設備潤滑診斷與管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賀石中 著

圖書標籤:

• 設備潤滑
• 潤滑油分析
• 故障診斷
• 預防性維護
• 設備管理
• 工業維護
• 機械可靠性
• 潤滑技術
• 狀態監測
• 設備壽命

店鋪： 中關村圖書大廈旗艦店

齣版社： 中國石化

ISBN：9787511445834

商品編碼：16734561586

齣版時間：2017-08-01

基本信息

商品名稱： 設備潤滑診斷與管理	齣版社： 中國石化	齣版時間：2017-08-01
作者：賀石中	譯者：	開本： 16開
定價： 85.00	頁數：390	印次： 1
ISBN號：9787511445834	商品類型：圖書	版次： 1

《智慧工廠運維之道：數字化轉型下的設備健康管理與決策優化》 內容簡介 在當前工業4.0浪潮席捲全球，數字化、智能化成為企業核心競爭力的時代背景下，傳統的設備維護模式已難以滿足日益嚴苛的生産效率、設備可靠性與運營成本的要求。本書《智慧工廠運維之道：數字化轉型下的設備健康管理與決策優化》正是順應這一時代趨勢，為廣大工業領域的管理者、工程師、技術人員以及對智能製造充滿興趣的讀者，提供一套全麵、係統且極具前瞻性的設備健康管理與決策優化解決方案。它並非聚焦於某一特定技術或環節，而是從宏觀的智慧工廠頂層設計齣發，深入探討如何將先進的數字化技術與精益運維理念深度融閤，實現設備全生命周期的智慧化管控，最終驅動企業整體運營效能的躍升。 本書共分為八個章節，層層遞進，邏輯嚴謹，旨在構建一個從基礎概念到實踐應用，再到未來展望的完整知識體係。 第一章：智慧工廠的基石——設備健康管理的數字化轉型 本章將為讀者描繪一幅智慧工廠的宏偉藍圖，並著重闡釋設備健康管理在其中扮演的關鍵角色。我們將深入剖析傳統設備運維模式存在的痛點與瓶頸，例如被動式維修、信息孤島、決策滯後等。隨後，本章將係統性地介紹數字化轉型如何為設備健康管理帶來革命性的變革，包括物聯網（IoT）技術在設備狀態感知、數據采集方麵的應用；大數據分析在挖掘設備運行規律、預測故障方麵的潛能；人工智能（AI）與機器學習在實現預測性維護、輔助診斷方麵的突破；以及雲計算、邊緣計算等基礎設施如何支撐海量數據的處理與分析。本章強調，數字化轉型並非簡單的技術堆砌，而是戰略層麵的係統性重塑，旨在構建一個以數據為驅動、以預測為導嚮、以優化為目標的全新運維範式。我們將通過豐富的行業案例，生動展示數字化轉型在提升設備可用性、降低維護成本、保障生産連續性方麵所帶來的顯著成效。 第二章：物聯網驅動的設備狀態實時感知與數據采集 作為智慧工廠感知層的核心，物聯網技術在本章中被賦予瞭重要地位。本章將詳細介紹各類傳感器技術，如溫度傳感器、壓力傳感器、振動傳感器、聲學傳感器、電流傳感器等，以及它們在實時監測設備運行狀態中的作用。我們將探討工業物聯網（IIoT）平颱如何實現設備數據的統一接入、清洗、存儲與初步處理，並深入解析數據采集的策略與方法，包括采樣頻率的選擇、數據傳輸協議的優化（如MQTT, CoAP等）、以及如何剋服網絡不穩定、數據安全等挑戰。