应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用 [Fault-Diagnosis Applications:Model-Based Condition Mornitoring Actuators,Drives,Machinery,Plants,Sensors,and Fault-tolerant Systems] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 罗尔夫·艾思曼（Rolf Isermann） 著，朱康武，傅俊勇，房成，纪宝亮 等 译

图书标签:

• 故障诊断
• 模型诊断
• 应用故障诊断
• 状态监测
• 驱动系统
• 机械设备
• 工厂
• 传感器
• 容错系统
• 工业自动化

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118112368

版次：1

商品编码：12237362

包装：平装

外文名称：Fault-Diagnosis Applications:Model-Based Condition Mornitoring Actuators,Drives,Machinery,Plants,Sensors,and Fault-tolerant

内容简介

　　《应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用》是一部全面介绍基于模型的故障检测与诊断技术原理、方法及其工程应用的专著。作者罗尔夫·艾思曼工作于达姆施塔特工业大学自动化控制学院，曾任控制工程实验室主任。作者的研究方向主要包括非线性工业过程辨识、数字控制、自适应控制和故障诊断技术等，在基于模型的工业过程故障诊断及其应用技术领域具有极高的造诣。《应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用》是作者对其40年来在故障检测与诊断技术领域工作成果的总结。
　　《应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用》采用一种循序渐进、深入浅出的方式，向读者全面介绍了基于模型的现代故障检测与诊断技术的概念、理论、方法以及在多个领域中的具体应用技术。
　　《应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用》适用于从事航空、航天、兵器、机械、电子等产品研发、设计、生产和使用的广大科研人员，也可作为可靠性、机械电子工程、航空、航天等专业研究生的指导用书。此外也适用于所有对故障诊断和可靠性设计技术感兴趣的读者进行阅读。

内页插图

目录

第一部分 监督、故障检测和诊断
第1章 绪论
第2章 监督、故障检测和诊断方法简介

第二部分 驱动与执行器
第3章 电动机的故障诊断
第4章 电动执行器的故障诊断
第5章 流体执行器故障诊断

第三部分 机械与设备
第6章 泵的故障诊断
第7章 管路泄漏检测
第8章 工业机器人故障诊断
第9章 机床的故障诊断
……

第四部分 冗错系统
第五部分 附录
参考文献

前言/序言

　　随着对高价值和高危险生产过程自动控制系统的效率、质量和集成度的要求日益增加，系统监督（或监控）、故障检测和故障诊断系统在生产过程中扮演着越来越重要的角色。经典的监督方法主要是检查单个变量是否超过限定值，并进行报警。但如果可以对测量信号中隐藏的所有信息进行分析，并进行自动处理，就可以明显提高监督系统的性能.。
　　经过几十年来的发展，学者们提出了很多新的故障检测和诊断方法，并开展了详细的理论和试验研究。故障检测与诊断的区别在于，故障检测仅用于识别故障的发生，而故障诊断则是找到故障发生的原因和位置。先进故障检测方法基于数学信号和过程模型，通过对工作原理的分析和建模从而生成故障征兆。故障诊断方法使用统计决策、人工智能和软件计算等方法根据故障与故障征兆之间的因果关系对故障进行诊断b因此，高效的监督、故障检测和诊断系统是一个需要综合运用物理原理、试验技术和计算软件的具有挑战性的新兴研究领域。相关研究课题也被称为状态监控、故障检测和分离（FDI）或故障检测和诊断（FDD）。
　　故障管理或资产管理是更进一步的研究领域。这意味着可以通过早期故障检测和基于过程状态的维护或维修以避免故障导致的关机。如无法避免突然的故障、失效和误动作，就必须使用容错系统。通过使用故障检测和冗余元器件进行系统重构等方法，可以避免在高风险过程中出现事故。
　　作为《故障诊断系统——从故障检测到故障容错技术导论》的后续书籍，本书详细介绍了故障检测和诊断方法在不同技术过程和产品上的应用实例。
　　本书给出的故障检测和诊断方法及其试验成果，来自于从1975年起达姆施塔特工业大学自动化控制学院及其工业领域合作伙伴的相关研究成果。通过这种合作方式，理论研究成果可以在实际应用中进行测试，试验结果对后续技术改进提供了方向并产生新的技术灵感。因此，本书给出了针对大约20种研究对象的主要研究结果。研究对象包括电动机、执行器、机床、泵、管路和热交换器等（针对内燃机的故障检测和诊断理论及其应用成果将发表于《发动机控制与诊断》一书中）。
　　本书介绍了故障诊断和容错技术在电子工程、机械、化工以及计算科学等
　　领域中的应用。本书适用于本科生、研究生以及相关领域的工程技术人员。学习本书所需要的前期基础知识主要包括大学本科水平的系统原理、自动控制、机械和电子技术。

