第一部分 概述

第1章 概述

1.1 引言

1.2 研究维修的框架

1.3 手册的结构

1.4 目标读者

1.5 本章缩略语

第二部分 概念和方法的演化

第2章 从演化的视角看待维修

2.1 引言

2.2 维修所处的环境

2.3 维修实践随时间的演变

2.4 维修管理者

2.5 结论和维修面临的新挑战

2.6 本章缩略语

2.7 参考文献

第3章 维修的新技术

3.1 简介

3.2 维修技术现状综述

3.3 基于Watchdog Agent？的智能维修系统

3.4 结论和未来研究方向

3.5 本章缩略语

3.6 参考文献

第4章 以可靠性为中心的维修

4.1 引言

4.2 以可靠性为中心的维修分析过程的主要步骤

4.3 通用的和本地的以可靠性为中心的维修分析

4.4 维修间隔周期的建模和最优化

4.5 结论

4.6 本章缩略语

4.7 参考文献

第三部分 方法和技术

第5章 视情维修建模

5.1 概述

5.2 状态监测技术

5.3 视情维修建模

5.4 条件剩余寿命预测

5.5 将来的研究方向

5.6 总结和结论

5.7 本章缩略语

5.8 参考文献

第6章 基于有限数据的维修

6.1 引言

6.2 贝叶斯方法的必要性

6.3 贝叶斯推理

6.4 先验分布和后验分布

6.5 预测分布

6.6 先验分布的详细叙述

6.7 贝叶斯决策理论

6.8 贝叶斯方法应用于维修的回顾

6.9 案例研究

6.10 结论

6.11 本章缩略语及主要符号

6.12 参考文献

第7章 可靠性预测和加速试验

7.1 引言

7.2 加速寿命试验的类型

7.3 加速寿命试验可靠性估计模型

7.4 加速寿命试验的设计

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

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

7.7 结论

7.8 本章缩略语

7.9 参考文献

第8章 复杂系统的预防性维修模型

8.1 引言

8.2 历史数据集合实例

8.3 预防性和修复性维修的作用

8.4 适当模型的综述

8.5 广义比例强度模型（GPIM）

8.6 参数估计

8.7 模型的选择

8.8 预防性维修规划

8.9 应用

8.10 结论

8.11 本章缩略语及主要符号

8.12 参考文献

第9章 维修中的人工智能

9.1 引言

9.2 维修管理、规划和调度

9.3 人工智能技术

9.4 维修中的人工智能

9.5 复合智能维修优化系统

9.6 将来的发展

9.7 结论

9.8 致谢

9.9 本章缩略语

9.10 参考文献

第四部分 特殊问题建模

第10章 可修系统的维修

10.1 引言

10.2 点过程方法

10.3 故障竞争风险模型与预防性维修对比

10.4 周期测试系统

10.5 结论

10.6 本章缩略语

10.7 参考文献

第11章 多组件系统的最优化维修：综述

11.1 引言

11.2 构造领域

11.3 经济相关性

11.4 随机相关性

11.5 结构相关性

11.6 计划周期和最优化方法

11.7 趋势及开放领域

11.8 总结

11.9 本章缩略语

11.10 参考文献

第12章 资本设备的更换

12.1 引言

12.2 资本设备更换建模的框架

12.3 经济寿命模型

12.4 网络系统的资本设备更换

12.5 动态规划模型

12.6 未来研究方向的讨论

12.7 本章缩略语

12.8 参考文献

第13章 维修和生产：规划模型综述

13.1 引言

13.2 维修规划和最优化的综述

13.3 考虑生产因素时何时维修

13.4 特定行业领域

13.5 维修的生产规划

13.6 集成化的生产和维修规划

13.7 趋势和开放领域

13.8 结论

13.9 致谢

13.10 本章缩略语

13.11 参考文献

第14章 延迟时间建模

14.1 引言

14.2 延迟时间的概念

14.3 复杂设备的延迟时间建模

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

14.5 延迟时间模型的参数估计

14.6 延迟时间建模的发展和未来研究方向

14.7 结论

14.8 题献

14.9 本章缩略语

14.10 参考文献

第五部分 管理

第15章 维修外包

15.1 引言

15.2 客户和维修代理商视角

15.3 维修外包研究的框架

15.4 文献综述

15.5 游戏理论方法

15.6 代理理论（委托-代理问题）

15.7 结论和将来研究的主题

15.8 本章缩略语

15.9 参考文献

第16章 租赁设备的维修

16.1 引言

16.2 设备租赁

16.3 设备租赁研究的框架

16.4 操作租赁模式下的设备维修

16.5 维修政策的分析和优化

16.6 将来研究的主题

16.7 本章缩略语及主要符号

16.8 参考文献

第17章 计算机化的维修管理系统

17.1 引言

17.2 黑洞的证据

17.3 在维修中决策分析的应用

17.4 维修策略

17.5 一个工业研究实例中的决策网格

17.6 应答式维修中的待处理需求

17.7 将来的研究方向和结论

17.8 本章缩略语

17.9 参考文献

第18章 维修中的风险分析

18.1 引言

18.2 风险管理和风险分析基础

18.3 将风险分析用于维修活动的决策支持中

18.4 一个案例

18.5 关键问题的讨论

18.6 结论

18.7 本章缩略语

18.8 参考文献

第19章 维修性能度量系统

19.1 引言

19.2 性能度量——综述

19.3 维修性能度量

19.4 开发和执行问题

19.5 维修性能度量框架

19.6 不同工业领域的实例

19.7 结论

19.8 本章缩略语

19.9 参考文献

第20章 维修备件的预测和库存管理

20.1 引言

20.2 备件分类

20.3 参数预测

20.4 非参数预测

20.5 性能度量

20.6 实验证据

20.7 结论

20.8 本章缩略语

20.9 参考文献

第六部分 应用（研究案例）

第21章 铁路行业的维修

21.1 引言

21.2 铁路维修的背景信息

21.3 研究案例一

21.4 研究案例二

21.5 结论

21.6 本章缩略语

21.7 参考文献

第22章 柴油发动机的状态监测

22.1 引言

22.2 视情维修及其在柴油发动机中的应用

22.3 问题背景和观察结果

22.4 多变量控制表和判别模型的开发

22.5 结论和讨论

22.6 致谢

22.7 本章缩略语及主要符号

22.8 参考文献

第23章 瑞典铁路管理局中维修过程的标杆分析

23.1 引言

23.2 瑞典铁路的运营

23.3 标杆分析：概述

23.4 维修的标杆分析

23.5 瑞典铁路部门的标杆分析

23.6 研究案例一：跨国境标杆分析

23.7 研究案例二：维修承包的内部标杆分析

23.8 研究案例三：欧洲铁路管理局之间的透明度

23.9 讨论

23.10 结论

23.11 研究展望

23.12 致谢

23.13 附录

23.14 本章缩略语

23.15 参考文献

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

24.1 引言

24.2 当前对于电子维修的反思

24.3 海上资产维修

24.4 e-方法：改变技术和经济环境

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

24.6 北海资产运营和维修中e-方法的关键特征

24.7 完全集成化和高可靠性所面临的挑战

24.8 结论

24.9 本章缩略语

24.10 参考文献

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

25.1 引言

25.2 长壁开采系统

25.3 减少设备停机时间：采用故障检测和识别的案例

25.4 故障检测和识别方法

25.5 长壁开采故障检测和识别训练集的开发

25.6 事件时间的判定

25.7 观测数据的分类

25.8 故障检测和识别结果

25.9 结论

25.10 本章缩略语

25.11 参考文献

作者简历