大數據驅動的機械裝備智能運維理論及應用
本著作面向學科發展前沿與工程迫切需求，圍繞機械裝備智能運維面臨的新挑戰：數據大而不全呈“碎片化”、診斷與預測受制于專家經驗、智能診斷依賴于充足可用數據等，凝練出大數據背景下智能運維領域的科學問題與應用難題，按照“問題-理論-技術-實例”的邏輯主線，詳細介紹了監測大數據質量保障、機械裝備故障深度智能診斷、機械裝備故障遷移智能診斷、數據驅動的機械裝備剩余壽命預測等基礎理論與核心技術，所述內容兼具前沿性、創新性與工程實用性，旨在將作者團隊在智能運維領域的長期經驗積累與最新研究成果分享給廣大讀者，為其開展相關學術研究、解決應用難題提供參考。
·9萬字
