高端装备智能诊断与预测

　　本教材是根据《"十四五”国家战略性新兴产业发展规划》的要求，重点在高端装备制造等战略性新兴领域开展"十四五”高等教育教材体系建设工作的背景下组织编著的。面向高端装备制造领域对装备高性能、高可靠、长寿命发展方向的迫切需求，系统性地介绍了智能诊断与预测的基本原理、方法与案例，涵盖了基于深度学习的智能诊断、迁移智能诊断以及数据驱动的寿命预测方法等前沿理论与方法，并辅以丰富的应用案例，涉及轨道交通、新能源、智能制造等诸多领域。所述内容兼具前沿性、学科交叉性与工程实用性，旨在教授学生高端装备故障智能诊断与预测的基本知识，使他们了解领域内的学术前沿与最新技术，并掌握工程实际中解决装备诊断与预测问题的一般思路，最终培养学生综合考虑安全、环境、社会影响的工程思维与责任担当，以及通过跨学科思考解决复杂问题的能力。

　　雷亚国，西安交通大学机械工程学院教授、博士生导师。现担任陕西省振动工程学会副理事长、中国机械工程学会可靠性工程分会常务委员、中国运筹学会可靠性分会常务理事、中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事、Mechanical Systems and Signal Processing、Measurement Science & Technology、Neural Computing & Applications等13种国际期刊副主编或编委。研究方向包括大数据智能故障诊断与寿命预测、机械系统建模与动态信号处理、机械状态健康监测与智能维护。主持国家自然科学基金重点项目等纵向课题10余项。以唯一作者出版英文专著1部，以第一作者或通讯作者发表SCI收录的论文40余篇；11篇入选ESI高引论文（1%），1篇入选ESI热点论文（0.1%），2篇入选中国百篇最具影响国际学术论文。曾获国家技术发明二等奖（第二完成人）、青年科学奖（全国每年最多10人）、自然科学一等奖（第一完成人）、霍英东教育基金会青年教师二等奖，以及陕西青年五四奖章、德国洪堡学者、中组部"万人计划”青年拔尖人才、首批国家优秀青年科学基金、"长江学者奖励计划”青年学者等荣誉。

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