本书介绍了水轮发电机组故障预测及健康管理的基础理论和工程应用，从体系构建、状态评估、故障诊断和故障预测等方面进行了详细阐述，丰富和发展了水轮发电机组数智检修的理论与方法体系，并进行了应用系统示范。本书共分为9章，展示了水轮发电机组故障预测及健康管理的方法体系、数据分析、状态评估、故障诊断、故障预测、检修决策、系统开发应用等方面的研究成果。 本书适合相关方向研究人员和工程技术人员参考借鉴，也可作为研究生掌握基础理论和培养创新能力的读物。

前言
第1章 绪论
1.1 PHM的概念和内涵
1.2 PHM技术的发展和现状
1.3 水轮发电机组实施PHM的背景及意义
1.4 PHM关键技术
问题与思考
第2章 PHM方法体系及设计
2.1 PHM结构型式与选择
2.2 PHM系统结构设计
2.3 水轮发电机组PHM系统体系结构设计
问题与思考
第3章 水轮发电机组PHM统数据采集及分析技术
3.1 数据采集
3.2 数据清洗
3.3 数据分析技术
问题与思考
第4章 水轮发电机组健康状态评估技术
4.1 水轮发电机组健康状态评估概述
4.2 水轮发电机组健康状态的分级
4.3 基于FMECA-劣化度的水轮发电机组健康状态评估
4.4 应用举例
问题与思考
第5章 水轮发电机组故障数智诊断技术
5.1 基于SVM的数智诊断方法
5.2 基于神经网络的数智诊断方法
5.3 基于混合模型的数智诊断方法
5.4 应用举例
问题与思考
第6章 水轮发电机组故障预测技术
6.1 故障预测概述
6.2 基于SVM的故障预测
6.3 基于时间序列AR模型的故障预测
6.4 基于贝叶斯网络的故障预测
6.5 应用举例
问题与思考
第7章 水轮发电机组检修决策
7.1 检修决策概述
7.2 基于模糊多属性原理的检修行为决策
7.3 基于比例风险模型的检修时机决策
7.4 应用举例
问题与思考
第8章 水轮发电机组AI-PHM系统应用
8.1 引言
8.2 基于全息监测的水轮发电机组AI-PHM系统设计及实现
8.3 水轮发电机组AI-PHM系统在某水电站的应用
第9章 PHM技术发展趋势
9.1 水轮发电机组PHM技术研究总结
9.2 水轮发电机组PHM技术发展趋势
问题与思考
附录
参考文献