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第一部分 概述 3

第1章 概述 3

1.1 引言 3

1.2 研究维修的框架 4

1.3 手册的结构 7

1.4 目标读者 13

1.5 本章缩略语 13

第二部分 概念和方法的演化 17

第2章 从演化的视角看待维修 17

2.1 引言 17

2.2 维修所处的环境 17

2.3 维修实践随时间的演变 20

2.4 维修管理者 32

2.5 结论和维修面临的新挑战 35

2.6 本章缩略语 36

2.7 参考文献 38

第3章 维修的新技术 39

3.1 简介 39

3.2 维修技术现状综述 40

3.3 基于Watchdog Agent？的智能维修系统 44

3.4 结论和未来研究方向 56

3.5 本章缩略语 58

3.6 参考文献 59

第4章 以可靠性为中心的维修 62

4.1 引言 62

4.2 以可靠性为中心的维修分析过程的主要步骤 63

4.3 通用的和本地的以可靠性为中心的维修分析 78

4.4 维修间隔周期的建模和最优化 79

4.5 结论 83

4.6 本章缩略语 83

4.7 参考文献 84

第三部分 方法和技术 89

第5章 视情维修建模 89

5.1 概述 89

5.2 状态监测技术 90

5.3 视情维修建模 92

5.4 条件剩余寿命预测 95

5.5 将来的研究方向 100

5.6 总结和结论 101

5.7 本章缩略语 102

5.8 参考文献 102

第6章 基于有限数据的维修 104

6.1 引言 104

6.2 贝叶斯方法的必要性 105

6.3 贝叶斯推理 106

6.4 先验分布和后验分布 107

6.5 预测分布 110

6.6 先验分布的详细叙述 111

6.7 贝叶斯决策理论 112

6.8 贝叶斯方法应用于维修的回顾 113

6.9 案例研究 115

6.10 结论 116

6.11 本章缩略语及主要符号 117

6.12 参考文献 118

第7章 可靠性预测和加速试验 119

7.1 引言 119

7.2 加速寿命试验的类型 120

7.3 加速寿命试验可靠性估计模型 121

7.4 加速寿命试验的设计 125

7.5 加速寿命试验结果与正常工作条件下维修决策的关联 128

7.6 确定正常条件下最优预防性维修策略和最优退化阈值 129

7.7 结论 133

7.8 本章缩略语 133

7.9 参考文献 134

第8章 复杂系统的预防性维修模型 136

8.1 引言 136

8.2 历史数据集合实例 136

8.3 预防性和修复性维修的作用 138

8.4 适当模型的综述 139

8.5 广义比例强度模型（GPIM） 145

8.6 参数估计 146

8.7 模型的选择 148

8.8 预防性维修规划 150

8.9 应用 151

8.10 结论 154

8.11 本章缩略语及主要符号 154

8.12 参考文献 155

第9章 维修中的人工智能 157

9.1 引言 157

9.2 维修管理、规划和调度 157

9.3 人工智能技术 158

9.4 维修中的人工智能 159

9.5 复合智能维修优化系统 163

9.6 将来的发展 167

9.7 结论 168

9.8 致谢 169

9.9 本章缩略语 169

9.10 参考文献 170

第四部分 特殊问题建模 177

第10章 可修系统的维修 177

10.1 引言 177

10.2 点过程方法 178

10.3 故障竞争风险模型与预防性维修对比 185

10.4 周期测试系统 189

10.5 结论 193

10.6 本章缩略语 194

10.7 参考文献 195

第11章 多组件系统的最优化维修：综述 197

11.1 引言 197

11.2 构造领域 198

11.3 经济相关性 199

11.4 随机相关性 205

11.5 结构相关性 210

11.6 计划周期和最优化方法 210

11.7 趋势及开放领域 211

11.8 总结 212

11.9 本章缩略语 212

11.10 参考文献 213

第12章 资本设备的更换 215

12.1 引言 215

12.2 资本设备更换建模的框架 216

12.3 经济寿命模型 217

12.4 网络系统的资本设备更换 226

12.5 动态规划模型 229

12.6 未来研究方向的讨论 237

12.7 本章缩略语 237

12.8 参考文献 237

第13章 维修和生产：规划模型综述 240

13.1 引言 240

13.2 维修规划和最优化的综述 241

13.3 考虑生产因素时何时维修 242

13.4 特定行业领域 245

13.5 维修的生产规划 247

13.6 集成化的生产和维修规划 248

13.7 趋势和开放领域 252

13.8 结论 253

13.9 致谢 253

13.10 本章缩略语 253

13.11 参考文献 254

第14章 延迟时间建模 258

14.1 引言 258

14.2 延迟时间的概念 259

14.3 复杂设备的延迟时间建模 260

14.4 受单一故障模式影响的组件（单组件系统）的延迟时间模型 263