《动态系统故障诊断与容错控制》 本书深入探讨动态系统的故障诊断与容错控制理论及其在实际工程中的应用。随着现代工业系统日益复杂化和自动化程度的提高，系统的可靠性和安全性变得至关重要。一旦系统中出现故障，轻则导致性能下降，重则可能引发灾难性事故。因此，开发高效的故障诊断与容错控制技术，是保障系统安全稳定运行的关键。 核心内容概述： 本书系统地介绍了当前在动态系统故障诊断和容错控制领域前沿的研究成果和实用技术。其内容涵盖了从基础理论到具体实现的多个层面，力求为读者提供一个全面而深入的理解。 1. 故障诊断基础理论： 故障模型： 详细阐述了不同类型的故障模型，包括偶发故障、持续故障、渐进故障等，并分析了其在系统中的表现形式。 检测原理： 深入剖析了故障检测的各种基本原理，如基于模型的方法（残差生成、状态估计）、基于信号处理的方法（滤波、谱分析）、基于知识的方法（专家系统、模糊逻辑）以及基于数据驱动的方法（机器学习、模式识别）等。 诊断与隔离： 重点介绍了故障诊断与隔离（FDI）的策略，包括如何确定故障的发生、定位故障发生的位置以及量化故障的严重程度。 2. 模型化故障诊断方法： 状态空间模型： 探讨了如何利用系统的状态空间模型来构建故障检测滤波器，并实现对系统状态和故障的估计。 输入-输出模型： 介绍了基于输入-输出关系（如传递函数、频率响应）进行故障诊断的方法，尤其适用于无法直接获取系统内部状态的场景。 残差生成与评估： 详细讲解了如何设计有效的残差生成器，以及如何对残差进行阈值设定和故障判定。 基于估计的诊断： 阐述了如何利用卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器等估计方法来估计系统状态，并从中检测故障。 符号诊断： 介绍了符号诊断方法，该方法通过分析系统变量的定性变化趋势来诊断故障，尤其适用于难以建立精确数学模型的复杂系统。 3. 容错控制系统（FCS）设计： 容错控制基本概念： 解释了容错控制的目标、类型（重构、补偿）以及实现容错控制的基本框架。 基于模型的容错控制： 重点介绍了如何利用已有的系统模型，在故障诊断信息的基础上，动态调整控制器参数或结构，以维持系统性能或实现安全退化。 状态重构与故障补偿： 讲解了在故障发生后，如何利用系统残余信息或外部传感器数据来重构受损系统的可用状态，并设计补偿控制器来抵消故障对系统性能的影响。 切换控制策略： 介绍了当发生不同类型故障时，系统如何通过切换到预设的容错控制器来应对。 4. 具体应用领域： 机械系统： 涵盖了电机驱动系统、机器人、航空航天器、汽车动力总成等典型机械设备的故障诊断与容错控制。例如，如何诊断电机绕组故障、执行器卡滞、传感器失效等，并设计相应的容错控制策略。 工业过程控制： 探讨了在化工、电力、制造业等领域的应用，如反应器温度控制、锅炉运行监测、生产线自动化等。 传感器网络： 讨论了如何对分布式传感器网络中的传感器故障进行诊断，并利用冗余信息实现数据的有效融合和容错。 可再生能源系统： 分析了风力发电机、太阳能电池阵列等可再生能源系统中常见的故障模式，以及相应的诊断与容错技术。 5. 先进技术与发展趋势： 数据驱动与人工智能： 探讨了机器学习、深度学习、模糊逻辑、神经网络等人工智能技术在故障诊断与容错控制中的应用，以及如何利用大数据来提升诊断的精度和鲁棒性。 模糊逻辑与神经网络： 介绍了如何利用模糊逻辑和神经网络来处理系统的不确定性和非线性，实现更灵活和智能的故障诊断与容错。 自适应与在线学习： 讨论了开发能够在线学习和自适应的故障诊断与容错系统，以应对系统性能随时间退化或环境变化的问题。 多传感器融合： 强调了利用来自多个传感器的数据来提高故障诊断的可靠性和准确性。 本书的特点： 理论与实践相结合： 既有严谨的数学推导和理论分析，又提供了丰富的工程实例和仿真应用，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 内容系统全面： 涵盖了故障诊断与容错控制的各个关键环节，为读者构建了一个完整的知识体系。 突出模型化方法： 深入研究了基于模型的故障诊断方法，这是当前研究和应用的热点。 紧跟技术前沿： 介绍了数据驱动、人工智能等新兴技术在FDI领域的最新进展。 适用范围广： 适用于自动化、控制工程、机械工程、航空航天、电气工程等多个相关专业的学生、研究人员和工程技术人员。 通过阅读本书，读者将能够深入理解动态系统故障诊断与容错控制的原理，掌握各种主流的诊断与容错技术，并能够将其应用于实际工程问题中，从而提高系统的安全性、可靠性和可用性。

