大数据驱动的机械装备智能运维理论及应用

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、智能诊断依赖于充足可用数据等，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。

这是一本深度探索大数据背景下机械装备智能运维的理论与实践的著作。本书以机械监测大数据的形成因素与领域特点为起点，深入探讨了大数据下智能运维面临的机遇与挑战，为读者揭示了机械装备智能运维领域的科学问题与应用难题。 本书详细介绍了监测大数据质量保障的理论与技术，包括基于无迹卡尔曼滤波的流数据异常检测、基于核密度异常因子的离线历史数据异常检测，以及基于张量Tucker分解的缺失数据恢复方法。这些方法有效地解决了机械监测大数据中的异常数据和缺失数据问题，为机械装备智能故障诊断与剩余寿命预测提供了高质量的数据基础。 在机械装备智能故障诊断方面，本书系统地介绍了基于传统机器学习和深度学习的智能故障诊断方法。其中，基于人工神经网络的智能故障诊断、基于支持向量机的智能故障诊断，以及混合智能故障诊断，为机械装备的故障诊断提供了多样化的技术手段。而基于深度学习的机械装备智能故障诊断，如深度置信网络智能故障诊断、堆叠自编码机智能故障诊断、加权卷积神经网络智能故障诊断，以及残差网络智能故障诊断，则进一步提高了故障诊断的准确性和效率。 本书还深入探讨了机械装备故障迁移智能诊断的理论与方法，包括基于实例加权