本著作面向学科发展前沿与工程迫切需求，围绕机械装备智能运维面临的新挑战：数据大而不全呈"碎片化”、诊断与预测受制于专家经验、智能诊断依赖充足可用数据等，凝练出大数据背景下智能运维领域的科学问题与应用难题，按照"问题-理论-技术-实例”的逻辑主线，详细介绍了监测大数据质量保障、机械装备故障深度智能诊断、机械装备故障迁移智能诊断、数据驱动的机械装备剩余寿命预测等基础理论与核心技术，所述内容兼具前沿性、创新性与工程实用性。旨在将作者团队在智能运维领域的长期经验积累与最新研究成果分享给广大读者，为其开展相关学术研究、解决应用难题提供参考。

早在我国《庄子?外篇?天地》中就有了使用机械可致“用力甚寡而见功多”的记载。甚至在遥远的石器时代，机械就已经以许多简单工具的形式出现在原始人类的生活中。岁月更迭，刀耕火种，辗转成人类文明的赞歌；机械轰鸣，谱写成科技发展的乐章。时至今日，尽管机械的功能和形态日新月异，却始终代表着人类社会科学技术的发展方向。 机械装备虽然是一种“非生命”的存在，但与人类一样也要经历“生老病死”，因此诞生了“为机器看病”这门学科，即“机械故障诊断与运行维护”。该学科的研究始于20世纪60年代的欧美、日本等发达国家，我国在20世纪80年代开始深入探索。多年来，机械装备运行维护先后经历了三个重要阶段：事后维护、预防维护、预知维护。其中，预知维护又称为视情维护，这种维护模式利用机械装备的动态运行信息，诊断、预测机械装备的故障与退化行为，并依此确定最佳维护时间，对机械装备的故障零部件进行调整、维修或更换，从而在避免事故发生的同时，充分延长机械装备的使用寿命，达到减少维护成本、降低事故发生率、提高社会经济效益的目的。 随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与机械装备运行维护的深度融合，预知维护逐渐向智能运维转变。智能运维使用信息深度自感知、故障特征自表征、诊断知识自学习的人工智能技术，从机械监测大数据中分析和挖掘机械装备动态运行信息，自检和预警机械装备实时健康状态，诊断和预测机械装备潜在故障与退化趋势，代替基于人工生成机制的传统预知维护，为机械装备提供不间断的监测、诊断与预测维护服务，使机械装备达到近乎零事故的服役性能。 近年来，本书作者团队多次深入交通运输、能源化工、智能制造、航空航天等我国重点发展领域的骨干企业进行调研，发现工程实际中对机械装备智能运维的需求日益旺盛。鉴于工程迫切需求与智能运维优势的双重驱动，作者团队萌生了将多年研究成果撰写成书分享给更多读者的想法，本书正是在这样的背景下诞生的。 本书共6章。第1章为绪论，概述了机械监测大数据的形成因素与领域特点，阐述了智能运维的定义、框架与研究现状，总结了大数据下机械装备智能运维面临的机遇与挑战。第2章为机械监测大数据质量保障，概括了监测大数据的类型，介绍了大数据异常检测、恢复等数据质量保障技术的最新研究进展。第3章为基于传统机器学习的机械装备智能故障诊断，简述了几种传统机器学习方法的基本原理及其在机械装备智能故障诊断中的应用。第4章为基于深度学习的机械装备智能故障诊断，总结了深度智能诊断的一般流程，介绍了深度智能诊断的基本原理与研究成果。第5章为机械装备故障迁移智能诊断，总结了迁移诊断问题与任务，详述了迁移智能诊断的最新研究成果。第6章为数据驱动的机械装备剩余寿命预测，从健康指标构建、预测方法建立等方面详述了数据驱动寿命预测的最新研究成果。 作者在数十年的科学研究中，得到了科学技术部国家重点研发计划“智能机器人”重点专项（项目编号：2018YFB1306100）、国家杰出青年科学基金项目（项目编号：52025056）、国家优秀青年科学基金项目（项目编号：51222503）、国家自然科学基金联合基金重点支持项目（项目编号：U1709208）、面上项目（项目编号：61673311）等若干基金项目的资助，书中列举的案例大部分都是以上项目的研究成果，若没有这些项目的支持，本书难以成稿。 本书是研究团队集体智慧的结晶。团队成员李乃鹏、王彪、邢赛博、许学方对本书的编写做出了重要贡献。本书的汇稿与校稿得到了全体团队成员的鼎力支持和大力帮助，在此深表感谢！此外，在本书的修改和校对过程中，电子工业出版社刘志红编辑提出了宝贵意见和建议，在此致以衷心的感谢！ 由于本书内容广泛，且智能运维涉及多学科交叉，其中很多方法及应用仍处于发展和完善阶段，同时由于作者水平有限，书中难免有一些错误与不足之处，敬请各位专家与读者不吝批评指正。

