結構健康監測數據科學與工程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李惠，鮑躍全，李順龍 等 著

圖書標籤:

• 結構健康監測
• 數據科學
• 工程
• 傳感器
• 信號處理
• 機器學習
• 損傷檢測
• 振動分析
• 有限元
• 智能結構

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030491015

版次：1

商品編碼：12106096

包裝：精裝

叢書名： 重大工程的動力災變學術著作叢書“十三五”國傢重點圖書齣版規劃項目

開本：32開

齣版時間：2016-12-01

用紙：膠版紙

頁數：608

正文語種：中文

內容簡介

《結構健康監測數據科學與工程》係統地總結和闡述瞭結構健康監測數據科學與工程的理論、方法和應用的主要研究成果。第1-3章是數字信號處理分析的基礎理論和數據壓縮采集及無綫傳輸算法；第4-5章是結構模態分析與識彆方法；第6-7章是結構損傷識彆和模型修正方法；第8-10章是車輛荷載識彆與建模方法；第11章是基於應變監測的結構安全評定方法；第12-13章是拉索索力識彆算法與安全評定方法；第14-15章是結構風工程監測數據分析方法和地震損傷識彆算法；第16章是結構健康監測的Benchmark模型。

領域探索：數據驅動的智能製造係統設計與優化 麵嚮現代工業生産綫與復雜機電設備的深度融閤與效率提升 本書旨在係統性地探討數據科學方法在現代智能製造係統設計、部署與持續優化中的應用。重點聚焦於如何利用海量工業傳感器數據、生産執行係統（MES）記錄以及企業資源規劃（ERP）信息，構建起一套能夠自我感知、自主決策並能預測性維護的先進製造生態係統。 本書結構分為四大核心部分，層層遞進，從基礎理論框架到前沿工程實踐，為讀者提供一個全麵且深入的知識體係。 --- 第一部分：工業數據基礎與架構構建 本部分著重於描述支撐現代智能製造係統的底層數據基礎設施和數據治理策略。 第一章：工業物聯網（IIoT）數據采集與預處理 本章詳細闡述瞭現代工廠環境中不同類型傳感器的選型、部署策略以及數據采集的同步性挑戰。討論瞭邊緣計算（Edge Computing）在數據初步清洗、壓縮和實時反饋迴路構建中的關鍵作用。重點分析瞭時間序列數據（Time-Series Data）的特點，包括高頻噪聲、數據缺失和傳感器漂移問題，並介紹瞭針對這些特性的有效預處理技術，如卡爾曼濾波、樣條插值和平滑處理。 第二章：工業數據湖與數據治理 探討瞭異構數據源（如PLC日誌、SCADA係統、視覺檢測數據）的整閤挑戰。係統性介紹瞭構建工業級數據湖（Data Lake）的架構藍圖，包括數據分層（Raw, Staging, Curated Zone）的設計原則。深入解析瞭工業數據治理的關鍵要素，包括數據質量評估標準（準確性、完整性、時效性）、數據主權（Data Sovereignty）的法規遵循，以及確保工業操作數據符閤安全和隱私要求的標準操作流程。 第三章：工業通信協議與實時性保障 本章深入研究瞭支撐工業通信的關鍵協議，如 OPC UA、MQTT for Industrial、EtherCAT 等。對比瞭不同協議在帶寬占用、可靠性、以及實時性方麵的性能指標。特彆關注瞭如何設計低延遲、高吞吐量的通信管道，以滿足閉環控製係統對毫秒級響應的需求，並討論瞭基於時間敏感網絡（TSN）的先進以太網技術在關鍵任務調度中的應用。 --- 第二部分：製造過程的統計建模與性能分析 本部分將數據科學理論應用於優化製造過程的核心環節，著重於過程的理解、建模與效率的量化。 第四章：過程能力分析（Process Capability Analysis）的統計升級 超越傳統的 $ ext{Cp/Cpk}$ 分析，本章引入高維統計過程控製（SPC）和多變量過程監控。講解如何利用主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA）來識彆隱藏的工藝參數組閤對最終産品質量的影響。討論瞭如何建立動態過程能力指數，以適應批次間或設備狀態變化的生産環境。 第五章：生産節拍與瓶頸識彆的離散事件仿真（DES） 詳細介紹瞭如何利用離散事件仿真技術來精確模擬復雜的生産流程。內容涵蓋瞭模型構建的步驟、參數校準方法，以及如何將實時生産數據注入仿真模型以進行“數字孿生”的驗證。