第1章 设备故障诊断概述
1．1 设备故障诊断的基本概念和特点
1．2 设备故障诊断的基本问题
1．3 设备故障诊断的知识构成和求解过程
1．4 设备故障诊断的基本方法及研究现状
1．5 设备故障诊断技术的发展趋势
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第2章 故障诊断中的数据处理
2．1 数据处理的有关知识
2．2 随机数据统计参量的数值分析
2．3 时域统计分析
2．4 离散傅里叶变换（DFT）
2．5 小波分析的基本原理
2．6 模态分解方法
2．7 模态分解方法时域特征提取实例
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第3章 基于统计理论的故障诊断方法
3．1 Bayes决策诊断方法
3．2 时序模型诊断方法
3．3 序贯模式分类诊断方法
3．4 主分量分析方法
3．5 线性判别函数法
3．6 灰色系统的关联分析诊断方法
3．7 基于支持向量机的诊断方法
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第4章 基于模糊理论的故障诊断方法
4．1 模糊集合理论基础
4．2 基于模糊模式的故障诊断方法
4．3 故障诊断的模糊综合评判原则
4．4 故障诊断的模糊聚类分析方法
4．5 诊断实例
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第5章 基于故障树分析的故障诊断方法
5．1 故障树分析概述
5．2 故障树分析的一般步骤及表述
5．3 故障树分析方法
5．4 诊断实例
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第6章 基于专家系统的故障诊断方法
6．1 专家系统概述
6．2 专家系统的知识表示
6．3 知识的产生式表示
6．4 知识的框架表示
6．5 故障诊断专家系统的推理方式与控制策略
6．6 故障诊断专家系统知识的获取
6．7 基于图论的故障诊断专家系统
6．8 故障诊断专家系统的开发工具
6．9 诊断实例
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第7章 基于神经网络的故障诊断方法
7．1 神经网络概述
7．2 典型结构的神经网络及故障诊断方法
7．3 神经网络故障诊断的方式和结构
7．4 诊断实例
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第8章 基于数据融合的故障诊断方法
8．1 数据融合的原理
8．2 数据融合的结构
8．3 数据融合在故障诊断中的优势
8．4 数据融合故障诊断模型
8．5 数据融合故障诊断方法
8．6 诊断实例
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第9章 基于集成技术的故障诊断方法
9．1 集成的概念
9．2 集成化故障诊断体系结构
9．3 集成化推理和诊断策略
9．4 神经网络与模糊逻辑集成故障诊断
9．5 基于集成学习框架的故障诊断方法
9．6 基于神经网络的故障诊断专家系统
9．7 基于小波神经网络的故障诊断
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第10章 基于迁移学习的故障诊断方法
10．1 迁移学习概述
10．2 迁移学习故障诊断模型
10．3 诊断实例
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参考文献
名词索引
附录1 参考答案
附录2 部分彩图
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