14.5 延迟时间模型的参数估计 267

14.6 延迟时间建模的发展和未来研究方向 273

14.7 结论 274

14.8 题献 274

14.9 本章缩略语 275

14.10 参考文献 275

第五部分 管理 279

第15章 维修外包 279

15.1 引言 279

15.2 客户和维修代理商视角 280

15.3 维修外包研究的框架 282

15.4 文献综述 286

15.5 游戏理论方法 288

15.6 代理理论（委托-代理问题） 289

15.7 结论和将来研究的主题 291

15.8 本章缩略语 291

15.9 参考文献 291

第16章 租赁设备的维修 294

16.1 引言 294

16.2 设备租赁 295

16.3 设备租赁研究的框架 296

16.4 操作租赁模式下的设备维修 299

16.5 维修政策的分析和优化 304

16.6 将来研究的主题 307

16.7 本章缩略语及主要符号 307

16.8 参考文献 308

第17章 计算机化的维修管理系统 310

17.1 引言 310

17.2 黑洞的证据 311

17.3 在维修中决策分析的应用 314

17.4 维修策略 314

17.5 一个工业研究实例中的决策网格 315

17.6 应答式维修中的待处理需求 321

17.7 将来的研究方向和结论 322

17.8 本章缩略语 322

17.9 参考文献 323

第18章 维修中的风险分析 325

18.1 引言 325

18.2 风险管理和风险分析基础 325

18.3 将风险分析用于维修活动的决策支持中 327

18.4 一个案例 330

18.5 关键问题的讨论 336

18.6 结论 339

18.7 本章缩略语 339

18.8 参考文献 340

第19章 维修性能度量系统 342

19.1 引言 342

19.2 性能度量——综述 342

19.3 维修性能度量 344

19.4 开发和执行问题 345

19.5 维修性能度量框架 347

19.6 不同工业领域的实例 351

19.7 结论 354

19.8 本章缩略语 354

19.9 参考文献 355

第20章 维修备件的预测和库存管理 357

20.1 引言 357

20.2 备件分类 358

20.3 参数预测 362

20.4 非参数预测 366

20.5 性能度量 367

20.6 实验证据 371

20.7 结论 372

20.8 本章缩略语 374

20.9 参考文献 375

第六部分 应用（研究案例） 381

第21章 铁路行业的维修 381

21.1 引言 381

21.2 铁路维修的背景信息 381

21.3 研究案例一 382

21.4 研究案例二 389

21.5 结论 396

21.6 本章缩略语 396

21.7 参考文献 397

第22章 柴油发动机的状态监测 399

22.1 引言 399

22.2 视情维修及其在柴油发动机中的应用 399

22.3 问题背景和观察结果 403

22.4 多变量控制表和判别模型的开发 405

22.5 结论和讨论 414

22.6 致谢 414

22.7 本章缩略语及主要符号 414

22.8 参考文献 415

第23章 瑞典铁路管理局中维修过程的标杆分析 417

23.1 引言 417

23.2 瑞典铁路的运营 417

23.3 标杆分析：概述 418

23.4 维修的标杆分析 420

23.5 瑞典铁路部门的标杆分析 422

23.6 研究案例一：跨国境标杆分析 422

23.7 研究案例二：维修承包的内部标杆分析 424

23.8 研究案例三：欧洲铁路管理局之间的透明度 427

23.9 讨论 429

23.10 结论 429

23.11 研究展望 430

23.12 致谢 430

23.13 附录 431

23.14 本章缩略语 433

23.15 参考文献 433

第24章 集成化电子运营和电子维修：在北海海上资产中的应用 435

24.1 引言 435

24.2 当前对于电子维修的反思 436

24.3 海上资产维修 437

24.4 e-方法：改变技术和经济环境 439

24.5 集成化电子运营和电子维修方案在北海的开发和应用 441

24.6 北海资产运营和维修中e-方法的关键特征 443

24.7 完全集成化和高可靠性所面临的挑战 446

24.8 结论 449

24.9 本章缩略语 450

24.10 参考文献 450

第25章 基于监视控制与数据采集系统（SCADA）数据的长壁开采设备的故障检测和识别 454

25.1 引言 454

25.2 长壁开采系统 454

25.3 减少设备停机时间：采用故障检测和识别的案例 457

25.4 故障检测和识别方法 459

25.5 长壁开采故障检测和识别训练集的开发 463

25.6 事件时间的判定 465

25.7 观测数据的分类 469

25.8 故障检测和识别结果 474

25.9 结论 475

25.10 本章缩略语 476

25.11 参考文献 476

作者简历 477

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