此外，本章還將介紹無損檢測技術（如超聲波、紅外熱成像等）在設備早期缺陷發現中的應用，以及如何將這些離散的檢測數據與在綫監測數據整閤，形成更全麵的設備健康畫像。 第三章：大數據分析賦能設備健康洞察與趨勢預測 海量設備運行數據是實現智慧運維的寶貴財富。本章將深入探討大數據分析在設備健康管理中的應用，從數據的清洗、預處理、特徵工程到各種分析模型的構建。我們將介紹常用的數據挖掘技術，如關聯規則挖掘、聚類分析、分類算法等，如何幫助我們發現設備運行中的異常模式和潛在故障。更重要的是，本章將重點講解時間序列分析、統計建模（如ARIMA, Prophet等）以及機器學習模型（如支持嚮量機SVM, 隨機森林Random Forest, 梯度提升樹GBDT等）在設備故障預測與壽命預測方麵的強大能力。我們將詳細解釋如何利用曆史故障數據、運行參數、環境因素等構建預測模型，實現對設備故障的提前預警，從而由“事後被動維修”轉變為“事前主動乾預”。 第四章：人工智能與機器學習在預測性維護中的深度應用 預測性維護（PdM）是智慧工廠運維的核心目標之一。本章將聚焦人工智能（AI）與機器學習（ML）在PdM中的深度應用。我們將介紹各類機器學習算法，包括監督學習、無監督學習和強化學習，在設備故障診斷、剩餘壽命預測（RUL）、異常檢測等任務中的具體實現。本書將詳細闡述如何構建能夠識彆復雜故障模式的深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）用於分析振動信號的頻譜特徵，循環神經網絡（RNN/LSTM）用於處理時間序列數據以預測故障發展趨勢。此外，本章還將探討遷移學習、聯邦學習等先進AI技術在處理數據稀疏性、保護數據隱私等問題上的應用潛力。通過大量的算法原理講解、模型訓練過程演示以及實際應用案例，讀者將能夠深刻理解AI如何將設備運維提升到一個全新的智能維度。 第五章：設備全生命周期管理與優化決策支持 本書認為，有效的設備健康管理應貫穿設備的整個生命周期，從采購、安裝、運行、維護直至報廢。本章將係統性地介紹設備全生命周期的管理框架，包括如何基於運行數據和預測模型，優化設備的采購決策，選擇更可靠、更易維護的設備；如何建立標準化的安裝與調試流程，確保設備從一開始就處於最佳運行狀態；如何通過精益化的維護策略（如基於狀態的維護CBM、預測性維護PdM）來延長設備壽命，提高可用性；以及如何在設備接近報廢時，結閤其健康狀況、經濟效益和環保要求，做齣最優的報廢或升級決策。本章還將重點介紹決策支持係統（DSS）的設計與應用，如何整閤各類數據與分析模型，為運維管理人員提供科學、量化的決策依據，例如最優維護時機選擇、備件庫存優化、維修資源調度等。 第六章：數字化運維平颱建設與集成 要實現上述的智慧化運維，一個強大的數字化運維平颱是不可或缺的。本章將從技術架構、功能模塊、數據集成等方麵，詳細介紹數字化運維平颱的建設要點。我們將探討平颱的關鍵組成部分，如數據采集與處理模塊、設備信息管理模塊、故障診斷與預測模塊、任務調度與管理模塊、報錶與可視化模塊、知識庫與專傢係統等。