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书籍评价 10 我对这本书的关注，源于我对智能制造和工业4.0浪潮下，系统可靠性提升的需求。我是一名在机器人领域工作的工程师，我们设计的机器人被广泛应用于各种生产线、仓库以及科研场景。这些机器人由大量的传感器、精密的驱动器、复杂的控制系统和机械结构组成，任何一个部分的故障都可能导致生产中断，甚至造成损失。本书的标题“应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用”精准地击中了我们的痛点。我特别希望书中能够详细阐述如何为机器人系统的关键部件，如关节驱动器、末端执行器、视觉传感器等，构建精确的数学模型。例如，如何建立一个包含电机、减速器、编码器等组件的驱动器模型，并通过分析其力矩、速度、位置等参数与模型预测值的偏差，来诊断诸如电机绕组损坏、轴承磨损、编码器失准等问题。又如，如何对视觉传感器进行建模，通过分析其图像采集的质量、目标识别的精度等，来判断传感器是否存在污损、光路问题或内部电路故障。书中提到的“机械设备”和“工厂”（在这里可以理解为整个自动化生产线）的故障诊断应用，更是我们急需的知识。通过对整条生产线的模型化仿真，我们可以识别出瓶颈环节，预测潜在的故障点，并提前进行维护。而“容错系统”的概念，对于机器人系统而言，意味着在检测到某个关节或传感器故障时，能够通过调整路径规划、重新分配任务，或者切换到备用机器人，来维持整体生产线的运行。这将极大地提高工业生产的连续性和柔性。我非常期待从书中学习到先进的基于模型的故障诊断理论和方法，并将其应用于我们机器人产品的设计和维护中，为实现更智能、更可靠的工业自动化贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 6 作为一名在船舶工程领域工作的工程师，我对本书的标题“应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用”充满了期待。船舶作为大型、复杂的移动平台，其动力系统、导航系统、通信系统、生命保障系统等都高度依赖于各类机械和电子设备。这些设备在长期、恶劣的海洋环境下运行，故障的发生是不可避免的。提升故障诊断的准确性和及时性，对于保障船舶航行安全、降低运营成本具有至关重要的意义。我特别关注书中关于“机械设备”、“驱动器”、“传感器”和“工厂”（在此可理解为整个船舶系统）的故障诊断应用。船舶的动力装置，例如柴油发动机、涡轮机，以及各种泵、风机等，都是典型的复杂机械设备。如何通过建立这些设备的数学模型，来识别诸如活塞环磨损、轴承疲劳、阀门密封失效、冷却系统堵塞等早期故障，是提高船舶可靠性的关键。同样，船舶的航行控制系统，其传感器（如陀螺仪、加速度计、GPS）和驱动器（如舵机、推进器）的故障诊断也非常重要。书中提出的基于模型的诊断方法，似乎能够提供一种比传统经验诊断更具科学性和预测性的手段。例如，通过建立舵机系统的动态模型，来监测其响应速度、精度以及受力情况，从而判断是否存在液压泄漏、控制阀磨损等问题。此外，对于“容错系统”的论述，更是令我感到振奋。在海上，一旦发生关键系统故障，后果可能不堪设想。如果能够通过模型化的故障诊断，实现故障的快速识别和隔离，并自动启动备用系统，以维持船舶的基本操纵能力，这将极大地提高船舶在紧急情况下的生存能力。我渴望从书中学习到如何构建这些复杂海洋工程系统的模型，以及如何将这些模型应用于实际的故障诊断和容错设计中。

