Vibration Basics and Machine Reliability Simplified : From Fundamentals to AI-Driven Predictive Maintenance
Lingua: inglese
Editore: Personal Lean Publications, 2026
Serie: Libro 2 di 9 - Condition Monitoring & Predictive Maintenance Series
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This edition transforms the classic guide into a complete modern reference for anyone involved in machinery health, reliability engineering, and predictive maintenance.This book walks you from the core principles of vibration analysis to advanced AI-powered fault detection. The result is a clear, practical, and future-ready approach to keeping machines running at peak performance.Inside:AI Integration: How machine learning can detect faults weeks before failure.Real-world examples from pumps, motors, gearboxes, and rotating equipment.Updated Methods: Digital twins, motion amplification, ultrasonic detection, and MCSA.Expanded Fault Coverage: From unbalance and misalignment to looseness, electrical defects, and rotor eccentricity.Foundation to Future: Bridging traditional techniques with Industry 4.0 predictive tools.Key Topics:Fundamentals of vibration analysis and machine dynamicsCommon fault types and their signaturesData collection, sensor placement, and interpretation techniquesPractical corrective actions to eliminate root causesBest practices for a sustainable condition monitoring programAI-based workflows for automated diagnostics and RUL prediction.…
Codice articolo 9789403911595
- Titolo
- Vibration Basics and Machine Reliability Simplified : From Fundamentals to AI-Driven Predictive Maintenance
- Autore
- Mohammed Hamed Ahmed Soliman
- Editore
- Personal Lean Publications
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 940391159X
- ISBN 13
- 9789403911595
- Peso dell'articolo
- 235 grammi
- Dimensioni
- 215x135x11 mm
- Serie
- Libro 2 di 9: Condition Monitoring & Predictive Maintenance Series
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book walks you from the core principles of vibration analysis to advanced AI-powered fault detection. The result is a clear, practical, and future-ready approach to keeping machines running at peak performance.
Inside:
AI Integration: How machine learning can detect faults weeks before failure.
Real-world examples from pumps, motors, gearboxes, and rotating equipment.
Updated Methods: Digital twins, motion amplification, ultrasonic detection, and MCSA.
Expanded Fault Coverage: From unbalance and misalignment to looseness, electrical defects, and rotor eccentricity.
Foundation to Future: Bridging traditional techniques with Industry 4.0 predictive tools.
Key Topics:
Fundamentals of vibration analysis and machine dynamics
Common fault types and their signatures
Data collection, sensor placement, and interpretation techniques
Practical corrective actions to eliminate root causes
Best practices for a sustainable condition monitoring program
AI-based workflows for automated diagnostics and RUL prediction
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AHA-BUCH GmbH
Einbeck, Germania
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