《智能运维与健康管理》教学课件 第8章
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一、课程简介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: TheSparse 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 toFault 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。
《智能运维与健康管理》课程大纲一、课程简介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: TheSparse 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 toFault 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。
一、课程简介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: TheSparse 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 toFault 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。
体育行业智能运动与健康管理方案第1章概述 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章智能运动与健康管理技术发展现状 (4)2.1 国内外发展概况 (4)2.2 主要技术及其应用 (4)2.3 存在的问题与挑战 (5)第3章智能运动装备与设备 (5)3.1 智能运动装备概述 (5)3.1.1 智能运动装备的概念 (6)3.1.2 智能运动装备的发展历程 (6)3.1.3 智能运动装备的分类 (6)3.1.4 智能运动装备的发展趋势 (6)3.2 智能运动监测设备 (6)3.2.1 智能运动监测设备的功能 (6)3.2.2 智能运动监测设备的关键技术 (7)3.2.3 智能运动监测设备的市场应用 (7)3.3 智能运动辅助设备 (7)3.3.1 智能运动辅助设备的分类 (7)3.3.2 智能运动辅助设备的功能 (8)3.3.3 智能运动辅助设备的市场应用 (8)第4章运动数据分析与处理 (8)4.1 数据采集与预处理 (8)4.1.1 数据来源 (8)4.1.2 数据采集方法 (9)4.1.3 数据预处理 (9)4.2 运动数据特征提取 (9)4.2.1 时间域特征提取 (9)4.2.2 空间域特征提取 (9)4.2.3 频域特征提取 (9)4.3 数据分析方法及其应用 (9)4.3.1 描述性统计分析 (9)4.3.2 相关性分析 (9)4.3.3 机器学习与数据挖掘 (10)4.3.4 深度学习 (10)第5章运动生理与心理监测 (10)5.1 运动生理监测技术 (10)5.1.1 心率监测技术 (10)5.1.2 血氧饱和度监测技术 (10)5.1.3 生理参数综合监测技术 (10)5.2 运动心理监测方法 (10)5.2.2 表情识别技术 (10)5.2.3 脑电波监测技术 (11)5.3 监测结果分析与评估 (11)5.3.1 生理参数分析 (11)5.3.2 心理状态评估 (11)5.3.3 综合评估与运动指导 (11)5.3.4 监测数据管理与应用 (11)第6章智能运动指导与训练 (11)6.1 运动处方制定 (11)6.2 智能运动指导系统 (11)6.3 运动训练效果评估 (12)第7章健康风险评估与干预 (12)7.1 健康风险因素识别 (12)7.1.1 个体基本信息:包括年龄、性别、身高、体重、BMI等; (12)7.1.2 生活方式:包括吸烟、饮酒、饮食、作息等; (12)7.1.3 生理指标:包括心率、血压、血糖、血脂等; (12)7.1.4 运动习惯:包括运动频率、运动强度、运动方式、运动损伤史等; (12)7.1.5 心理因素:包括焦虑、抑郁、压力等; (12)7.1.6 疾病史:包括心血管疾病、糖尿病、呼吸系统疾病等。
运动健身行业智能健身与健康管理方案第1章智能健身与健康管理概述 (3)1.1 健身行业现状分析 (3)1.2 智能健身与健康管理的发展趋势 (3)1.3 智能健身与健康管理的重要性 (4)第2章智能健身硬件设备 (4)2.1 智能穿戴设备 (4)2.1.1 智能手表 (4)2.1.2 智能手环 (4)2.1.3 智能运动鞋 (4)2.2 智能健身器材 (4)2.2.1 智能跑步机 (5)2.2.2 智能健身车 (5)2.2.3 智能瑜伽垫 (5)2.3 智能健身辅助工具 (5)2.3.1 智能哑铃 (5)2.3.2 智能跳绳 (5)2.3.3 智能拉力带 (5)第3章健身大数据分析 (5)3.1 数据采集与处理 (5)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据处理 (6)3.2 用户行为分析 (6)3.2.1 运动习惯分析 (6)3.2.2 健身偏好分析 (6)3.2.3 社交互动分析 (6)3.3 健身效果评估 (6)3.3.1 运动效果评估 (6)3.3.2 健康状况评估 (7)3.3.3 健身目标达成评估 (7)第4章个性化健身方案制定 (7)4.1 用户画像构建 (7)4.1.1 用户基本信息收集 (7)4.1.2 用户健康状况分析 (7)4.1.3 用户运动偏好调查 (7)4.2 健身需求分析 (7)4.2.1 健身目标分类 (7)4.2.2 健身需求评估 (7)4.3 个性化健身方案设计 (8)4.3.1 运动项目选择 (8)4.3.2 运动强度与频率设置 (8)4.3.3 营养建议 (8)4.3.5 健身跟踪与评估 (8)第5章智能健身教练服务 (8)5.1 在线健身课程 (8)5.2 虚拟现实健身教练 (9)5.3 个性化健身指导 (9)第6章健康管理与干预 (10)6.1 健康风险评估 (10)6.1.1 生理指标监测 (10)6.1.2 心理状态评估 (10)6.1.3 生活方式分析 (10)6.1.4 遗传因素考虑 (10)6.2 健康干预策略 (10)6.2.1 运动干预 (10)6.2.2 饮食干预 (10)6.2.3 心理干预 (10)6.2.4 生活方式干预 (11)6.3 慢病管理与康复 (11)6.3.1 慢病监测 (11)6.3.2 康复训练 (11)6.3.3 药物治疗 (11)6.3.4 健康教育 (11)第7章社交互动与健身社群 (11)7.1 健身社交平台 (11)7.1.1 平台功能设计 (11)7.1.2 平台运营策略 (12)7.2 健身社群建设 (12)7.2.1 社群分类 (12)7.2.2 社群管理 (12)7.3 健身活动与赛事 (12)7.3.1 活动策划 (12)7.3.2 赛事组织 (12)第8章健身行业商业模式创新 (13)8.1 健身行业盈利模式分析 (13)8.1.1 会员制服务 (13)8.1.2 增值服务 (13)8.1.3 广告和赞助 (13)8.2 互联网健身 (13)8.2.1 在线健身平台 (13)8.2.2 智能硬件设备 (13)8.2.3 社交互动 (13)8.3 跨界合作与拓展 (14)8.3.1 与旅游产业结合 (14)8.3.2 与医疗产业结合 (14)9.1 国内典型案例 (14)9.1.1 悦动圈 (14)9.1.2 乐心运动 (14)9.2 国外典型案例 (14)9.2.1 Fitbit (14)9.2.2 MyFitnessPal (15)9.3 成功经验与启示 (15)第10章健身行业未来发展展望 (15)10.1 技术创新与应用 (15)10.2 市场拓展与竞争格局 (16)10.3 政策与产业环境分析 (16)第1章智能健身与健康管理概述1.1 健身行业现状分析国民健康意识的逐渐增强,我国健身行业呈现出快速发展的态势。