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书籍评价 7 我对本书的兴趣，源于我所在领域所面临的严峻挑战：如何在高风险、高价值的环境中，实现对系统性能的精准监控和故障的早期预警。我是一名核电站的技术人员，我们所面对的每一个设备，从反应堆的冷却系统、蒸汽发生器，到涡轮发电机组、仪表控制系统，都必须保持极高的可靠性和安全性。任何一点微小的偏差，都可能导致巨大的风险。传统的故障诊断方法，虽然在一定程度上能发挥作用，但面对核电站这种极其复杂的系统，其局限性越发明显。本书提出的“基于模型的故障诊断方法”，为我们提供了一个全新的视角。我尤其关注书中对“机械设备”、“驱动器”、“传感器”以及“工厂”整体故障诊断的论述。在核电站中，机械设备的故障，如泵的密封失效、阀门的卡滞、涡轮叶片的疲劳损伤等，都需要被精准地检测出来。通过建立这些设备的精确数学模型，模拟其正常运行时的参数变化规律，并与实际监测数据进行对比，我们有望在故障早期就发现异常。例如，我们可以对主泵的流体动力学特性、轴承的振动特性进行建模，通过分析其运行数据与模型的偏差，来判断是否存在气蚀、磨损等问题。而“传感器”和“驱动器”的故障，更是直接影响到控制系统的稳定。如何利用模型来诊断这些关键部件的性能衰减或失效，并实现智能的故障检测，是提升核电站安全性的重要途径。此外，“容错系统”部分，对于核电站来说，更是至关重要。在极端情况下，如果能够通过故障诊断技术，实现关键系统的平稳过渡或隔离，最大限度地保证反应堆的安全，将是不可估量的价值。这本书的深入分析，无疑为我们理解和应用这些先进的诊断技术，提供了宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 3 我是一名在大型炼油厂工作的工艺工程师，我们的装置运行环境复杂，设备种类繁多，且很多都是连续运行的，停工检修的成本极高。因此，实时、准确的故障诊断对我们来说至关重要。传统的故障诊断方法，很多时候都是基于经验和规则，对于一些非线性的、耦合性强的工艺过程，往往难以给出明确的诊断结果，甚至会误判。这本书提出的“基于模型的故障诊断方法”听起来非常具有吸引力，因为它似乎能够提供一种更具科学性和系统性的解决方案。我特别关注书中关于“机械设备”和“工厂”整体故障诊断的应用。机械设备的故障，如泵的汽蚀、压缩机的喘振、管道的泄漏等，往往会直接影响到工艺流程的稳定。而工厂作为一个庞大的系统，其故障诊断更是涉及到多个子系统之间的相互作用。如何将复杂的工艺流程、设备间的物质和能量传递，以及控制系统的反馈回路，都纳入到一个统一的数学模型中，并以此来识别异常，这无疑是一个巨大的挑战，也是本书的价值所在。我希望书中能够提供一些具体的案例，例如如何建立一个精密的炼油装置模型，能够模拟出不同工况下，关键设备的运行状态，并能识别出如换热器结垢、催化剂活性下降、阀门内漏等典型的工艺故障。此外，对于“容错系统”的介绍，也让我非常感兴趣。在化工领域，安全永远是第一位的。如果能够通过故障诊断技术，在检测到某个关键设备出现异常时，能够快速、平稳地将其隔离，并启动备用设备，或者调整工艺参数，以确保装置的安全停车，或者在一定程度上维持生产，这将极大地提升装置的安全性。这本书的出现，为我们从“事后维修”走向“事前预测”提供了理论指导和技术支撑，非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 5 这本书的题目，尤其是“基于模型的故障诊断方法及其应用”，对于我这样一个在铁路运输领域工作了多年的技术人员来说，具有极强的吸引力。铁路系统的安全稳定运行，直接关系到千千万万人的出行。从高速动车组的牵动系统、制动系统，到信号控制系统、通信系统，都涉及到大量复杂的机械和电子设备，任何一个环节的故障都可能引发严重的事故。我们一直以来都在努力提升故障诊断的水平，但很多时候，诊断过程仍然比较依赖于经验和事后分析。本书提出的“模型化”思路，让我看到了新的可能性。