综合飞行器健康管理业务案例及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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伊恩·K·詹宁斯主编 著

图书标签:

• 飞行器健康管理
• 综合飞行器
• 航空工程
• 故障诊断
• 预测性维护
• 数据分析
• 可靠性工程
• 业务案例
• 应用技术
• 航空安全

店铺： 英敏图书专卖店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118108842

商品编码：29884228203

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-02-01

内容介绍
伊恩·K·詹宁斯主编的《综合飞行器健康管理( 业务案例及应用)》共分为11章：**章简要介绍IVHM 的形成、定义、商业价值．及本书的架构；*2章主要通过商业案例介绍健康管理的投资汇报；第3章主要介绍基于实物期*的预测能力系统的决策估值；第 4章主要介绍对于IVHM系统水平的商业效果的量化；第5章主要介绍资产管理及其对IVHM的影响：第6章主要介绍利用有决定意义的预测信息的维护成本分析；第7章主要介绍航空*域结构健康监控的商业潜力；第8章主要介绍IVHM的成本和收益：*近的研究：第9 章主要介绍安全性与IVHM；**0章主要介绍IVHM*域的qiax沿观点：**1章主要以典型案例的形式展示IVHM 的潜在价值。

目录

*1章  概述   Iax K.Jexxioxs   1.1  背景   1.2  范围   1.3  价值链分析   1.4  本书结构   1.5  参考文献 *2章  健康管理*资*报的商业案例制作   Peter A.Saxdbom   2.1  简介   2.2  健康管理成本模型     2.2.1  HM的执行成本     2.2.2   HM的成本节约以及成本规避   2.3  *资*报     2.3.1   HM中成本规避的ROI     2.3.2  1个航空电子ROI的例子   2.4  可用性业务   2.5  zoxg结   2.6  参考文献 第3章  可预测系统决策评估中实物期*的使用     Gilbert Haddad，Peter A.Saxdbom.Michael G.Pecht   3.1  有预测能力的系统的决策支持   3.2   PHM*goxg的期*   3.3  等待期*   3.4   PHM*goxg的灵活性量化的维护期*   3.5  1种为PHM等待期*估值的方*   3.6  实例：风力涡轮机   3.7  zoxg结   3.8  参考文献 第4章  对于IVHM系统层面的商业效果的量化.     Vitali Volovoi   4.1  动机   4.2  架构议题   4.3  模型架构   4.4  1个简单的例子     4.4.1  基于年限的替换     4.4.2  视情维护     4.4.3  衡量耦合效应   4.5  模型可扩展性议题   4.6  结论   4.7  参考文献 第5章  资产管理及其对IVHM的影响   Charlie Dibsdale   5.1  引言   5.2   PAs 55模型的简要概述   5.3   IVHM与整体资产管理如何相互影响?   5.4  对IVHM的性能测量   5.5   PAS 55规定的其他过程中的IVHM及其影响     5.5.1  维护管理     5.5.2  可靠性工程和设计更改     5.5.3  配置管理     5.5.4  后勤保障   5.6  故障模式成为IVHM候选项的先决条件   5.7  结论   5.8  参考文献 第6章  利用预测信息的维护成本分析   Michael J.Roemei   6.1  简介   6.2  基于风险的维护成本分析   6.3  可靠性和预测信息   6.4  维护策略的商业案例分析   6.5  优化维护计划过程   6.6  zoxg结   6.7  参考文献 第7章  航空*域结构健康监测的商业潜力   Christiax Boiler   7.1  简介   7.2  实现SHlM的策略   7.3   SHM潜力决策过程   7.4   D-检过程中确定SHM潜力   7.5  判定SHM对退出项的潜力   7.6  结论   7.7  参考文献 第8章  IVHM的成本和收益：近期研究   Toxci Grubic   8.1  IVHM和服务化   8.2  研究设计和方发lux   8.3    明确表达和计算IVHM技术收益时的挑战     8.3.1  内部挑战     8.3.2  外部挑战     8.3.3  解决挑战的解释和方*   8.4  结论   8.5  参考文献 第9章  安全性与IVHM   Kai Goebel   9.1  简介   9.2  安全性重要吗?     9.2.1  航空设备故障引发的事故     9.2.2  未来安全性风险分析     9.2.3  地面运输设备故障引发的事故     9.2.4  不容忽视的安全性   9.3  安全性：航天和航空运营的推动者   9.4  确保安全的硬件要求     9.4.1  监管要求     9.4.2  认证机构     9.4.3  标准     9.4.4  讨论   9.5  结论   9.6  参考文献 *10章  qiax沿观点   10.1  简介   10.2  全球网络集成的优点——期待力   10.3  对资产了解的基础性地位   10.4  利基聚焦和新技术的力量   10.5  数据价值   10.6  成本管理   10.7  深刻变革：不容易。但有必要 *11章  工作中的IVHM：案例研究   11.1  概述   11.2  承担风险：定性方*     11.2.1  美军直升机上的IVHM系统(“CBM ”)     11.2.2  新型商务机中的IVHM系统   11.3  风力涡轮机健康管理的*资*报：定量分析   11.4  参考文献 *12章  结束语   Iax K.Jexxioxs克兰菲尔德大学IVHM中心 索引   作者介绍

