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| 編輯推薦： |
本书简要介绍了以可靠性为中心的维修理论起源和发展，系统介绍了以可靠性为中心的维修理论在风力发电机组设备维修决策中各关键技术特点及实施过程，详细介绍了风力发电机组设备实施以可靠性为中心的维修的效果。全书共分为七章，主要包括绪论、RCM基本理论及其风电机组应用分析、风电机组的FMECA分析模型、风电机组的可靠性分析模型、风电机组设备重要度分析模型、风电机组的RCM决策模型、风电机组维修辅助决策系统。
本书可作为风电企业开展以可靠性为中心的维修管理参考用书，也可为其他相关企业提供借鉴经验和帮助。
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| 內容簡介： |
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本书研究了国内外RCM实施的基本模型，发现传统RCM理论不能完全满足风电机组子系统或部件故障危害度评价、设备重要度评价以及预防性维修策略的制定需要。针对这些不完善的地方，本书按照RCM实施内涵要求，提出针对风电机组预防性维修策略制定所需要的RCM改进方案。针对风电机组复杂设备功能和结构，以实际风电机组运行数据为例，研究了风电机组各子系统和部件的失效机理、故障模式及后果影响问题，提出了基于灰色理论的FMECA分析模型，给出了风电机组故障危害度评价方法和求解算法，并根据实际应用反馈，扩展和优化了传统FMECA分析表内容。
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| 關於作者： |
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从事风力发电机组检修维护管理人员和技术人员。
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| 目錄：
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第一章 绪论
1.1背景与意义
1.1.1 风电行业发展现状
1.1.2 研究风电机组先进运维决策技术的必要性
1.2国内外研究状况
1.2.1设备维修理论
1.2.2 RCM理论及应用研究
1.2.3 风电机组维修决策支持系统研究现状
第二章 RCM基本理论及其风电机组应用分析
2.1 概述
2.2 以可靠性为中心的维修理论
2.2.1 RCM基本思想
2.2.2RCM基本分析方法
2.2.3RCM实施过程
2.3 风电机组特点
2.3.1 风电机组类型
2.3.2风电机组系统划分
2.4 张北坝头风电场现行运维技术及RCM实施方案
2.41.1张北坝头风电场设备基本情况
2.4.2 RCM理论实际应用中的不足
2.4.3RCM理论的改进
2.5 本章小结
第三章 风电机组的FMECA分析模型
3.1概述
3.2 风电机组故障数据分析
3.2.1 故障数据收集
3.2.2 故障数据统计
3.2.3 风电机组故障随时间变化分析
3.2.4风电机组各子系统逐年故障情况分析
3.3 风电机组故障模式、影响及危害度分析（FMECA）
3.3.1 FMECA基本概念
3.3.2 风电机组实施FMECA的流程设计
3.3.3 建立风电机组的FMECA表
3.4 风电机组故障危害度分析及改进
3.4.1 危害性矩阵分析法
3.4.2 传统FMECA中故障危害度分析存在的问题
3.4.3 基于灰色理论的风电机组故障危害度分析
3.4.4 应用案例
3.5 风电机组FMECA的实用性改进
3.5.1 故障发生后快速定位故障原因
3.5.2 实现一般性FMECA分析结果与特定环境FMECA分析对比
3.5.3 实现与可靠性指标、SCADA监测数据关联
3.6 本章小结
第四章 风电机组的可靠性分析模型
4.1 概述
4.2 设备可靠性分析基础
4.2.1 设备可靠性量化分析流程
4.2.2 可靠性量化指标确定
4.3风电机组寿命分布模型
4.3.1 威布尔分布模型
4.3.2 威布尔分布模型参数估计方法
4.4 基于支持向量回归机的威布尔分布模型参数估计
