本书系统阐述了叶轮机械性能退化分析与预测的原理和方法；运用传统优化算法和现代智能算法获取叶轮机械的精确部件特性；建立了叶轮机械稳态和动态的性能退化模型，并由此分析了叶轮机械在典型性能退化因素作用下的稳态和动态特性；介绍了如何运用测量参数来定量监控和评估叶轮机械的性能退化程度，并进一步预测未来的性能退化趋势；为叶轮机械性能退化评估和健康管理提供科学的理论依据。 本书可为燃气轮机、蒸汽轮机、压缩机、叶轮泵等各类叶轮机械的性能退化分析与预测研究提供参考，也可以作为能源与动力专业的工程技术人员、高年级本科生和研究生的参考书。

第1章 绪 论
1.1 引 言
1.2 叶轮机械性能退化与预测的研究意义
1.3 叶轮机械性能退化相关领域研究现状
1.3.1 叶轮机械的健康管理研究
1.3.2 叶轮机械精确特性的获取研究
1.3.3 叶轮机械故障诊断研究
1.3.4 叶轮机械性能退化研究
1.3.5 叶轮机械状态预测研究
第2章 叶轮机械精确特性的预测
2.1 引 言
2.2 叶轮机械特性曲线拟合
2.2.1 改进的麦夸尔特算法
2.2.2 特性曲线拟合
2.2.3 特性曲线簇拟合
2.3 叶轮机械自适应建模
2.3.1 自适应建模原理
2.3.2 自适应建模算法
2.4 叶轮机械精确特性预测案例
2.5 本章小结
第3 章 叶轮机械稳态性能退化建模
3.1 引 言
3.2 性能退化模式及机理
3.2.1 结垢
3.2.2 磨损
3.2.3 腐蚀
3.2.4 堵塞
3.2.5 外来物损伤
3.2.6 叶顶间隙增大
3.3 稳态性能退化模型
3.3.1 健康因子
3.3.2 性能退化模型的建立
3.3.3 性能退化模型的求解
3.4 稳态性能退化模拟及分析案例
3.5 本章小结
第4章 叶轮机械动态性能退化建模
4.1 引 言
4.2 动态性能退化模型
4.2.1 健康状态下的叶轮机械动态模型
4.2.2 性能退化后的叶轮机械动态模型
4.3 动态性能退化模拟及分析案例
4.4 本章小结
第5章 叶轮机械性能退化评估
5.1 引 言
5.2 复杂系统性能退化评估的理论基础
5.2.1 系统科学基础
5.2.2 信息论基础
5.3 监测参数选择及预处理
5.4 粒子群算法优化径向基函数神经网络
5.4.1 径向基函数神经网络
5.4.2 粒子群算法
5.4.3 进化径向基函数神经网络设计
5.5 性能退化评估案例
5.6 本章小结
第6章 叶轮机械性能退化预测
6.1 引 言
6.2 单参数非平稳时间序列预测模型
6.2.1 参数的分解与降噪
6.2.2 趋势项提取与预测
6.3 多参数的耦合相关性与数据融合
6.3.1 多参数的耦合相关性计算
6.3.2 多参数的数据融合
6.4 性能退化预测案例
6.4.1 单个参数的时间序列分解与降噪
6.4.2 单个时间序列的趋势提取与预测
6.4.3 耦合相关性计算
6.4.4 预测与评价结果
6.5 本章小结
参考文献
附录