华中生，浙江大学管理学院教授、求是特聘教授，中国科学技术大学计算机科学与技术系博士。主要研究领域为服务科学与运作管理。近年来研究成果发表于Production and Operaaons Management、Journal of Operations Management、Marketing Science、IEEE Trans.等国际学术期刊。

本书以电网设备巡检与管理为应用背景，在设备巡检数字化基础上的故障与故障隐患诊断决策的智能化策略和方法方面开展了一些探索，为运作系统设备的数智巡检这一生产服务的前沿领域的发展提供参考与支持。 本书的内容共七章，介绍了电网设备及其故障巡检特点、设备状态监测数字化引出的设备智能巡检的数据基础问题、传感器数据可用性评价与数据融合方法、基于在线学习的设备个性化故障动态诊断策略和基于数据的设备故障隐患识别问题。

1 数智巡检策略引论
1.1 数智巡检及其策略
1.2 智能电网中的设备巡检与管理
1.3 电力设备数智巡检面临的挑战
2 电力设备巡检策略及其发展过程
2.1 电力设备分类及常见故障类型
2.2 国内外设备巡检策略发展历程
2.3 电力设备故障智能诊断与预测方法研究现状
3 数智巡检策略的数据基础
3.1 传感器与设备在线监测数据
3.2 带电检测数据
4 传感器数据可用性评价与多源数据融合方法
4.1 设备监测数据的分类及特征
4.2 设备在线监测数据可用性评价方法
4.3 在线监测数据可用性评价指标构建
4.4 在线与离线多源数据融合的在线数据矫正方法
4.5 变压器油色谱在线数据可用性评价应用实例
4.6 某省变压器在线监测装置可靠性总体分析
5 基于在线学习的设备个性化故障诊断
5.1 数据驱动的设备故障智能诊断
5.2 非均衡样本问题与冷启动故障诊断方法
5.3 高斯混合模型与隐马尔可夫模型
5.4 监督与非监督式学习的组合决策
5.5 个性化决策参数与在线学习
5.6 变压器高温过热故障诊断应用
6 基于时域特征的设备故障隐患在线诊断方法
6.1 设备故障隐患的识别概述
6.2 信息熵与故障隐患的时频域分析
6.3 结合时频域特征分析的设备故障隐患在线识别方法
6.4 变压器绕组变形故障诊断应用
7 结语
参考文献
附录 有关理论结果的证明