前言

隨著科學技術的發展和進步，現代化生產中的工業系統變得越來越智能化，系統的復雜性成倍增長。近年來，我國的工業化水平越來越高，在航空航天、冶金化工、核能開發等領域取得了舉世矚目的成就。而目前國內外的工業裝備正向著大規模和高精度的方向發展，工業裝備中各零部件間銜接的緊密程度變得越來越重要。當其中的某個或某些零部件發生故障時，可能對整臺設備乃至整條生產線造成重大影響，由此會帶來無法估量的經濟損失，更嚴重的還可能造成不必要的人員傷亡。因此，裝備性能的下降和意外的失效影響生產中的三個關鍵因素，即安全、成本和質量。人們迫切需要提高動態系統的可靠性和可維護性。其中，如何在工業裝備出現故障之前，準確監測工業裝備的健康狀況，判斷出其亞健康狀態，并進行調控、診斷和維護，以使其長期且穩定運行，具有重要的現實意義。

目前，國內有關工業裝備亞健康狀態預測、診斷及維護技術的書籍還較為少見，出版本書意在拋磚引玉，引起國內各界對工業裝備監控維護的廣泛關注。本書在對基礎工業裝備健康狀態診斷理論介紹的基礎上，結合作者近幾年來的研究成果，重點介紹了幾種改進及新型工業裝備健康狀態診斷模型，并對如何將診斷模型應用到具體問題做了詳細的闡述。全書共12章，第1章綜述了各種機械健康狀態診斷技術的發展現狀及發展趨勢；第 2 章主要介紹了一種有效的數據預處理方法；第3~10章給出幾種改進及新型健康狀態診斷模型，主要包括神經網絡、支持向量機、小波變換和勢能函數等幾種方法；第 11 章和第 12 章介紹了不完整數據集的區間重構及在此基礎上的聚類算法。

本書涉及的研究成果得到了國家自然科學基金項目（61174115，51104044）和遼寧省教育廳項目（L2010153）的支持。本書在出版過程中，得到了很多學者的惠助。其中特別感謝吳利春、趙家強、楊永波、鄭阿楠、田立、孫麗杰、邴兆紅、蔡曉輝、張旭男、夏天、王蓓蕾、劉萌萌、張繼研、羅建華、蔡連博及盧秀穎等（以出現章節為序）參與了本書部分內容撰寫或提供了素材。電子工業出版社徐編輯等為提高本書質量也付出了辛勤汗水，在此一并致謝。

需要指出的是，本書的部分內容是作者所在遼寧大學計算機應用研究所及大連理工大學計算機控制研究所師生多年從事模式識別、故障診斷工作的知識積累。在此向曾經或正在研究所工作學習、在故障診斷方面做出貢獻的各位老師、同學和朋友表示感謝；同時，向給予作者支持和鼓勵的清華大學、東北大學等兄弟院校的老師、朋友和同行表達謝意。

由于作者理論水平有限，書中難免存在疏漏與不妥之處，懇求各位專家、學者和廣大讀者批評指正。

作者

2013年8月