Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces condition-based maintenance (CBM)/data-driven prognostics and health management (PHM) in detail, first explaining the PHM design approach from a systems engineering perspective, then summarizing and elaborating on the data-driven methodology for feature construction, as well as feature-based fault diagnosis and prognosis. The book includes a wealth of illustrations and tables to help explain the algorithms, as well as practical examples showing how to use this tool to solve situations for which analytic solutions are poorly suited. It equips readers to apply the concepts discussed in order to analyze and solve a variety of problems in PHM system design, feature construction, fault diagnosis and prognosis.

N� de ref. del art�culo 9789811095092

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Data-Driven Technology for Engineering Systems Health Management : Design Approach, Feature Construction, Fault Diagnosis, Prognosis, Fusion and Decisions
Editor: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore
Fecha de publicaci�n: 2018
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 9811095094
ISBN 13: 9789811095092
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 155 de alto por 21 de largo
Peso: 563 gramos

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Sinopsis

This book introduces condition-based maintenance (CBM)/data-driven prognostics and health management (PHM) in detail, first explaining the PHM design approach from a systems engineering perspective, then summarizing and elaborating on the data-driven methodology for feature construction, as well as feature-based fault diagnosis and prognosis. The book includes a wealth of illustrations and tables to help explain the algorithms, as well as practical examples showing how to use this tool to solve situations for which analytic solutions are poorly suited. It equips readers to apply the concepts discussed in order to analyze and solve a variety of problems in PHM system design, feature construction, fault diagnosis and prognosis.

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