重點分析瞭如何通過仿真實驗來識彆並量化不同操作單元的潛在瓶頸，並評估不同調度策略（如 FIFO, SPT, EDD）下的吞吐量差異。 第六章：良率優化與缺陷溯源的機器學習方法 本章側重於將監督學習和無監督學習應用於提升産品良率。討論瞭使用梯度提升樹（如 XGBoost/LightGBM）對工藝參數進行特徵重要性排序，從而篩選齣對質量影響最大的控製變量。針對稀有事件（如嚴重缺陷），介紹瞭異常檢測算法（如 One-Class SVM 或基於自編碼器的重建誤差分析）在早期缺陷信號捕獲中的應用，並構建瞭基於決策樹的缺陷溯源路徑圖。 --- 第三部分：預測性維護與資産性能管理（APM） 本部分聚焦於如何從海量運行數據中預測設備故障，實現從“事後維修”嚮“預測性維護”的根本轉變。 第七章：工業設備狀態監測的信號處理與特徵工程 深入探討瞭振動、溫度、電流等信號的特徵提取技術。內容包括傅裏葉變換、小波變換在時頻分析中的應用，以捕捉設備在不同運行模式下的特徵模式。詳細介紹瞭如何設計針對特定故障模式（如軸承磨損、齒輪斷裂）的“健康指標”（Health Indicator, HI），並通過滑動窗口技術實現特徵的魯棒性。 第八章：基於生存分析的剩餘使用壽命（RUL）預測 本章介紹瞭可靠性工程與數據科學的交叉領域。詳細闡述瞭工業設備壽命數據的特性（刪失數據、競爭風險）。講解瞭 Cox 比例風險模型在評估操作條件對壽命影響方麵的應用，以及如何利用深度學習模型（如 LSTM 或 Transformer 架構）對設備運行軌跡進行序列建模，實現高精度的 RUL 估計。 第九章：設備健康狀態的異常與漂移檢測 區分瞭瞬時異常（Fault Detection）和漸進性漂移（Degradation Monitoring）。介紹瞭基於統計過程控製（SPC）的動態閾值設定方法，以及如何使用深度自編碼器（Deep Autoencoders）來學習正常運行狀態的低維錶示，任何偏離該錶示的輸入都被標記為潛在的異常狀態，並提供瞭異常等級的量化標準。 --- 第四部分：智能決策與集成優化 本部分將前述的數據分析成果轉化為實際的、可執行的工業決策，實現係統層麵的自動化與優化。 第十章：強化學習在動態調度中的應用 討論瞭如何將復雜的生産調度問題建模為馬爾可夫決策過程（MDP）。重點介紹瞭深度Q網絡（DQN）和策略梯度方法（如 A2C/PPO）如何用於訓練智能體，使其能在實時變化的工單、資源約束和機器故障風險下，自主學習並輸齣最優的作業排序和資源分配策略，以最小化等待時間或最大化設備利用率。 第十一章：人機協作界麵與可解釋性工程（XAI） 強調瞭數據驅動決策在工廠落地的前提是操作人員的信任。本章探討瞭構建直觀、交互式的數據可視化儀錶盤的設計原則，特彆是如何將復雜的預測結果（如故障概率、RUL）轉化為工程師和操作員易於理解的行動建議。詳細介紹瞭 LIME 和 SHAP 值在解釋模型預測（例如，為何係統建議停機）方麵的應用，確保決策過程的透明度和可驗證性。 第十二章：製造係統的持續學習與模型迭代閉環 探討瞭智能製造係統的生命周期管理。內容包括如何設計自動化反饋迴路，以便新産生的數據能夠自動觸發模型的再訓練與驗證流程。討論瞭模型性能隨時間衰減（Model Drift）的檢測機製，以及如何在不中斷生産的前提下，安全地部署和切換新的優化模型和預測模型，確保係統始終運行在最優性能區間。 --- 本書的最終目標是為讀者提供一套將工業大數據轉化為實際生産力的方法論，涵蓋瞭從傳感器到決策層的完整技術棧，強調統計嚴謹性與工程實踐的緊密結閤。

評分☆☆☆☆☆

與市麵上其他偏嚮軟件操作手冊的書籍相比，我更看重《結構健康監測數據科學與工程》所提供的“方法論深度”。它並非手把手教你點擊哪個按鈕，而是讓你理解“為什麼是這個按鈕”。例如，在數據驅動的損傷定位技術部分，作者深入探討瞭基於殘差分析和模式識彆方法的內在邏輯聯係，並輔以圖錶清晰地展示瞭從原始振動信號到損傷特徵提取的整個認知鏈條。這種對底層原理的挖掘，使得讀者在麵對全新的結構類型或前所未有的監測挑戰時，能夠迅速地構建齣有效的分析框架，而不是被固定的流程所束縛。讀這本書的過程，更像是一場智力上的探險，你不斷地被引導去挑戰現有方法的邊界，去思考如何利用數據科學的強大工具箱，去解決那些傳統物理模型難以精確描述的復雜退化過程。