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《智联机务：现代航空器健康管理创新实践》 内容概要 本书旨在深入剖析当前航空器健康管理（Aircraft Health Management, AHM）领域的前沿理念、关键技术及实际应用，为航空业的运营方、维护方、技术开发者以及相关研究人员提供一个全面而深入的参考框架。本书并非单纯的技术手册，而是侧重于构建一个 holistic 的视角，探讨如何通过智能化、数据化的手段，实现对航空器全生命周期的健康状况进行精准监测、预测性分析和主动式管理，从而最大限度地提升航空安全水平、优化运营效率、降低维护成本，并最终增强航空公司的市场竞争力。 本书共分为七大部分，层层递进，结构清晰： 第一部分：现代航空器健康管理的宏观认知与战略定位 本部分首先为读者勾勒出航空器健康管理在现代航空业中的战略地位。在日益激烈的市场竞争和不断提高的安全标准下，传统的“计划性维护”和“故障后修复”模式已显滞后。本书将重点阐述“预测性维护”（Predictive Maintenance, PdM）和“状态监测”（Condition Monitoring, CM）等先进理念如何成为新的行业标杆。我们将探讨AHM如何从一个纯粹的技术部门职能，上升为企业核心竞争力的一部分，直接影响到航班准点率、飞机可用性、燃油效率，乃至客户满意度。 挑战与机遇： 分析当前航空业面临的运营压力，如老旧机队的维护挑战、新型号飞机的引入、日益增长的航空安全监管要求，以及全球供应链的波动等。同时，也指出这些挑战正是AHM技术创新和应用推广的巨大机遇。 AHM的战略价值： 深入解析AHM如何为航空公司带来实际的商业价值，包括但不限于： 提升安全性： 通过提前预警潜在故障，有效规避重大安全事故。 优化运营效率： 减少非计划性停飞，提高飞机利用率，保障航班计划的稳定性。 降低维护成本： 从被动维修转为主动维护，避免小问题演变成大故障，减少昂贵的紧急维修费用和备件消耗。 延长飞机寿命： 精准的维护可以避免不必要的拆卸和更换，最大限度地发挥飞机的结构寿命。 数据驱动决策： 为飞机设计、制造、维修策略提供宝贵的数据反馈。 AHM与数字化转型： 将AHM置于航空业数字化转型的宏大背景下，探讨数据采集、传输、存储、分析和应用的全流程体系构建，以及与云计算、大数据、人工智能等技术的融合。 第二部分：核心技术解析：数据驱动的监测与诊断 本部分将聚焦AHM的核心技术，详细介绍支撑健康管理的各类数据采集、处理和分析方法。我们将深入理解各种传感器技术、数据接口以及数据融合的原理，并对故障诊断与预警的关键技术进行阐述。 数据采集的广度与深度： 机载系统数据： 详细介绍飞机上各类关键系统的传感器，如发动机性能监测（EGT, N1, N2, Fuel Flow）、飞行控制系统（液压、作动器）、起落架系统、航电系统、燃油系统、环境控制系统等，以及它们所能提供的实时和历史数据。 地面数据： 探讨加油数据、起降数据、飞行姿态数据、接地压力数据、以及由地面设备（如轮胎动平衡仪、刹车磨损检测器）采集的数据。 第三方数据： 如天气数据、空域流量数据、维修记录数据、备件库存数据等，及其与AHM的关联性。 新兴数据源： 如物联网（IoT）传感器在飞机结构健康监测（SHM）中的应用，视觉检测、超声波检测等非破坏性检测（NDT）技术的数据集成。 数据预处理与融合： 数据清洗与标准化： 探讨如何处理缺失值、异常值、噪声，以及不同传感器数据格式的统一问题。 特征工程： 介绍如何从原始数据中提取有意义的特征，例如速率、趋势、累积量、比率等，以提高诊断模型的有效性。 多源数据融合： 阐述如何将来自不同传感器、不同系统的数据进行有效整合，以获得更全面的飞机状态视图，克服单一数据源的局限性。 故障诊断与异常检测技术： 基于阈值的方法： 介绍传统的基于预设阈值的告警机制，及其优缺点。 基于统计模型的方法： 如卡尔曼滤波、主成分分析（PCA）等，用于检测数据中的异常模式。 