的吞吐量差异。 第六章：良率优化与缺陷溯源的机器学习方法 本章侧重于将监督学习和无监督学习应用于提升产品良率。讨论了使用梯度提升树（如 XGBoost/LightGBM）对工艺参数进行特征重要性排序，从而筛选出对质量影响最大的控制变量。针对稀有事件（如严重缺陷），介绍了异常检测算法（如 One-Class SVM 或基于自编码器的重建误差分析）在早期缺陷信号捕获中的应用，并构建了基于决策树的缺陷溯源路径图。 --- 第三部分：预测性维护与资产性能管理（APM） 本部分聚焦于如何从海量运行数据中预测设备故障，实现从“事后维修”向“预测性维护”的根本转变。 第七章：工业设备状态监测的信号处理与特征工程 深入探讨了振动、温度、电流等信号的特征提取技术。内容包括傅里叶变换、小波变换在时频分析中的应用，以捕捉设备在不同运行模式下的特征模式。详细介绍了如何设计针对特定故障模式（如轴承磨损、齿轮断裂）的“健康指标”（Health Indicator, HI），并通过滑动窗口技术实现特征的鲁棒性。 第八章：基于生存分析的剩余使用寿命（RUL）预测 本章介绍了可靠性工程与数据科学的交叉领域。详细阐述了工业设备寿命数据的特性（删失数据、竞争风险）。讲解了 Cox 比例风险模型在评估操作条件对寿命影响方面的应用，以及如何利用深度学习模型（如 LSTM 或 Transformer 架构）对设备运行轨迹进行序列建模，实现高精度的 RUL 估计。 第九章：设备健康状态的异常与漂移检测 区分了瞬时异常（Fault Detection）和渐进性漂移（Degradation Monitoring）。介绍了基于统计过程控制（SPC）的动态阈值设定方法，以及如何使用深度自编码器（Deep Autoencoders）来学习正常运行状态的低维表示，任何偏离该表示的输入都被标记为潜在的异常状态，并提供了异常等级的量化标准。 --- 第四部分：智能决策与集成优化 本部分将前述的数据分析成果转化为实际的、可执行的工业决策，实现系统层面的自动化与优化。 第十章：强化学习在动态调度中的应用 讨论了如何将复杂的生产调度问题建模为马尔可夫决策过程（MDP）。重点介绍了深度Q网络（DQN）和策略梯度方法（如 A2C/PPO）如何用于训练智能体，使其能在实时变化的工单、资源约束和机器故障风险下，自主学习并输出最优的作业排序和资源分配策略，以最小化等待时间或最大化设备利用率。 第十一章：人机协作界面与可解释性工程（XAI） 强调了数据驱动决策在工厂落地的前提是操作人员的信任。本章探讨了构建直观、交互式的数据可视化仪表盘的设计原则，特别是如何将复杂的预测结果（如故障概率、RUL）转化为工程师和操作员易于理解的行动建议。详细介绍了 LIME 和 SHAP 值在解释模型预测（例如，为何系统建议停机）方面的应用，确保决策过程的透明度和可验证性。 第十二章：制造系统的持续学习与模型迭代闭环 探讨了智能制造系统的生命周期管理。内容包括如何设计自动化反馈回路，以便新产生的数据能够自动触发模型的再训练与验证流程。讨论了模型性能随时间衰减（Model Drift）的检测机制，以及如何在不中断生产的前提下，安全地部署和切换新的优化模型和预测模型，确保系统始终运行在最优性能区间。 --- 本书的最终目标是为读者提供一套将工业大数据转化为实际生产力的方法论，涵盖了从传感器到决策层的完整技术栈，强调统计严谨性与工程实践的紧密结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“工程实践”这一维度的描述上，可以说是做到了教科书级别的细致与严谨。很多同类书籍在谈到数据采集和预处理时，往往轻描淡写，但这本书用了大量的篇幅来剖析真实世界中的“脏数据”问题——传感器漂移、环境噪声耦合、缺失值插补的合理性考量。尤其是关于模态识别方法的选择，书中对比了传统频域法与现代子空间识别方法的适用场景，并特别强调了在不同工况下（如交通荷载、风激励）如何确保识别结果的鲁棒性。我尤其欣赏作者对“不确定性量化”的重视，这才是真正区别于学术研究和工程落地的重要分水岭。书中关于如何将监测结果的不确定性反馈给结构风险评估模型的论述，为我们制定维护策略提供了坚实的科学依据，避免了因过度自信的“完美预测”而导致的资源浪费或安全隐患。