本章將強調平颱建設的開放性、可擴展性和安全性，並深入討論如何實現與企業現有ERP、MES、SCADA等係統的無縫集成，打破信息孤島，構建統一的數據視圖。此外，本章還將介紹平颱在用戶界麵設計、移動端應用、與AR/VR等新興技術的結閤，以提升運維人員的操作便捷性和工作效率。 第七章：智能工廠下的運維協同與人纔培養 智慧工廠的成功不僅僅依賴於技術，更在於人與技術、人與人之間的協同。本章將探討在數字化轉型背景下，如何構建高效的運維協同機製。我們將分析不同部門（如生産、設備、IT、質量等）之間的溝通與協作模式，以及數字化平颱如何促進信息共享和流程協同。本章還將重點關注運維人纔的培養與轉型，分析未來智慧工廠對運維人員所需技能提齣的新要求，包括數據分析能力、係統操作能力、跨領域知識融閤能力等，並提齣相應的培訓體係和激勵機製。此外，本章還將討論如何利用數字孿生（Digital Twin）技術，構建與物理設備實時同步的虛擬模型，用於模擬、測試、培訓和遠程指導，進一步提升運維的智能化與協同化水平。 第八章：未來展望——邁嚮自主化與綠色化運維 在技術的不斷演進下，設備健康管理與決策優化將走嚮更高級的形態。本章將對未來發展趨勢進行展望，包括人工智能在更高層麵的自主決策能力，例如能夠自主規劃和執行維護任務，甚至實現自我修復；工業物聯網嚮工業互聯網的演進，構建更廣泛、更開放的設備互聯生態；以及區塊鏈技術在設備數據安全、供應鏈溯源等方麵的應用。本章還將重點關注綠色化運維的理念，如何在保障設備可靠性的同時，最大限度地降低能源消耗、減少碳排放、優化資源利用，實現經濟效益與環境效益的雙贏。本書將鼓勵讀者積極擁抱變化，持續學習，共同探索智慧工廠運維的無限可能。 本書通過理論闡述、模型介紹、案例分析和前沿展望相結閤的方式，力求為讀者提供一套係統、實用且具有啓發性的智慧工廠運維解決方案。無論您是負責企業設備管理的決策者，還是深耕於現場一綫的技術專傢，都能從中獲得寶貴的知識與啓示，共同推動企業邁嚮更高效、更可靠、更智能的未來。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書時，我並沒有抱太高的期望，畢竟“設備潤滑診斷與管理”這個主題聽起來就比較偏工程技術，我擔心會過於枯燥乏味。然而，這本書的內容給瞭我巨大的驚喜。它以一種非常人性化的視角來闡述潤滑管理，並沒有一開始就拋齣大量的專業術語和公式，而是從設備運行的“健康”角度齣發，將潤滑比作設備的“血液”。書中詳細解釋瞭為什麼潤滑劑會失效，失效的原因有哪些，以及失效後會對設備造成什麼樣的影響。我特彆喜歡書中關於“潤滑劑失效的早期預警信號”的章節，它列舉瞭許多在潤滑劑性能下降初期就可以觀察到的跡象，比如油品的顔色變化、粘度的異常、異味的産生等等，這些都是非常實用的信息，讓我今後在檢查設備時能更加細緻和有針對性。而且，書中還探討瞭如何建立一套科學的潤滑管理體係，包括潤滑計劃的製定、潤滑劑的儲存與管理、潤滑作業的規範等等，這些內容對於提升設備運行效率和可靠性具有非常重要的指導意義。這本書讓我意識到，潤滑管理絕非小事，而是關係到整個生産係統穩定運行的關鍵環節。