基于机器学习的方法： 重点介绍监督学习（如支持向量机SVM、决策树、神经网络）和无监督学习（如聚类、孤立森林）在故障分类和识别中的应用。 基于深度学习的方法： 如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理时序数据和图像数据进行故障诊断中的潜力。 模型验证与性能评估： 探讨如何对诊断和预警模型进行有效的验证，评估其准确率、召回率、误报率等关键性能指标。 第三部分：预测性维护策略与算法 本部分将详细阐述如何将诊断结果转化为预测性维护决策，并介绍实现这一目标所需的关键算法和方法。预测性维护是AHM的最终目标之一，其核心在于“在故障发生前进行干预”。 剩余寿命预测（Remaining Useful Life, RUL）： 基于物理模型的方法： 利用飞机部件的材料特性、工作环境和载荷等物理规律建立模型进行寿命预测。 基于数据驱动模型的方法： 重点介绍如何利用历史运行数据和故障数据，通过机器学习模型（如回归模型、时间序列模型）预测部件的剩余使用寿命。 混合模型： 结合物理知识和数据驱动方法的优势，提高预测精度。 故障模式识别与演化预测： 识别可能发生的具体故障模式，并预测其发展的趋势和演化路径，以便制定更有针对性的维护计划。 维护触发机制： 讨论如何根据预测结果，制定灵活的维护触发阈值和计划，实现从固定周期的计划性维护向基于状态的动态维护转变。 维护任务优化： 在预测的基础上，如何优化维护资源的调度，如备件管理、维修人员安排、停场时间规划等，以实现成本效益的最大化。 第四部分：集成化平台与系统架构 要实现高效的航空器健康管理，必然需要一个强大的集成化平台来支撑数据的采集、处理、分析、展示和决策。本部分将探讨AHM平台的关键组成部分、架构设计原则以及信息集成策略。 数据管理系统（DMS）： 负责数据的存储、检索、版本控制和安全管理。 分析引擎（Analysis Engine）： 包含各种诊断、预测和优化算法，是AHM的核心计算能力所在。 可视化界面（Visualization Interface）： 为用户提供直观的数据展示、告警信息、预测结果和分析报告，如仪表盘、三维模型展示、趋势图等。 决策支持系统（Decision Support System）： 基于分析结果，向维护人员和管理层提供可操作的建议。 接口与互操作性： 探讨AHM平台如何与现有的飞机维护信息系统（MIS）、飞行数据记录器（FDR）数据处理系统、以及航空公司运营控制中心（OCC）等系统进行无缝集成。 云平台与边缘计算： 分析云计算在处理海量数据和提供强大计算能力方面的优势，以及边缘计算在实时数据处理和低延迟响应中的作用。 网络安全与数据隐私： 强调在数据驱动的AHM中，网络安全和数据隐私保护的重要性，以及相应的技术和管理措施。 第五部分：实际应用场景与案例研究 理论联系实际，本部分将通过具体的应用场景和精选的案例研究，展示AHM在不同环节的实际价值。 发动机健康管理（Engine Health Management, EHM）： 详细介绍EHM如何通过监测发动机的关键参数，预测潜在故障，优化发动机维护计划，提升发动机性能和寿命。 结构健康监测（Structural Health Monitoring, SHM）： 探讨如何在飞机结构上部署传感器，监测裂纹、腐蚀、疲劳等，实现对飞机结构完整性的主动管理。 起落架与刹车系统健康管理： 分析这些关键系统的磨损情况，预测部件更换周期，降低意外故障风险。 航电系统与组件寿命预测： 关注航电系统中电子元器件的性能衰减，实现设备的预测性更换。 航空器可用性与可靠性提升： 通过AHM有效减少航班延误和取消，提高航空器的整体可用率和可靠性。 案例分享： 引用不同航空公司或MRO（航空器维修、修理和大修）公司在实施AHM过程中的成功经验、遇到的挑战以及解决方案，使内容更具说服力和指导性。 第六部分：实施AHM的挑战与最佳实践 任何先进技术的落地都需要克服实际的障碍。本部分将剖析AHM系统在实施过程中可能遇到的挑战，并提出相应的最佳实践建议。 