本书论述了人工自愈是仿生机械学研究的新领域，通过模仿人脑有意识和人体无意识思维的自愈机制，建立人工自愈和人工智能赛博-物理系统AI-CPS和AS-CPS三体模型。本书论述了工程自愈论是控制论研究领域的一个新的分支学科，从故障快准溯源诊断到精稳自愈调控可以让机器装备自主健康。探讨控制论、工程控制论、仿生学和人工智能至今还

本书共分8章，第1章绪论，主要介绍工程机械故障诊断的预备知识；第2章主要介绍机械零部件的典型故障及其发生和发展机理；第3章至第6章主要介绍各种故障诊断技术，包括温度诊断技术、油样诊断技术、振动诊断技术、声学诊断技术等等；第7章介绍故障树分析及逻辑诊断方法；第8章主要介绍机械中的典型部件，如齿轮箱、发动机、轴承、齿轮等的

《人工智能驱动的机械故障诊断技术及应用》力求以方法科普为基础，深化拓展为核心，案例驱动为抓手，图文并茂地向广大读者介绍机械故障诊断的流程、方法与实践。本书共11章内容，具体包括绪论、机械故障诊断的信号处理方法、机械故障特征提取与选择技术、机械故障诊断技术、基于深度学习的信号特征提取技术、基于迁移学习的智能故障诊断技术、

本工作页主要内容包括：气动机械手机械连接件装配与调试、气动机械手执行模块的装配与调试、气动机械手动力装置的安装与调试、气动机械手电气线路的安装与调试等。

本书探讨了深度学习在机械故障诊断中的理论与实践，涵盖了从基本算法到具体应用的全过程。首先，介绍了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法，阐述了它们在故障诊断中的应用原理。其次，分析了传统故障诊断方法的局限性，并展示了基于深度学习的方法如何通过分析振动信号、声发射信号等方式提高故障预

本书主要研究常见的仿生智能算法，如鹦鹉、蛇、蜣螂、麻雀等优化算法，针对基础算法存在的不足提出多种改进策略，以神经网络、多元统计分析方法、支持向量机方法和特征抽取技术为主要手段，采用数据驱动方法对滚动轴承、变桨机构、流程生产关键设备等进行故障诊断和状态分析。

本书开篇讲解常见机电设备工作原理等基础理论，强化工程制图识读能力。接着详述安装流程，涵盖安装前准备、设备搬运就位、找平找正与固定等工艺。在调试方法上，从电气系统排查故障、调试电机与控制系统，到机械系统调整传动、润滑密封，再到整机性能测试与优化。

本书第4版于2020年被评为十三五职业教育国家规划教材，第5版和第6版分别于2023年和2025年被评为十四五职业教育国家规划教材。本书以广泛应用的机床等设备为载体，依照国家关于机电设备安装与调试的相关规范和通用技术标准，结合国家职业标准要求，系统介绍机电设备安装与调试的基本知识、机电设备的生产性安装（典型机械结构、液

本书分为四部分：基础部分，主要介绍最基本的常用工具、量具的工作原理和使用方法；机加工部分，主要介绍车工、铣工的基本常识和工作方法，以及车床、铣床的加工方法；机械装配部分，主要介绍钳工的基本操作和装配的基本知识；工业装调部分，依据相关国家职业标准及行业标准，以项目案例的形式介绍了机械装调的方法、步骤及相关专业知识。

本书共分7个项目、26个任务，全面、系统地阐述了机电设备安装的基本知识与技能。主要内容有机电设备安装基础、机械设备零部件的装配、空气压缩机的安装、普通机床的安装、数控机床的安装，桥式起重机及电梯的安装和电气设备的安装等。本书各项目设有学习目标（知识目标、能力目标、素质目标）、综合训练、评价反馈及思考题与习题，便于学生更