基于大数据的起重装备服役健康管理_丁克勤陈力_9787111605133

《基于大数据的起重装备服役健康管理》（“十三五”国家重点出版物出版规划项目）详细剖析了起重装备健康管理需求及其全生命周期数据，系统阐述了起重装备的结构、机构和电气等三个子系统的健康诊断和故障预测方法，全面介绍了起重装备整机系统的安全性评价方法以及以可靠性为中心的维修方法，书尾简要介绍了大数据、物联网的先进理论、技术和方法以及所开发的基于大数据的起重装备服役健康管理平台。

前言
复杂起重装备泛应川于冶金、电力、港口、物流、机械制造、建筑业和海洋工程等国民经济各行业中，是工业生产的重要工艺设备，关系到人民生命安全。随着我国经济的快速发展，起重装备向大型化、多功能化、高参数化方向发展，必然对起重装备的运行管理等提出新的挑战和更高要求。
传统的起重装备管理以安全管理为主，主要是依据起重机定期检验规程开展定期检验，进而根据检测结果给出结沦或开展一些安全评价工作。这种管理模式通常只能反映起重装备当前的安全状况，不能真实反映起玉装备系统的健康状态。随着信息技术的快速发展，尤其是随着大数据技术的兴起，起重装备安全管理工作将日益基于数据和分析而开展，而并非基于传统的工作模式。
为了确保大型起重装备安全健康运行，运用大数据实施起重装备服役健康管理势在必行。起重装备运行过程中采集的应力、振动、声发射等动态数据，具有工业大数据人容量、多样性与高速率等特点。研究和利用先进的理论与方法，从大数据资源中挖掘信息，高效、准确地识别装备的健康状况，预测损伤演化趋势，可在早期就加以控制或采取补救措施以消除安全隐患，从而避免安全事故的发生。
本书以起重装备为对象，全面论述了基于大数据的起重装备服役健康管理的基本理论、方法及其应川。本书共分为 12 章，第 1 章主要介绍了起重装备的发展趋势与特点及其健康管理需求，第 2 章主要介绍了起重装备的全生命周期数据，第 3 章和第 4 章分别介绍了起重装备金属结构疲劳累积损伤诊断与寿命预测方法，第 5 章和第 6 章分别介绍了起重装备减速湘 L 和制动器健康诊断与故障预测方法，第 7 章介绍了起重装备电气系统健康诊断与故障预测方法，第 8 章重点阐述了起重装备运行故障与工作效率分析方法，第 9 章和第 10 章分别介绍了起重装备风险评价与系统安全评价方法，第 11 章介绍了起重装备以可靠性为中心的维修方法，第 12 章主要介绍了基于大数据的起重装备服役健康管理平台。
全书由丁克勤、陈力编著，参加部分章节编写等相关工作的还有乔立红、柳亦兵、张旭、王志杰、黄双喜、陶芳泽、唐方雄、李娜等同志。
在本书即将出版之际，特别感谢长期以来关心和支持我国特种设备健康监测技术发展的林树青研究员、郭元亮研究员等专家，感谢国家高技术研究发展计划（ 863 计划）课题“大型复杂起重装备全生命周期数据集成管理与应用技术研究” ( 2015AAO43702 ）提供的经费支持，感谢机械工业出版社电工电子分社相关领导和编辑同志为本书出版所付出的辛苦工作。
本书在写作过程中参考或引用了许多学者的资料，作者己尽可能在参考文献中列出，在此谨对他们表示衷心的感谢。若某些引用资料因作者疏忽未标注其出处，在此表示歉意。
基于大数据的起重装备服役健康管理在我国仍处于积累和发展阶段。由于时间仓促和作者认识上的局限性，本书疏漏和不当之处在所难免，敬请广大读者不吝赐教。
作者
2018年于北京

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