数据质量与可用性： 如何克服传感器故障、数据缺失、数据不准确等问题。 技术人才与技能： 培养具备数据分析、机器学习、航空工程等多方面知识的复合型人才。 组织文化与变革管理： 如何推动传统维护模式向数据驱动模式的转变，克服员工的抵触情绪。 成本投入与效益评估： 如何进行有效的成本效益分析，论证AHM项目的价值，并争取管理层的支持。 法规遵从与认证： 了解并遵守航空管理机构（如FAA、EASA）关于AHM的法规要求。 供应商与合作伙伴选择： 如何评估和选择可靠的技术供应商和集成商。 持续改进与迭代： AHM是一个持续优化的过程，如何建立反馈机制，不断提升系统的性能和应用效果。 第七部分：AHM的未来发展趋势 展望未来，AHM将朝着更智能化、更精细化、更集成化的方向发展。本部分将探讨AHM的未来趋势和新兴技术。 人工智能与机器学习的深度融合： 自动化故障模式发现、自适应模型训练、预测不确定性量化等。 数字孪生（Digital Twin）的应用： 构建与实际飞机同步的数字模型，进行仿真预测和优化。 增强现实（AR）/虚拟现实（VR）在维护中的应用： 辅助技术人员进行故障诊断和维修操作。 基于大数据的航空器设计与制造反馈： 利用AHM产生的数据反哺飞机设计和制造过程，从源头提升可靠性。 全生命周期管理（Life Cycle Management, LCM）： 将AHM融入到飞机的设计、制造、运营、维修、退役的全过程。 标准化与行业协作： 推动AHM相关数据的标准化，促进不同航空公司、制造商、MRO之间的数据共享与协作。 目标读者 本书适合航空公司的运营管理人员、飞机维护工程师、机务部门管理者、航空器设计与制造工程师、航空研究机构的研究人员、以及对航空技术创新和数字化转型感兴趣的行业专业人士。通过本书的学习，读者将能够深刻理解现代航空器健康管理的重要性，掌握其核心技术和应用方法，并能够为推动所在组织的AHM实践提供有力的理论支持和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就非常有吸引力，让我对“综合飞行器健康管理”这个概念充满了好奇。我一直对航空技术和维护管理方面的内容很感兴趣，特别是随着现代飞行器越来越复杂，如何有效地监控和管理其健康状态，以确保飞行安全和运营效率，成为了一个至关重要的议题。我希望能在这本书中找到关于这方面深入的探讨，比如，它会介绍哪些先进的健康管理技术？是基于传感器数据分析？还是包含了预测性维护的算法？另外，书名中的“业务案例”让我非常期待，如果能看到一些真实世界中的应用实例，比如航空公司是如何运用这些健康管理系统来降低故障率、减少停机时间，甚至是优化维护成本的，那将是非常宝贵的学习材料。我希望这本书能够提供一些实用的指导和启示，让我能够更清晰地理解飞行器健康管理在实际操作中的流程和挑战，并且了解有哪些创新的解决方案正在被应用。这本书的厚度和深度，如果能让我对这个领域有一个更系统、更全面的认识，我会感到非常满足。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“综合飞行器健康管理业务案例及应用”立刻勾起了我的兴趣。我一直对能够解决实际问题的技术和管理方法论非常着迷，而飞行器健康管理正是这样一个领域。在航空领域，任何一点小的失误都可能导致严重的后果，因此，如何确保飞行器的健康运行至关重要。我非常希望这本书能深入探讨“综合”二字所包含的意义，是技术上的综合，还是管理上的综合，抑或是两者兼而有之？例如，它是否会详细介绍如何整合来自不同传感器的数据，如何利用先进的算法来预测潜在的故障，以及如何建立一套高效的维护决策支持系统。更重要的是，我期待看到书中的“业务案例”能够具体生动，不仅仅是理论的堆砌，而是能够展示不同航空公司在实施健康管理过程中遇到的具体问题、采取的解决方案以及取得的实际效益。如果能从中学习到一些可借鉴的经验，相信对我理解和优化飞行器健康管理体系会有很大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

