《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、航空航天等领域相关专业研究生教材，也可供从事设备故障诊断工作的专业人员、工程技术人员阅读、参考。

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接

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
复习思考题
知识链接
参考文献
名词索引
附录1 参考答案
附录2 部分彩图