我特别关注书中对“机械设备”、“驱动器”和“工厂”（在这里可以理解为整个铁路交通系统）的故障诊断的应用。例如，在动车组的牵动系统中，电机、牵引变流器、齿轮箱等都是关键部件。如何建立一个能够准确反映这些部件运行状态的模型，并通过模型来识别诸如电机绕组绝缘劣化、变流器过载、齿轮磨损等早期故障，是至关重要的。又例如，在信号控制系统中，传感器、执行器、通信模块的故障都会影响到列车的安全运行。通过建立一个涵盖这些部件的数学模型，并实时监测其输出与模型预测的偏差，能够帮助我们更早地发现问题，避免连锁故障的发生。此外，书中提到的“容错系统”，对于铁路安全更是具有里程碑式的意义。一旦检测到某个关键部件发生故障，如果能够通过软件的调整，或者切换到备用系统，来保证列车继续安全运行，甚至能够实现安全停车，这将极大地提升铁路运输的整体安全水平。我非常期待书中能够提供一些实际应用的案例，帮助我们理解如何将这些复杂的模型化诊断方法，有效地应用到铁路系统的具体设备和场景中。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 9 作为一名在生物医学工程领域工作的研究人员，我一直致力于开发能够提高医疗设备可靠性和诊断精度的技术。医疗设备的故障，轻则影响诊断的准确性，重则危及患者生命。因此，对这些设备进行实时、精准的故障诊断，是至关重要的。本书的标题“应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用”，正是我们所追求的方向。我尤其关注书中关于“传感器”、“驱动器”以及“容错系统”的论述。在医疗设备中，传感器扮演着至关重要的角色，例如医学影像设备的传感器、生理信号监测设备的传感器等。这些传感器的准确性直接影响到诊断结果。如何通过建立传感器的精确模型，来监测其性能退化、噪声增加、漂移等问题，从而实现对其故障的早期预警，是我们一直关注的重点。同样，驱动器在许多医疗设备中也起着关键作用，例如手术机器人中的微型驱动器、注射泵中的精密驱动器等。这些驱动器的精密性和可靠性直接影响到治疗的有效性。本书提出的基于模型的诊断方法，为我们提供了一种系统性的手段来评估和诊断这些驱动器的性能。更让我兴奋的是“容错系统”部分。在医疗领域，冗余和容错设计是保障设备安全性的核心。如果能够将故障诊断技术与容错设计相结合，在检测到某个关键部件故障时，能够自动切换到备用部件，或者调整控制策略，以保证设备的持续、安全运行，这将极大地提升医疗设备的可靠性，并最终惠及患者。我期待书中能够深入探讨如何为复杂的生物医学设备构建精确的数学模型，以及如何将这些模型应用于故障的实时检测和容错系统的设计中，为推动精准医疗和智慧医疗的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 4 作为一名在航空航天领域工作的研发工程师，我对任何能够提升系统可靠性和安全性的技术都高度关注。本书的标题“应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用”立刻吸引了我的注意。在航空器上，任何一个微小的故障都可能导致灾难性的后果，因此，冗余设计和高精度的故障诊断是必不可少的。我尤其关注书中关于“驱动器”、“传感器”以及“容错系统”的论述。在航空器的控制系统中，精密的传感器用于感知飞行状态、环境参数，而复杂的驱动器则负责执行控制指令，例如操纵面舵角、发动机推力等。这些关键部件的故障，对飞行安全构成直接威胁。基于模型的故障诊断方法，通过建立这些部件的精确数学模型，并与实际测量数据进行比对，理论上可以实现对早期故障的预警和精准定位，这对于提高飞行安全至关重要。例如，我们可以为某个执行机构建立一个包含电机、齿轮箱、液压系统等部件的详细模型，通过监测其运动轨迹、受力情况、响应速度等，来判断是否存在磨损、泄漏、卡滞等问题。更重要的是，书中提及的“容错系统”部分。在航空器上，容错设计是核心理念之一。