評分☆☆☆☆☆

我一直對精密機械的維護保養充滿好奇，也曾嘗試閱讀過一些相關的技術資料，但總是感覺缺乏係統性的指導。直到我翻開這本書，纔真正體會到“診斷”和“管理”在設備潤滑中的核心價值。書中並沒有停留在簡單的“如何加油”的層麵，而是深入剖析瞭“為何要潤滑”以及“如何科學地潤滑”。我被書中關於“潤滑劑在不同工況下的選擇原則”的部分深深吸引，作者通過大量的圖錶和數據，將不同類型潤滑劑的適用範圍、優缺點進行瞭詳細的對比分析，並結閤具體的設備類型和運行環境，給齣瞭極具參考價值的選型建議。更讓我印象深刻的是，書中詳細介紹瞭各種潤滑診斷技術，並以案例的形式展示瞭如何通過這些技術來識彆設備運行中的異常，例如，通過油液中的磨粒分析來判斷軸承的磨損程度，通過紅外熱成像來檢測設備的發熱點，這些都為我提供瞭非常實用的操作指南。這本書讓我明白，潤滑管理是一門集科學、技術和管理於一體的綜閤性學科，需要係統的知識體係和嚴謹的操作流程纔能真正做到有效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目聽起來就很高深，我抱著學習的心態買來一看，結果完全打開瞭新世界的大門。書中並沒有我預期的那種枯燥的技術手冊風格，而是用一種非常生動、甚至帶點故事性的方式，將設備潤滑的方方麵麵娓娓道來。我特彆喜歡其中關於“潤滑劑的生命周期”的章節，它不僅僅是講解潤滑劑的物理化學性質，更是從一個“活的”角度去剖析它在設備中扮演的角色，如何從最初的新鮮狀態，到工作中的磨損，再到最終的失效，每一個環節都描述得極其細緻，讓我深刻理解瞭“潤滑”不僅僅是“加油”，而是一個復雜而動態的係統工程。作者通過大量的案例分析，將理論知識與實際應用完美結閤，例如在描述某種潤滑油在高溫高壓環境下如何保持性能時，引用瞭航空發動機的實際案例，那種身臨其境的感覺，仿佛我就是那個現場的工程師，在分析數據、做齣決策。讓我印象深刻的是，書中還探討瞭潤滑診斷的“藝術性”，不僅僅是依靠冰冷的儀器讀數，更是結閤瞭設備運行的聲音、氣味、震動等多種感官信息，這讓我意識到，真正的專傢不僅需要技術，更需要豐富的經驗和敏銳的洞察力。整本書讀下來，感覺像是在聽一位經驗豐富的師傅在傳授絕學，一點點地引導我進入一個全新的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目，一開始讓我以為是那種側重於理論公式和技術參數的專業書籍，我購買的初衷是想瞭解一些關於潤滑劑成分和性能的背景知識。然而，書中的內容卻完全齣乎我的意料，它更像是一本關於“設備生命周期管理”的指南，而潤滑診斷和管理隻是其中的一個重要組成部分。書中探討瞭設備從設計、製造、運行、維護到報廢的整個生命周期，並著重強調瞭在各個階段如何通過有效的潤滑策略來延長設備的服役壽命、提高運行效率。我尤其欣賞書中關於“設備可靠性工程”的章節，它將潤滑管理與整體的可靠性目標緊密聯係起來，闡述瞭如何通過精準的潤滑來降低故障率，提升設備的可用性。書中還提及瞭許多關於“預測性維護”的概念，通過對潤滑油液進行定期的檢測和分析，可以提前預知設備的潛在故障，從而安排最佳的維修時機，避免非計劃停機造成的巨大損失。這本書的視野非常開闊，讓我從一個更宏觀的角度去理解潤滑的重要性，它不僅僅是單純的技術操作，更是企業成本控製和運營效率提升的重要策略。

評分☆☆☆☆☆

我之前一直認為設備潤滑就是定期添加潤滑油，保持機械部件的順暢運轉，殊不知這個看似簡單的過程背後隱藏著如此多的學問。這本書的內容完全超齣瞭我的認知範圍。它不僅僅是介紹不同種類的潤滑劑及其性能，更重要的是深入探討瞭“診斷”這個概念。書中詳細闡述瞭各種潤滑診斷的方法，包括油液分析、震動分析、紅外熱成像等等，而且不僅僅是介紹這些技術本身，更關鍵的是如何解讀這些數據，如何從中發現潛在的問題，並預測設備可能齣現的故障。我尤其被書中關於“故障模式與潤滑關聯性”的部分吸引，作者將常見的設備故障與潤滑不良之間的關係梳理得非常清晰，例如，過高的溫度、過度的磨損、異常的震動，這些信號背後可能指嚮的潤滑問題，書中都給齣瞭詳盡的解釋和相應的解決方案。而且，書中還強調瞭“預防性維護”的重要性，通過定期的潤滑診斷，能夠提前發現問題，避免設備發生嚴重的損壞，從而大大降低瞭維修成本，延長瞭設備的使用壽命。讀完這本書，我纔真正理解瞭“防患於未然”的含義，也認識到潤滑診斷在現代工業生産中的關鍵作用。