4.4.1 线性-带支持向量回归机
4.4.2 支持向量回归机参数选择
4.4.3 估计精度的评价
4.4.4应用实例
4.4.5 样本量大小对参数估计精度的影响分析
4.5 风电机组可靠性分析实例
4.5.1 风电机组宏观可靠性指标
4.5.2 风电机组子系统级微观可靠性指标
4.5.3 风电机组部件微观可靠性指标
4.6 本章小结
第五章 风电机组设备重要度分析模型
5.1 概述
5.2 风电机组重要度分析
5.2.1 风电机组重要度影响因素
5.2.2 基于蒙特卡洛方法的风电机组重要度分析模型
5.2.3 对风电机组子系统级、部件级重要度分析实例
5.3 本章小结
第六章 风电机组的RCM决策模型
6.1 风电机组维修方式的确定
6.2 风电机组的预防性维修决策
6.2.1 风电机组的预防性维修模型
6.2.2 基于费用最低的风电机组预防性维修模型
6.2.3 基于可用度的风电机组定期维修模型
6.2.4 基于熵法的风电机组定期维修模型
6.3 实例分析
6.4 风电机组RCM维修策略评价
6.5 本章小结
第七章 风电机组检修维护辅助决策系统
7.1 概述
7.2 系统总体设计
7.2.1 系统总体结构
7.2.2 系统功能分析
7.3 系统数据库设计与管理
7.3.1 数据库结构及构建方法
7.3.2 数据库内容及作用
7.4 系统模型库设计与管理
7.5 系统知识库设计与管理
7.6 风电机组检修维护辅助决策系统的实现
7.6.1 系统交互界面
7.6.2故障数据录入
7.6.3 故障模式、影响及危害度分析（FMECA）
7.6.4 故障数据统计分析
7.6.5 风电机组可靠性分析
7.6.6 风电机组维修决策及优化
7.7 本章小结
第一章 绪论
1.1背景与意义
1.1.1 风电行业发展现状
1.1.2 研究风电机组先进运维决策技术的必要性
1.2国内外研究状况
1.2.1设备维修理论
1.2.2 RCM理论及应用研究
1.2.3 风电机组维修决策支持系统研究现状
第二章 RCM基本理论及其风电机组应用分析
2.1 概述
2.2 以可靠性为中心的维修理论
2.2.1 RCM基本思想
2.2.2RCM基本分析方法
2.2.3RCM实施过程
2.3 风电机组特点
2.3.1 风电机组类型
2.3.2风电机组系统划分
2.4 张北坝头风电场现行运维技术及RCM实施方案
2.41.1张北坝头风电场设备基本情况
2.4.2 RCM理论实际应用中的不足
2.4.3RCM理论的改进
2.5 本章小结
第三章 风电机组的FMECA分析模型
3.1概述
3.2 风电机组故障数据分析
3.2.1 故障数据收集
3.2.2 故障数据统计
3.2.3 风电机组故障随时间变化分析
3.2.4风电机组各子系统逐年故障情况分析
3.3 风电机组故障模式、影响及危害度分析（FMECA）
3.3.1 FMECA基本概念
3.3.2 风电机组实施FMECA的流程设计
3.3.3 建立风电机组的FMECA表
3.4 风电机组故障危害度分析及改进
3.4.1 危害性矩阵分析法
3.4.2 传统FMECA中故障危害度分析存在的问题
3.4.3 基于灰色理论的风电机组故障危害度分析
3.4.4 应用案例
3.5 风电机组FMECA的实用性改进
3.5.1 故障发生后快速定位故障原因
3.5.2 实现一般性FMECA分析结果与特定环境FMECA分析对比
3.5.3 实现与可靠性指标、SCADA监测数据关联
3.6 本章小结
第四章 风电机组的可靠性分析模型
4.1 概述
4.2 设备可靠性分析基础
4.2.1 设备可靠性量化分析流程
4.2.2 可靠性量化指标确定
4.3风电机组寿命分布模型
4.3.1 威布尔分布模型
4.3.2 威布尔分布模型参数估计方法
4.4 基于支持向量回归机的威布尔分布模型参数估计
4.4.1 线性-带支持向量回归机
4.4.2 支持向量回归机参数选择
4.4.3 估计精度的评价
4.4.4应用实例
4.4.5 样本量大小对参数估计精度的影响分析
4.5 风电机组可靠性分析实例
4.5.1 风电机组宏观可靠性指标
4.5.2 风电机组子系统级微观可靠性指标
4.5.3 风电机组部件微观可靠性指标
4.6 本章小结
第五章 风电机组设备重要度分析模型
5.1 概述