如果能够在故障诊断的基础上，实现实时的故障隔离和系统重构，例如在某个传感器失效时，能够自动切换到冗余传感器，或者根据其他传感器的数据进行估算，以保证控制系统的正常运行，这将极大地提升航空器的鲁棒性和生存能力。我期待书中能够深入探讨这些高可靠性系统中的具体模型构建方法、故障检测算法，以及容错策略的实现细节，为我们设计更安全、更可靠的航空器提供有力的理论和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 8 本书的标题“应用故障诊断学：基于模型的故障诊断方法及其应用”引起了我极大的关注，因为我是一名在大型交通基础设施领域工作的工程师，主要负责桥梁、隧道和道路的健康监测与维护。这些基础设施的长期稳定运行，对国家经济和社会发展至关重要。然而，长期的服役、环境因素的影响以及不可预测的载荷，都可能导致结构的损伤和性能退化。传统的监测方法，往往侧重于定期的现场检查和一些基础的传感器监测，对于一些早期、细微的损伤，往往难以捕捉。本书提出的“基于模型的故障诊断方法”，似乎能够为我们提供一种更为科学、系统性的解决方案。我特别期待书中关于“机械设备”（在这里可以理解为伸缩缝、减震支座等设备）和“工厂”（即整个交通基础设施网络）的故障诊断应用。例如，对于桥梁的伸缩缝，其性能的退化会直接影响到桥梁整体的受力状态。如何建立一个能够反映伸缩缝正常工作状态的数学模型，并通过监测其位移、摩擦力等参数，来识别是否存在卡滞、腐蚀等故障，是非常有价值的。又如，对于隧道内的通风系统、排水系统等“设备”，它们的正常运行对隧道安全至关重要。通过建立这些系统的模型，并实时监测其运行参数，可以帮助我们更早地发现潜在的故障，避免因设备失效而引发的安全问题。此外，书中提及的“容错系统”概念，虽然在基础设施领域不像航空航天那样直接，但其理念——即通过设计和管理，使得系统在面临一定程度的损伤时，仍能保持基本功能或安全运行——与我们的目标不谋而合。我希望能从书中学习到如何为复杂的基础设施系统构建精确的数学模型，以及如何将这些模型应用于故障的早期识别和风险评估中，从而提升基础设施的整体安全性与耐久性。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 1 这本书的出现，无疑为当前复杂且日益精密的工业系统提供了一套颇具前瞻性的思考框架。我是一名在大型制造企业一线工作的工程师，长期以来，我们面临的挑战是如何在设备运行过程中，更早、更准确地发现潜在的故障，并尽可能减少停机时间带来的损失。传统的故障诊断手段，往往依赖于经验判断和一些基础的统计分析，虽然在一些简单系统上能奏效，但在面对如高精度数控机床、复杂的电力驱动系统，甚至是自动化生产线上的传感器网络时，其局限性就暴露无遗。本书所提出的“基于模型的故障诊断方法”，在我看来，是一种从根本上解决问题的思路。它不再仅仅是“看到什么就修什么”，而是深入到系统的工作原理、数学模型，通过模拟系统的正常运行状态，来对比实际运行数据，从而精准定位偏差的根源。这对于我们理解设备内部的相互作用，以及不同部件之间的耦合关系，有着前所未有的指导意义。举个例子，在诊断某个变频器驱动的电机故障时，我们往往只能关注电机的电流、电压等宏观参数，但如果能构建一个精密的模型，模拟出电机绕组的电磁特性、轴承的摩擦模型，甚至是传动链的动态响应，那么即使是非常细微的、初期的绝缘劣化或者轴承磨损，都能在模型预测的正常值与实际测量值之间产生可捕捉的差异。这不仅仅是诊断，更是预测性维护的雏形。我尤其期待书中在“驱动器”和“机械设备”这两个章节的深入探讨，因为这些是我们日常工作中接触最多、问题也最棘手的环节。通过模型化的手段，我们或许能从“被动救火”转变为“主动预防”，将故障扼杀在萌芽状态，从而实现生产效率的最大化和成本的最优化。这本书的价值，远不止于理论的介绍，更在于它为我们提供了一种全新的、系统化的解决问题的工具和视角，对于提升我们工业系统的智能化和可靠性，具有深远的意义。

