智能維護系統(tǒng)（ims）技術(shù)介紹(文件)
【正文】 。虛擬現(xiàn)實在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用。振動工程學(xué)報，1998，11（1）：6569。18. 吳偉蔚、楊叔子。汽輪發(fā)電機組故障診斷專家系統(tǒng)的研究。振動、測試與診斷，1998，19（3）：222－22821. 李杰 (Lee, J.)，數(shù)字化服務(wù)技術(shù)及其與設(shè)計、制造的集成，中國機械工程，1998，Vol. 922. 李杰 (Lee, J.)，關(guān)于未來制造業(yè)的戰(zhàn)略思考，中國機械工程，1999，Vol. 423. Lee, J. and Wang, B. Book on Modern Computeraided Maintenance: Methodology and Practices, Kluwer Academic Publishing, 1998.24. Djurdjanovic, Dragan, Ni, J, Lee, J “Timefrequency Based Sensor Fusion in the Assessment and Monitoring of Machine Performance Degradation,” Proceeding of ASME IMECamp。20. 韓西京、張錦萍、趙淳生、史鐵林。振動工程學(xué)報，2020，13（3）：393－399。循環(huán)周期圖在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用。16. 張中民、盧文祥、楊叔子。西安交通大學(xué)學(xué)報，2020，35（9）：954－957。 M, Lee J. Predictive algorithm for machine degradation detection using logistic regression. Proceedings of MIM 2020: 5th International Conference on Managing Innovations in Manufacturing (MIM), Milwaukee, Wisconsin, USA, September 911, 202011. Wang X, Yu G, Koc M, Lee J. Wavelet neural work for machining performance assessment and its implication to machinery prognostic. Proceedings of MIM 2020: 5th International Conference on Managing Innovations in Manufacturing (MIM), Milwaukee, Wisconsin, USA, September 911, 2020: 15015612. Lee J. Teleservice engineering in manufacturing: challenges and opportunities. International Journal of Machine Tools amp。2 智能維護重大發(fā)展機遇智能維護作為一種新的理念，在科技極為發(fā)達的美國，其發(fā)展也不過幾年時間。通用汽車（GM）公司已經(jīng)制定了一個利用衛(wèi)星通訊服務(wù)的 OnStar 計劃，即到 2020年，給所有該公司生產(chǎn)的汽車裝上經(jīng)過改良的衛(wèi)星通訊設(shè)施。這為各航班安排發(fā)動機的維護計劃提供了方便，從而降低了檢查和維護成本，而以往發(fā)生故障時，僅確定故障原因就要很長的時間。D2B 平臺系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)、信息的格式、與其它商務(wù)系統(tǒng)的連接，以及如何利用智能維護的信息進行產(chǎn)品再優(yōu)化設(shè)計等問題都有待于進一步的研究。Jay Lee 在文獻【12】 中，提出了遠程服務(wù)系統(tǒng)框架及面臨的關(guān)鍵技術(shù)和挑戰(zhàn)機遇。Tong 及 Lee 從控制理論出發(fā)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在不改變原有控制系統(tǒng)的條件下，提出了基于控制系統(tǒng)規(guī)則的性能評估方法 【9】 ，并在 ABS剎車系統(tǒng)上得到了應(yīng)用；Yan 及 Lee 利用邏輯回歸算法對電梯的性能衰退狀態(tài)作出了評估，并對殘余壽命進行了預(yù)測，為電梯的維護決策提供了有力支持 【10】 ；Wang 及 Lee 提出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能評估預(yù)測算法，并對機床主軸和刀具的磨損情況進行了評估和預(yù)測 【11】 。典型的線形預(yù)測模型有 1926 年 Yule 提出的 AR（Auto Regressive）模型和 1976 年 Box、Jenkins 提出的 ARMA/ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型，其局限條件是信號必須是線形的；典型的非線形模型有 Ton
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