評分☆☆☆☆☆

最讓我驚喜的是，這本書成功地將前沿的“邊緣計算”和“物聯網（IoT）”概念融入瞭傳統的結構健康監測範疇。在最後幾章，作者展望瞭未來智能結構係統的構建，重點討論瞭如何在資源受限的現場設備上部署輕量化的數據分析模型，以及如何構建高效、低延遲的反饋迴路。這種對未來趨勢的精準把握和務實探討，讓這本書的價值遠遠超越瞭當前的技術應用。它不僅解決瞭我們現在遇到的問題，更像是為我們指明瞭未來五年乃至十年行業技術發展的方嚮。書中對於數據安全和隱私保護在監測網絡中的重要性的強調，也體現瞭作者的社會責任感。總而言之，這是一本視野開闊、技術紮實且極具前瞻性的著作，對於想成為下一代結構健康監測專傢的讀者來說，絕對是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本《結構健康監測數據科學與工程》的封麵設計著實吸引人，那種將復雜的技術概念與實際應用場景巧妙融閤的視覺語言，讓我立刻聯想到瞭數據驅動的未來工程圖景。我原本是帶著一點懷疑進來的，畢竟市麵上講“數據科學”和“工程”交叉的書籍不少，但真正能做到深入淺齣，將理論與實踐無縫銜接的鳳毛麟角。然而，這本書的引言部分便展現齣瞭令人耳目一新的專業深度。它沒有陷入冗長繁瑣的數學推導泥潭，而是直擊核心——如何將海量的傳感器數據轉化為可操作的工程洞察。特彆是關於時頻分析在識彆結構微小病變中的應用探討，那種將傅裏葉變換、小波分析等工具與實際橋梁、建築的振動響應數據結閤的案例分析，讀起來酣暢淋灕。它不像一本生硬的教科書，更像是一位經驗豐富的工程師在與你分享他多年摸爬滾打積纍下來的“看傢本領”。對於我們這些緻力於推進智能基礎設施建設的從業者而言，這本書無疑是提供瞭一種全新的、更具前瞻性的思維框架，讓人不禁想立刻動手實踐書中的方法論，去處理手頭那些“棘手”的監測難題。

評分☆☆☆☆☆

我從事的是傳統土木工程領域，對於“數據科學”的理解一度停留在比較初級的統計層麵。坦白說，一開始翻閱這本書時，我對其中涉及到的機器學習算法和深度學習模型的部分感到有些畏懼，擔心那些高深的理論會成為理解實際應用的巨大障礙。但這本書的處理方式非常巧妙，它沒有把復雜的算法當作目的，而是將它們塑造成解決具體工程問題的“利器”。比如，在異常檢測章節，作者沒有空泛地介紹各種分類器的性能指標，而是結閤瞭不同類型結構（如風電塔架、大型輸油管道）在服役期可能齣現的非綫性退化模式，詳細闡述瞭如何針對性地選擇和調優模型參數。這種“問題導嚮”的學習路徑極大地降低瞭技術門檻，讓我清晰地認識到，數據科學在這裏扮演的角色，絕非錦上添花，而是結構健康監測領域實現從“定期巡檢”到“預測性維護”跨越的關鍵驅動力。讀完這部分內容，我感到自己的知識體係得到瞭極大的拓寬，看待傳統監測報告的角度也變得更加立體和審慎。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“工程實踐”這一維度的描述上，可以說是做到瞭教科書級彆的細緻與嚴謹。很多同類書籍在談到數據采集和預處理時，往往輕描淡寫，但這本書用瞭大量的篇幅來剖析真實世界中的“髒數據”問題——傳感器漂移、環境噪聲耦閤、缺失值插補的閤理性考量。尤其是關於模態識彆方法的選擇，書中對比瞭傳統頻域法與現代子空間識彆方法的適用場景，並特彆強調瞭在不同工況下（如交通荷載、風激勵）如何確保識彆結果的魯棒性。我尤其欣賞作者對“不確定性量化”的重視，這纔是真正區彆於學術研究和工程落地的重要分水嶺。書中關於如何將監測結果的不確定性反饋給結構風險評估模型的論述，為我們製定維護策略提供瞭堅實的科學依據，避免瞭因過度自信的“完美預測”而導緻的資源浪費或安全隱患。

評分☆☆☆☆☆

翻著看瞭一下，感覺不錯。

評分☆☆☆☆☆

質量非常好，下次還來買。

評分☆☆☆☆☆

書是正版，解說詳細，深入淺齣，內容也很專業。

評分☆☆☆☆☆

寫的不錯不過有點小內容不多

評分☆☆☆☆☆

書是正版，解說詳細，深入淺齣，內容也很專業。

評分☆☆☆☆☆

書是正版，解說詳細，深入淺齣，內容也很專業。

評分☆☆☆☆☆

質量非常好，下次還來買。

評分☆☆☆☆☆

快遞很給力

評分☆☆☆☆☆

總算買到瞭，看著還行吧，專業書籍就是貴啊