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1 绪论1

1.1 故障诊断技术的目的和意义1

1.2 故障诊断的任务3

1.3 故障诊断技术发展概况5

1.3.1 故障诊断技术的历史、现状与发展5

1.3.2 故障诊断基本方法6

1.3.3 人工智能发展历程11

1.3.4 发展方向13

习题14

参考文献14

2 故障诊断的基本原理和技术基础16

2.1 故障诊断的基本概念16

2.1.1 故障的定义16

2.1.2 故障的分类17

2.1.3 故障诊断流程20

2.1.4 故障诊断技术的分类21

2.2 故障诊断基础24

2.2.1 系统的构成24

2.2.2 故障的基本特性24

2.2.3 故障诊断的多维层次模型25

2.3 故障诊断信息的获取和检测方法26

2.3.1 故障诊断的知识构成26

2.3.2 故障信息的获取方法27

2.3.3 故障的检测方法28

2.3.4 故障特征识别29

2.4 诊断技术与维修方式38

2.4.1 故障诊断技术在设备管理现代化中的地位和作用38

2.4.2 五种维修体制的特点和运用范围39

2.4.3 故障维修决策41

2.4.4 现场故障诊断技术的技术框架和工作程序46

习题47

参考文献48

3 故障诊断中的信号处理49

3.1 测试的基础知识49

3.1.1 测量、计量和测试49

3.1.2 测试方法的分类49

3.1.3 测试系统的组成50

3.1.4 各组成部分的特点50

3.2 传感器的基本概念51

3.2.1 传感器的定义及基本组成51

3.2.2 传感器的分类51

3.2.3 传感器的性能参数及要求52

3.2.4 传感器的标定与校准53

3.2.5 几种常用传感器的介绍53

3.3 检测系统的误差合成55

3.3.1 测量误差的基本概念56

3.3.2 系统误差的处理59

3.3.3 测量粗大误差的存在判定准则与消除方法60

3.3.4 随机误差的处理60

3.4 信号处理方法61

3.4.1 信号处理的基础知识61

3.4.2 离散傅里叶变换（DFT）65

3.4.3 小波变换71

习题78

参考文献79

4 智能故障诊断方法80

4.1 基于案例推理的故障诊断方法80

4.1.1 故障案例的表示方法81

4.1.2 故障案例的组织和索引87

4.1.3 基于案例的诊断模型89

4.1.4 诊断实例分析92

4.2 模糊故障诊断技术93

4.2.1 模糊故障诊断原理93

4.2.2 模糊故障诊断方法95

4.2.3 模糊诊断的几个关键问题100

4.2.4 小结103

4.3 专家系统故障诊断技术103

4.3.1 专家系统概述103

4.3.2 专家系统故障诊断原理114

4.3.3 专家系统故障诊断方法121

4.3.4 风洞运行过程故障诊断123

4.3.5 小结124

4.4 神经网络故障诊断技术125

4.4.1 神经网络简介125

4.4.2 神经网络故障诊断原理127

4.4.3 神经网络故障诊断方法132

4.4.4 大型复杂机电设备多故障神经网络诊断134

4.4.5 小结137

4.5 信息融合故障诊断技术137

4.5.1 信息融合的概念137

4.5.2 信息融合故障诊断原理142

4.5.3 信息融合故障诊断方法145

4.5.4 飞行器信息融合故障诊断专家系统150

4.5.5 小结152

4.6 智能体故障诊断技术153

4.6.1 智能体概述153

4.6.2 智能体故障诊断原理159

4.6.3 智能体故障诊断方法168

4.6.4 基于Agent的飞行器智能故障诊断176

4.6.5 小结180

4.7 智能结构故障诊断技术180

4.7.1 智能结构的概念180

4.7.2 智能结构故障诊断系统的组成184

4.7.3 智能结构故障诊断的关键技术186

4.7.4 小结189

4.8 BIT故障诊断技术189

4.8.1 BIT概述189

4.8.2 BIT故障诊断原理193

4.8.3 无人机BIT故障诊断195

4.8.4 小结198

4.9 集成化故障诊断技术198

4.9.1 集成的概念199

4.9.2 集成化故障诊断体系结构200

4.9.3 集成化推理和诊断策略203

4.9.4 神经网络与模糊逻辑集成故障诊断204

4.9.5 专家系统与神经网络集成故障诊断205

4.9.6 神经网络与案例集成故障诊断207

4.9.7 小结207

4.10 网络化故障诊断技术208

4.10.1 网络化故障概述208

4.10.2 网络化故障诊断的结构模式211

4.10.3 网络化故障诊断的实现方案216

4.10.4 网络化故障诊断的关键技术218

4.10.5 网络化故障诊断的评价指标219

4.10.6 飞行器网络化远程诊断与故障防护220

4.10.7 小结223

4.11 基于混沌理论的故障诊断技术224

4.11.1 混沌的概念224

4.11.2 相空间重构227

4.11.3 混沌识别233

4.11.4 混沌理论在故障检测中的应用239

4.11.5 小结251

习题251

参考文献252

5 故障预测技术262

5.1 预测技术概述262

5.1.1 故障预测：存在的难题262

5.1.2 预测问题：概念框架263

5.1.3 预测方法263

5.2 基于传统可靠性的预测方法介绍265

5.2.1 基于寿命分布模型的故障预测方法265

5.2.2 基于故障树分析的故障预测方法267

5.2.3 基于传统可靠性的预测方法的不足268

5.3 基于失效物理模型的预测方法268

5.3.1 帕里斯法则裂纹扩展建模271

5.3.2 基于Forman规律的裂纹扩展建模272

5.3.3 疲劳剥落扩展模型273

5.3.4 基于刚度的损伤规律模型275

5.3.5 电子产品失效物理模型276

5.3.6 应用案例277

5.4 基于统计的预测方法279

5.4.1 贝叶斯技术279

5.4.2 隐马尔可夫和隐半马尔可夫模型280

5.4.3 回归分析方法282

5.4.4 威布尔分布的稳定区与退化区间隔表示的预测方法286

5.4.5 比例风险模型的预测方法288

5.4.6 智能乘积极限估计器289

5.4.7 应用案例290

5.5 基于数据驱动的预测方法292

5.5.1 时间序列的预测方法293

5.5.2 人工神经网络（ANN）的预测方法295

5.5.3 基于滤波器的预测方法299

5.5.4 应用案例301

5.6 本章小结303

习题303

参考文献304