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发布时间：1714246792 来源：文档文库
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一、课程简介课程名称 英文名称 课程代码 课程类别 学分 开课学期 开课单位 适用专业 先修课程 主讲教师 （姓名/职称） 考核方式及各环节所占比例
智能运维与健康管理
Intelligent Operation and Maintenance with Health Management
学科专业类/专业核心课程 2
机械工程等工科专业高年级学生
高等数学、线性代数、信号处理、测试技术、动力学分析等
闭卷笔试120分钟；
期末考试成绩占60％、平时成绩占20％、实验占20% 课程概要
《智能运维与健康管理》是响应中国制造2025战略计划背景下，中国科协智能制造学会联合体制定的“智能领域人才培养方案” 相关课程与教材之一，是工科高等学校智能领域人才培养“大学加课”中的一门核心课程，旨在培养学生具有智能运维与健康管理的基本知识以及工程实践能力。
本课程的主要任务是通过课堂教学、课外讨论、工程问题驱动的实验教学等环节，培养学生面向高端装备全寿命周期运行的智能维护与健康管理的实践能力，使学生基本掌握高端装备运行安全保障的理论基础，包括故障建模与动态演化机理、早期故障的特征提取和信息融合方法、基于模型的早期故障智能预示方法、状态评估与维修决策模型、智能维护与自主维修技术等；理解智能维护与健康管理典型工程应用中的健康管理系统架构与关键技术，掌握健康管理体系与指标验证方法，具备智能运维与健康管理相关的系统思维能力、项目管理、跨学科智能制造的沟通能力。
总学时/实验学时 30/4-6 修读类别
必修
课程目标
1. 要求学生基本掌握智能维护与健康管理的理论基础，即重大装备故障建模与动态演化机理、早期故障的特征提取和信息融合方法、基于模型的早期故障智能预示方法、状态评估与维修决策模型；
2. 要求学生熟练掌握故障机理分析的动力学基础、机械故障诊断的内积变换原理、大数据健康监测和智能诊断的基本流程和典型方法、典型的深度学习模型与迁移学习方法、设备安全智能监控信息化管理的具体内容与实施手段等基础内容；能够使用计算机实现关键技术的分析计算；
3. 通过本课程的学习与实践，应使学生掌握智能运维与健康管理基本知识的运用，开展有效的工程实验研究，具备解决高端装备安全可靠运行的基本能力。
毕业要求 1. 工程知识
毕业要求指标点
掌握智能运维与健康管理的基本知识并能将其用于解决高端装备全寿命周期的安全运行工程问题； 能够应用故障机理分析的动力学基础、机械故障诊断的内积变换原理、大数据健康监测和智能诊断的基本流程和典型方法、典型的深度学习模型与迁移学习方法，对典型工程领域的复杂装备安全运行问题进行识别和描述；
能够针对典型工程装备安全运行问题设计整体健康管理体系实现方案、搭建实验系统，开展有效的实验验证研究；
能够在对重大装备进行健康管理体系设计与实现过程中，利用现代信息技术及工具，获取或开发所需资源，并能选用恰当的诊断/预测方法及软件工具，建立运行故障的模拟及诊断分析模型，进行健康管理方案的验证与评价；
课程目标对毕业要求的支撑关系 课程目标1 2. 问题分析 课程目标2 3. 研究 课程目标3 4. 使用现代工具
课程目标3
教材及主要参考书
教材：
[1] 陈雪峰，訾艳阳. 智能运维与健康管理，机械工程出版社，2018 参考书：加英文图书
[1] 钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2006. [2] 褚福磊. 机械故障诊断中的现代信号处理方法[M]. 北京: 科学出版社, 2009. [3] 何正嘉, 陈进, 王太勇, 等. 机械故障诊断理论及应用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2010. [4] 高金吉. 机器故障诊治与自愈化[M]. 北京: 高等教育出版社, 2012 [5] 周志华. 机器学习[M]. 北京: 清华大学出版社, 2016. [6] 杨申仲等. 现代设备管理[M]. 北京：机械工业出版社，2012. [7] 李斌，李曦. 数控技术[M]. 华中科技大学出版社, 2010. [8] 托马斯·保尔汉森, 米夏埃尔·腾·洪佩尔, 布里吉特·福格尔-霍尔泽. 实施工业4.0[M]. 工业和信息化部电子科学技术情报研究所, 译. 北京: 电子工业出版社, 2015. [9] Pecht M. Prognostics and Health Management of Electronics[M]: John Wiley & Sons, Ltd, 2009. [10] Mobley R K. An Introduction to Predictive Maintenance[M]. 2nd edition. Elsevier Butterworth-Heinemann: Burlington, MA, 2002. [11] Mallat Stphane. A Wavelet Tour of Signal Processing, Third Edition: The Sparse Way[M]: Academic Press, 2008. [12] Goodfellow I., Bengio Y., Courville A., al et. Deep learning[M]. Cambridge: MIT press, 2016. [13] Isermann R. Fault Diagnosis Systems: An Introduction from Fault Detection to Fault Tolerance[M]. Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006. 二、课程内容及学时分配
绪论（2学时） （讲授，对应课程目标1）
1.1引言：介绍发展智能运维与健康管理技术的国内外背景与重要意义；（1.1与1.2 共0.5学时）
1.2机械状态监测与故障诊断：当前机械状态监测与故障诊断技术的发展水平与存在问题；（1.1与1.2 共0.5学时）
1.3智能运维与健康管理：PHM核心技术的概念内涵与体系结构、资产管理方法及智能运维方法；（1学时）
1.4培养目标与新工科计划、高等工程教育专业认证的关系。（0.5学时） 要求：
1）了解本课程研究的背景、对象、意义与内容。
2）了解机械状态监测与故障诊断技术的发展现状与存在问题。 3）了解智能运维与健康管理技术的体系结构与实现流程。 