智能预测性维护

本书主要介绍了故障诊断与预测方法、智能预测性维护技术体系与框架、基于IoT的感知资源管理框架与模型、面向复杂制造环境的无线路由模型与算法、数据采集的协议集成与设计案例、数据驱动的故障诊断方法、数据驱动的故障预测模型与方法、智能工厂的维护优化调度与决策、大范围维护服务预测与优化配置、基于信息物理系统的运行过程控制。本书可作为自动测试、可靠性和预测性维护等产品服务领域的重要参考书。

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刘敏，同济大学，教授，博士生导师 。近年，在国内外学术期刊和国际会议发表论文100余篇，SCI/EI摘引100余篇次，研究了智能制造、大数据分析与预测、基于互联网的服务优化调度与配置等基础理论、方法和技术，申报国家发明专利10余项，授权6项、软件著作权9项。多次担任国际学术会议的分会主席及程序委员会委员，受到人民邮电报、上海商报和常熟日报等媒体采访，担任上海市企业信息化促进中心理事和专家。先后获得CAA技术发明一等奖（2015）、菲尼克斯电气奖教金（2013）、同济大学攀登高层次人才基金（2011）、上海市科技进步二等奖、863计划CIMS先进工作者、上海市政府津贴等荣誉。

大数据环境下面向MRO技术服务网络的智能预测性维护理论、技术和方法。较全面系统地阐述了设备维护领域正在兴起的理论、技术和方法，涉及面广，内容丰富；努力反映了国家新一代智能制造和新一代人工智能的战略部署及实施情况。