5.2 风电机组重要度分析
5.2.1 风电机组重要度影响因素
5.2.2 基于蒙特卡洛方法的风电机组重要度分析模型
5.2.3 对风电机组子系统级、部件级重要度分析实例
5.3 本章小结
第六章 风电机组的RCM决策模型
6.1 风电机组维修方式的确定
6.2 风电机组的预防性维修决策
6.2.1 风电机组的预防性维修模型
6.2.2 基于费用最低的风电机组预防性维修模型
6.2.3 基于可用度的风电机组定期维修模型
6.2.4 基于熵法的风电机组定期维修模型
6.3 实例分析
6.4 风电机组RCM维修策略评价
6.5 本章小结
第七章 风电机组检修维护辅助决策系统
7.1 概述
7.2 系统总体设计
7.2.1 系统总体结构
7.2.2 系统功能分析
7.3 系统数据库设计与管理
7.3.1 数据库结构及构建方法
7.3.2 数据库内容及作用
7.4 系统模型库设计与管理
7.5 系统知识库设计与管理
7.6 风电机组检修维护辅助决策系统的实现
7.6.1 系统交互界面
7.6.2故障数据录入
7.6.3 故障模式、影响及危害度分析（FMECA）
7.6.4 故障数据统计分析
7.6.5 风电机组可靠性分析
7.6.6 风电机组维修决策及优化
7.7 本章小结
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| 內容試閱：
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近年来，国内风电机组装机规模快速扩大，风力发电在区域电网供电可靠性和安全影响越来越大，而目前国内风电企业对风电机组设备维修管理还较为粗放，维修管理的效率和经济性都难以满足当前电力市场发展需要，急需寻找一种符合风电机组设备特点的维修方式。预防性维修在传统发电领域已发挥重要作用，同时也是当前维修模式研究领域较为活跃的研究内容之一，但是在风电领域还未找到系统化决策应用方法。以可靠性为中心的维修理论是国外开展预防性维修决策应用较为广泛的理论，并且早期RCM理论应用于国外航空设备及军队设备保养，其应用领域的特点均为设备数量多、技术同质化等特点，因此考虑将RCM理论引入风电机组设备群的维修决策中，从而实现在确保风电机组安全可靠运行的前提下，提高风电机组维修决策的实效性和经济性。
为更好的推进RCM理论在风力发电机组设备维修中的实际应用，本书从RCM理论发展入手，阐述了RCM在风电领域应用的可行性，并对RCM理论在风电机组开展预防性维修决策时必须解决的关键技术进行研究，在总结RCM理论在风电机组维修中的应用经验，组织编写了《风力发电机组设备以可靠性为中心的维修》一书。本书研究了国内外RCM实施的基本模型，并按照RCM实施内涵要求，提出针对风电机组设备预防性维修策略制定所需要的RCM改进方案，并对RCM理论的实际应用提出了新的解决思路。
本书对于风电企业对于以可靠性为中心的维修理论的导入、推行、应用、提升的全过程实践具有一定的帮助和指导意义，对于其他风电企业的预防性维修决策管理推行亦有借鉴作用，既可以作为以可靠性为中心的维修理论知识的培训教材，也可作为发电企业，特别是风电企业推行发电设备以可靠性为中心的维修决策的实操手册。
本书自2018年3月开始，历时1年半编写完成，第一章介绍了国内外风电行业维修决策管理的现状；第二章介绍了RCM基本理论内容；第三章以实际风电机组运行数据为例，研究了风电机组各子系统和部件的失效机理、故障模式及后果影响问题，提出了基于灰色理论的FMECA分析模型，并根据实际应用反馈，扩展和优化了传统FMECA分析表内容；第四章考虑当前风电机组历史故障样本数据较少所导致的可靠性量化指标计算精度较差的问题，提出基于支持向量回归机威布尔分布的风电机组可靠性量化分析模型；第五章开展了风电机组各子系统及部件重要度影响因素的研究，设置了9项影响因素，提出了基于蒙特卡洛算法的设备重要度评价模型；第六章对基于RCM方法在风电机组预防性维修决策适用性方面进行研究，并结合实际案例验证了有效性；第七章在以上研究成果的基础上，探索性的开发了风电机组检修维护辅助决策系统，并对该系统功能和使用效果进行了介绍。
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