本书论述了以信息理论为基础诊断设备故障的原理和方法。在简介了信息论基本原理、非线性动力学分析基本方法的基础上，详细论述了最大故障信息量诊断法、模糊图诊断法、奇异谱诊断法、分数维及李雅谱诺夫指数诊断法，在统计概率基础上建立了信息神经网络、径向基信息神经网络，并用于诊断故障，尤其是诊断故障特征信息量相近以致重叠条件下的故障及复合故障，克服了传统的诊断方法的局限性。为解决复杂系统多征兆多故障的诊断介绍了诊断专家系统。为解决系统获取知识困难的问题，对专家系统的自学习进行了研究，重点阐述了基于遗传算法和基于案例的自学习方法。本书理论新颖，实用性强，原理与方法并用，反映了当代故障诊断领域最新发展。
本书适于机械、电力、化工、兵工等方面的从事设备故障诊断的工程技术人员阅读，也可作为有关专业的研究生的教材或参考书。
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