本书包括七项任务，主要内容包括机电设备安装与验收的基础知识、机电设备的日常维护与大修、机电设备的故障与诊断技术、机电设备的维修技术与维修质量标准、典型机械结构的拆卸与装配、数控机床故障的诊断与维修、物联网设备的安装与维修。

本书分为上、下两篇，上篇为机电设备维护维修，下篇为机电设备现场管理。上篇包括设备维修管理基础知识、设备的故障诊断技术及计划维修、设备维修的拆卸与装配、典型的修复技术、电气设备的维修、常用高低压成套电气设备的维护、起重设备的维护；下篇包括机电设备管理要求、内容及基础工作，设备的资产及价值管理、设备的现场管理与检修、设备点检及TPM管理、动力设备及起重设备的管理。

本书研究和讨论了多状态随机退化设备的剩余寿命预测方法。主要内容包括：多阶段特征的随机退化设备建模与剩余寿命预测方法、多状态切换下的随机退化设备的剩余寿命预测方法、含时变随机跳变情况下的随机退化建模与剩余寿命预测方法、考虑备件贮存退化条件下贮备系统寿命预测及维修和库存联合决策方法。

本书采用中英文对照，汲取了中国和外国机械设备维修方面相关书籍和期刊论文的资料，由6章组成，第1章机械设备的维修与维护概述，第2章机械零件失效与设备故障，第3章机械设备的拆卸，第4章机械零件的修复，第5章机械设备的装配与安装，第6章机械设备的润滑与密封。

本书结合作者团队在高端装备智能运维领域积累多年的研究成果与最新研究进展，系统地介绍了机械状态监测与故障诊断的基本理论、主要方法和关键技术，内容由浅入深，既有基础理论，也有学术前沿；既有方法阐述，也有案例分析，具有很强的可读性，兼顾了系统性、基础性、学术性和实用性的统一。
本书可作为高等学校机械类工科专业高年级本科生和研究生的专业教材或参考书，也可供智能运维、机械故障诊断领域及相关行业的科研与工程技术人员参考使用。

本书对复杂性理论与方法及它们在机械故障诊断领域的应用进行系统论述。全书共7章，主要介绍包括多尺度模糊熵、多尺度排列熵、多尺度散布熵、自适应多尺度熵等在内的多尺度复杂性理论，以及它们在机械故障特征提取与诊断中的应用等内容。本书是在国家自然科学基金、国家重点研发计划和安徽省自然科学基金等课题的支持下完成的，研究内容是目前国内外信号处理和故障诊断研究的新方向。

本书的特点为理论研究、仿真和试验验证相结合，内容新颖，在信号处理和机械故障诊断学科中具有较高的学术前沿性；在系统研究多尺度复杂性

全书共分8章，第1章绪论，主要介绍工程机械故障诊断的预备知识；第2章主要介绍机械零部件的典型故障及其发生和发展机理；第3章至第6章主要介绍各种故障诊断技术，包括温度诊断技术、油样诊断技术、振动诊断技术、声学诊断技术等等；第7章介绍故障树分析及逻辑诊断方法；第8章主要介绍机械中的典型部件，如齿轮箱、发动机、轴承、齿轮等的故障诊断。本教材适用于机械工程专业、工程装备维修与管理专业及相近本科专业，也可供相关技术人员作为参考书。

《设备故障诊断技术（第2版）》共分10章，介绍了故障诊断技术涉及的概念、原理、内容，诊断的任务，动态随机数据的处理及分析方法。该书主要是从设备故障诊断的基本原理加以阐述，着重介绍基于统计理论的故障诊断方法，基于模糊理论的故障诊断方法，基于故障树分析的故障诊断方法，基于专家系统的故障诊断方法，基于神经网络的故障诊断方法，基于数据融合的故障诊断方法，基于集成技术的故障诊断方法，以及基于迁移学习的故障诊断方法。
《设备故障诊断技术（第2版）》既可作为高等学校机械、能源、运输、航空航天等

本书抓住工业化与信息化深度融合的时代契机，面向新一代人工智能技术，立足于我国机械装备智能诊断与预测迫切工程需求应运而生。围绕大数据驱动的机械装备智能诊断与预测，详细介绍了故障深度智能诊断、故障智能迁移诊断、数模联动剩余寿命预测等前沿方法与技术。

• 聚焦大数据驱动的机械系统智能诊断和预测方法，解决了当前PHM领域的关键挑战，是首部面向大数据智能诊断与预测领域的系统性、综合性书籍；
• 介绍了智能故障诊断和预测的基础理论和前沿研究，包括基于深度迁移学习的智

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  定价：¥228  ISBN：9787569328028

本书是浙江省普通高校“十三五”新形态教材，自2008年第1版以来已经印刷19次，第3版作者根据目前机电设备的新技术对前版内容进行修订，为了使本书更具操作性，作者结合当前的“互联网+”教材的编写特点，提供了更多的教学资源。本书共分8个项目，讲解机械装配基本知识认知，机电设备几何精度的检验、机电设备装配、机电设备安装、机电设备管理、典型机械零件的修复、典型设备修理和机电设备电气维修等，阐述了机电设备安装、机电设备管理、维修基本知识、典型零件的修理和设备电气维修等相关内容，并列举了实用的实训内容。本书