Predictive Maintenance in Dynamic Systems : Advanced Methods, Decision Support Tools and Real-World Applications
Langue : anglais
Edité par Springer, 2019
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- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a complete picture of several decision support tools for predictive maintenance. These include embedding early anomaly/fault detection, diagnosis and reasoning, remaining useful life prediction (fault prognostics), quality prediction and self-reaction, as well as optimization, control and self-healing techniques. It shows recent applications of these techniques within various types of industrial (production/utilities/equipment/plants/smart devices, etc.) systems addressing several challenges in Industry 4.0 and different tasks dealing with Big Data Streams, Internet of Things, specific infrastructures and tools, high system dynamics and non-stationary environments . Applications discussed include production and manufacturing systems, renewable energy production and management, maritime systems, power plants and turbines, conditioning systems, compressor valves, induction motors, flight simulators, railway infrastructures, mobile robots, cyber security and Internet ofThings. The contributors go beyond state of the art by placing a specific focus on dynamic systems, where it is of utmost importance to update system and maintenance models on the fly to maintain their predictive power.…
N° de réf. du vendeur 9783030056445
- Titre
- Predictive Maintenance in Dynamic Systems : Advanced Methods, Decision Support Tools and Real-World Applications
- Auteur
- Moamar Sayed-Mouchaweh
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2019
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3030056449
- ISBN à 13 chiffres
- 9783030056445
- Poids de l'article
- 1 033 grammes
- Dimensions
- 241x160x37 mm
Discusses problems in application domains such as on-line production lines, factories of the future, (cyber) security installations, IoT, and energy facilities
Studies the links between methods and techniques as well as open challenges of predictive maintenance, early fault diagnosis, and on-line decision support tools in dynamic systems
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À propos de l’auteur
Moamar Sayed-Mouchaweh received his Master degree from the University of Technology of Compiegne-France in 1999. Then, he received his PhD degree from the University of Reims-France in December 2002. He was working as Associated Professor in Computer Science, Control and Signal processing at the University of Reims-France in the Research center in Sciences and Technology of the Information and the Communication (CReSTIC). In December 2008, he obtained the Habilitation to Direct Researches (HDR) in Computer science, Control and Signal processing. Since September 2011, he is working as a Full Professor in the High National Engineering School of Mines "Ecole Nationale Supérieure des Mines de Douai" at the Department of Computer Science and Automatic Control (Informatique & Automatique). He edited the Springer book Learning in Non-Stationary Environments: Methods and Applications, in April 2012 and wrote two Brief Springer books in Electrical and Computer Engineering: Discrete Event Systems: Diagnosis and Diagnosability, and Learning from Data Streams in Dynamic Environments. He was a guest editor of several special issues of international journals. He was IPC Chair of the 12th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'13), the Conference Chair and IPC Chair of IEEE International Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS2015), and the IPC Chair of the 15th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'16). He is working as a member of the Editorial Board of Elsevier Journal Applied Soft Computing and Springer Journals Evolving Systems and Intelligent Industrial Systems.
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