评分☆☆☆☆☆

书籍评价 2 作为一名长期从事自动化控制系统研发的科研人员，我对“基于模型的故障诊断”这一概念一直抱有浓厚的兴趣。过去，我们更多地将精力放在如何设计更鲁棒、更可靠的控制器，以应对各种不确定性和干扰。然而，即便再精密的系统，也无法完全避免磨损、老化、环境变化等因素导致的性能下降和故障。这本书的标题“应用故障诊断学”就直接点明了其应用导向，而“基于模型的故障诊断方法及其应用”更是精准地描绘了其核心内容。我特别关注书中对“传感器”和“驱动器”故障诊断的论述。传感器是工业自动化的“眼睛”和“触角”，它们的失准或失效，直接导致控制指令的偏差，进而可能引发连锁反应。而驱动器则是连接控制信号与执行机构的桥梁，其故障往往会直接导致设备无法正常运行，甚至损坏。我希望书中能够详细阐述如何构建这些关键部件的精确数学模型，以及如何利用这些模型来识别诸如传感器漂移、零点偏移、噪声增大、驱动器过载、过温、短路等各类典型的故障。例如，对于一个温度传感器，我们可以建立其热响应模型，通过分析其对温度变化的响应速率和幅度，来判断其是否出现老化或接触不良。对于一个伺服驱动器，其模型可以包含电流环、速度环、位置环的动态特性，以及过载保护、短路检测等功能模块，通过对比模型预测的电流、速度等参数与实际测量值的偏差，来诊断驱动器内部的元器件故障。此外，书中提及的“容错系统”部分，更是令人期待。在工业生产中，一些关键系统一旦发生故障，可能导致灾难性的后果。如果能够通过故障诊断技术，实时监测系统运行状态，并在检测到故障时，能够自动切换到备用部件，或者调整控制策略，以维持系统的基本功能，那么其安全性和可靠性将得到极大的提升。这本书的理论深度和实践广度，预示着它将成为我们理解和实现高可靠性工业系统的重要参考。