第1章 绪论 1 1.1 机械监测大数据的形成因素与领域特点 3 1.1.1 机械监测大数据的形成因素 3 1.1.2 机械监测大数据的领域特点 4 1.2　机械装备智能运维的相关概念与研究现状 5 1.2.1 机械装备运行维护的定义 5 1.2.2 机械装备智能运维的定义 6 1.2.2 机械装备智能运维的研究现状 7 1.3 大数据下智能运维面临的机遇与挑战 14 参考文献 17 第2章 机械监测大数据质量保障 21 2.1　基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测 21 2.1.1　无迹卡尔曼滤波基本原理 22 2.1.2 基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测方法 24 2.1.3 滚动轴承流数据的异常检测 26 2.2 基于核密度异常因子的离线历史数据异常检测 29 2.2.1 局部异常因子基本原理 29 2.2.2 基于核密度异常因子的异常数据检测方法 31 2.2.3 风机主传动系统异常数据检测 35 2.3 基于张量Tucker分解的缺失数据恢复 37 2.3.1 张量分解理论 38 2.3.2 基于张量Tucker分解的缺失数据恢复方法 43 2.3.3 齿轮箱缺失数据恢复 46 本章小结 50 参考文献 51 第3章 基于传统机器学习的机械装备智能故障诊断 53 3.1 基于人工神经网络的智能故障诊断 54 3.1.1 人工神经网络基本原理 55 3.1.2 机车轮对轴承智能故障诊断 57 3.2 基于支持向量机的智能故障诊断 59 3.2.1 支持向量机基本原理 60 3.2.2 行星齿轮箱智能故障诊断 62 3.3 混合智能故障诊断 66 3.3.1 混合智能诊断基本原理 66 3.3.2 混合智能诊断模型 67 3.3.3 电动机滚动轴承智能故障诊断 73 本章小结 75 参考文献 75 第4章 基于深度学习的机械装备智能故障诊断 77 4.1 深度置信网络智能故障诊断 78 4.1.1 受限玻尔兹曼机基本原理 78 4.1.2 深度置信网络智能诊断模型 80 4.1.3 电动机滚动轴承智能故障诊断 82 4.2 堆叠自编码机智能故障诊断 84 4.2.1 自编码机基本原理 84 4.2.2 堆叠自编码机智能诊断模型 86 4.2.3 行星齿轮箱智能故障诊断 88 4.3 加权卷积神经网络智能故障诊断 91 4.3.1 卷积神经网络基本原理 92 4.3.2 加权卷积网络智能诊断模型 94 4.3.3 机车轮对轴承智能故障诊断 98 4.4 残差网络智能故障诊断 101 4.4.1 残差单元基本原理 101 4.4.2 基于残差网络的智能诊断模型 102 4.4.3 行星齿轮箱智能故障诊断 103 本章小结 106 参考文献 106 第5章 机械装备故障迁移智能诊断 109 5.1 迁移诊断问题 110 5.1.1 领域与诊断任务 110 5.1.2 迁移诊断任务类型 110 5.1.3 迁移智能诊断方法分类 111 5.2 基于实例加权的迁移智能诊断 113 5.2.1 TrAdaboost算法描述 113 5.2.2 基于TrAdaboost算法的迁移诊断策略 114 5.2.3 行星齿轮箱的跨工况迁移故障诊断 116 5.3 基于特征分布适配的迁移智能诊断 118 5.3.1 特征分布适配基本原理 119 5.3.2 基于特征分布适配的迁移诊断策略 120 5.3.3 跨装备轴承间的迁移故障诊断 122 5.4 多核特征空间适配的深度迁移智能诊断 125 5.4.1 多核植入的最大均值差异 126 5.4.2 多核特征空间适配的深度迁移诊断模型 127 5.4.3　跨装备轴承间的迁移故障诊断 130 5.5 特征分布对抗适配的深度迁移智能诊断 132 5.5.1 生成对抗网络基本原理 132 5.5.2 特征分布对抗适配的深度迁移诊断模型 133 5.5.3 跨工况与跨装备迁移故障诊断 135 本章小结 139 参考文献 140 第6章 数据驱动的机械装备剩余寿命预测 143 6.1 基于循环神经网络的健康指标构建方法 145 6.1.1 多域特征提取 146 6.1.2 特征评价与选择 148 6.1.3 健康指标构建 149 6.1.4 滚动轴承健康指标构建 151 6.2 自适应多核组合相关向量机剩余寿命预测方法 155 6.2.1 相关向量机基本原理 155 6.2.2 基于自适应多核组合相关向量机的剩余寿命预测方法 157 6.2.3 齿轮剩余寿命预测 159 6.3 深度可分卷积网络构建及剩余寿命预测 163 6.3.1 可分卷积模块构建 163 6.3.2 网络结构与剩余寿命预测 167 6.3.3 滚动轴承剩余寿命预测 168 6.4 循环卷积神经网络构建及剩余寿命预测 173 6.4.1 循环卷积神经网络构建 173 6.4.2 预测不确定性量化 176 6.4.3 数控机床刀具剩余寿命预测 178 本章小结 182 参考文献