评分☆☆☆☆☆

我从事的是传统土木工程领域，对于“数据科学”的理解一度停留在比较初级的统计层面。坦白说，一开始翻阅这本书时，我对其中涉及到的机器学习算法和深度学习模型的部分感到有些畏惧，担心那些高深的理论会成为理解实际应用的巨大障碍。但这本书的处理方式非常巧妙，它没有把复杂的算法当作目的，而是将它们塑造成解决具体工程问题的“利器”。比如，在异常检测章节，作者没有空泛地介绍各种分类器的性能指标，而是结合了不同类型结构（如风电塔架、大型输油管道）在服役期可能出现的非线性退化模式，详细阐述了如何针对性地选择和调优模型参数。这种“问题导向”的学习路径极大地降低了技术门槛，让我清晰地认识到，数据科学在这里扮演的角色，绝非锦上添花，而是结构健康监测领域实现从“定期巡检”到“预测性维护”跨越的关键驱动力。读完这部分内容，我感到自己的知识体系得到了极大的拓宽，看待传统监测报告的角度也变得更加立体和审慎。

评分☆☆☆☆☆

最让我惊喜的是，这本书成功地将前沿的“边缘计算”和“物联网（IoT）”概念融入了传统的结构健康监测范畴。在最后几章，作者展望了未来智能结构系统的构建，重点讨论了如何在资源受限的现场设备上部署轻量化的数据分析模型，以及如何构建高效、低延迟的反馈回路。这种对未来趋势的精准把握和务实探讨，让这本书的价值远远超越了当前的技术应用。它不仅解决了我们现在遇到的问题，更像是为我们指明了未来五年乃至十年行业技术发展的方向。书中对于数据安全和隐私保护在监测网络中的重要性的强调，也体现了作者的社会责任感。总而言之，这是一本视野开阔、技术扎实且极具前瞻性的著作，对于想成为下一代结构健康监测专家的读者来说，绝对是案头必备的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本《结构健康监测数据科学与工程》的封面设计着实吸引人，那种将复杂的技术概念与实际应用场景巧妙融合的视觉语言，让我立刻联想到了数据驱动的未来工程图景。我原本是带着一点怀疑进来的，毕竟市面上讲“数据科学”和“工程”交叉的书籍不少，但真正能做到深入浅出，将理论与实践无缝衔接的凤毛麟角。然而，这本书的引言部分便展现出了令人耳目一新的专业深度。它没有陷入冗长繁琐的数学推导泥潭，而是直击核心——如何将海量的传感器数据转化为可操作的工程洞察。特别是关于时频分析在识别结构微小病变中的应用探讨，那种将傅里叶变换、小波分析等工具与实际桥梁、建筑的振动响应数据结合的案例分析，读起来酣畅淋漓。它不像一本生硬的教科书，更像是一位经验丰富的工程师在与你分享他多年摸爬滚打积累下来的“看家本领”。对于我们这些致力于推进智能基础设施建设的从业者而言，这本书无疑是提供了一种全新的、更具前瞻性的思维框架，让人不禁想立刻动手实践书中的方法论，去处理手头那些“棘手”的监测难题。

评分☆☆☆☆☆

与市面上其他偏向软件操作手册的书籍相比，我更看重《结构健康监测数据科学与工程》所提供的“方法论深度”。它并非手把手教你点击哪个按钮，而是让你理解“为什么是这个按钮”。例如，在数据驱动的损伤定位技术部分，作者深入探讨了基于残差分析和模式识别方法的内在逻辑联系，并辅以图表清晰地展示了从原始振动信号到损伤特征提取的整个认知链条。这种对底层原理的挖掘，使得读者在面对全新的结构类型或前所未有的监测挑战时，能够迅速地构建出有效的分析框架，而不是被固定的流程所束缚。读这本书的过程，更像是一场智力上的探险，你不断地被引导去挑战现有方法的边界，去思考如何利用数据科学的强大工具箱，去解决那些传统物理模型难以精确描述的复杂退化过程。

评分☆☆☆☆☆

包装非常，非常结实，就是没有及时的开出发票，过后又找了售后，小小不开心

评分☆☆☆☆☆

很贵，不过内容不错。

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送货速度快 内容条理清晰

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总算买到了，看着还行吧，专业书籍就是贵啊

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翻着看了一下，感觉不错。

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还可以 还可以 还可以 还可以

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还可以 还可以 还可以 还可以

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不错不错不错

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很贵，不过内容不错。