我被这本书的名字吸引了，尤其是“业务案例”这个词，它暗示着这本书不仅仅停留在理论层面，而是有实际落地应用的经验分享。我一直对如何将复杂的科学技术转化为实际的商业价值很感兴趣，而飞行器健康管理无疑是一个典型的例子。想象一下，通过精确的管理，能够极大地提高飞机的出勤率，降低运营成本，这对于任何一家航空公司来说都是巨大的吸引力。我迫切地想知道，书中会呈现哪些不同类型和规模的业务案例？是大型商业航空公司，还是军用飞机，或是其他类型的飞行器？不同的应用场景下，健康管理的侧重点又会有何不同？我希望这本书能详细解析这些案例的背景、实施过程、遇到的挑战以及最终取得的成效，让我能够从这些真实的经验中汲取养分，思考如何在自己的工作领域中借鉴和应用。如果书中能提供一些量化的数据来支撑这些案例的有效性，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“综合飞行器健康管理业务案例及应用”让我联想到这个领域在科技飞速发展的今天所扮演的重要角色。我一直对如何运用新技术来提升传统行业的效率和安全性很感兴趣，而飞行器健康管理正是这样一个交叉领域。我希望这本书能够详细解释“综合”所代表的含义，它是否意味着将不同的技术手段，例如无损检测、状态监测、故障诊断、寿命预测等，有机地结合起来？书中的“业务案例”部分更是我关注的焦点，我非常期待能够看到一些来自不同国家、不同类型飞行器（例如民航客机、通用航空器、甚至无人机）的真实案例。我希望这些案例能够详细地描述在特定业务场景下，如何运用飞行器健康管理技术来解决实际问题，例如如何降低维修成本、延长使用寿命、提高运营可靠性，甚至优化飞行安全。如果书中还能提供一些关于实施过程中遇到的挑战以及应对策略的分析，那将更具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，这本书似乎触及了现代航空业一个非常关键的环节——飞行器健康管理。我对这个概念的理解是，它不仅仅是简单的维修，而是一种主动的、全生命周期的管理策略，旨在通过各种手段来保障飞行器的安全和可靠性。我非常好奇这本书会如何阐述“综合”这个概念，它是否涵盖了从设计、制造、运营到退役的整个生命周期？在技术层面，它是否会涉及到大数据分析、人工智能、物联网等前沿技术在健康管理中的应用？我更关心的是，这本书是否会分享一些关于如何建立和优化健康管理体系的框架和方法论，以及如何将这些体系有效地融入到实际的业务流程中。如果书中能提供一些关于标准、规范以及最佳实践的介绍，那将对我理解和构建飞行器健康管理系统非常有帮助。我期待这本书能提供一个清晰、系统化的视角，让我能够全面地认识飞行器健康管理的内涵和外延。