本书首先介绍了健康管理和预测技术的基本思想、历史背景、工业应用、算法综述以及技术优势和挑战。随后，重点分析了健康管理和预测的核心技术——寿命预测方法的相关基本理论、算法流程和实现方案，分别对基于物理模型和基于数据驱动的方法进行了详细介绍，并提供了源代码程序供读者学习和演示验证。该书由浅入深，是健康管理和预测领域较为系统的学术著作，不仅可以作为科研人员的参考用书，还可以作为高校和科研院所研究生教学用书。

第1章 概述
1.1 预测和健康管理
1.2 历史背景
1.3 PHM的应用
1.4 故障预测算法综述
1.5 故障预测的优势与挑战
参考文献
第2章 寿命预测教程
2.1 引言
2.2 退化行为预测
2.3 RUL预测
2.4 不确定性分析
2.5 实际预测过程中的问题
2.6 习题
参考文献
第3章 基于贝叶斯统计理论的寿命预测
3.1 引言
3.2 偶然不确定性和认知不确定性
3.3 条件概率和总概率
3.4 贝叶斯理论
3.5 贝叶斯更新
3.6 贝叶斯参数估计
3.7 基于后验分布的样本生成
3.8 习题
参考文献
第4章 基于物理模型的寿命预测
4.1 基于物理模型预测方法概述
4.2 非线性最小二乘(NLS)
4.3 贝叶斯方法（BM）
4.4 粒子滤波（PF)
4.5 基于物理模型预测的实际应用
4.6 基于物理方法预测中的若干问题
4.7 习题
参考文献
第5章 基于数据驱动的寿命预测
5.1 引言
5.2 高斯过程回归(GP)
5.3 神经网络（NN）
5.4 数据驱动方法的实际应用
5.5 数据驱动预测中的若干问题
5.6 习题
参考文献
第6章 寿命预测方法的属性研究
6.1 引言
6.2 问题定义
6.3 基于物理模型的预测算法
6.4 基于数据驱动的预测方法
6.5 基于物理模型和数据驱动的预测方法比较
6.6 本章小结
6.7 习题
参考文献
第7章 寿命预测的应用
7.1 引言
7.2 现场监测和预测接头的磨损
7.3 利用贝叶斯推理识别噪声和偏差下的相关损伤参数
7.4 使用加速试验数据预测在现场工作条件下的剩余使用寿命
7.5 基于特定频率熵降的轴承预测方法
7.6 其他应用
参考文献
索引