本书面向机械故障诊断及预测技术领域的发展需求，特别是旋转机械在高速运转状态时的特征提取与故障诊断研究需求。同时，本书介绍了迁移学习理论及其在机械大数据中的应用，将机械设备及部件的历史监测大数据迁移到实际工程问题中的小数据领域，解决故障诊断中数据和知识稀缺问题。本书介绍了旋转机械故障诊断技术的方法体系、框架和算法，内容包括绪论、故障机理及分析、多域特征提取、特征压缩、故障诊断方法及滚动轴承性能退化评估理论和应用。此外，各章节内容均涉及相关领域基础知识的介绍，并配有工程应用案例，能够为不同层次的读者与研究人员提供入门知识和参考信息。 本书可供从事机械故障诊断、设备健康管理及维护的工程师使用和参考，也可作为机械类、模式识别相关专业的研究生辅助教材。
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