近年来，智能制造、航空航天、能源动力等行业发展迅速，作为各个行业领域的核心装备之一，旋转机械的安全可靠服役已成为保障工业系统稳定运行和提升装备运维水平的重要基础。旋转机械故障诊断技术融合机械工程、信号处理、人工智能、计算机科学、自动化、可靠性工程等多学科知识，具有突出的理论深度、工程价值和前沿交叉特征。本教材《Theories and Practices of Rotating Machinery Fault Diagnosis（旋转机械故障诊断：理论与实践）》聚焦旋转机械状态监测与故障诊断领域，系统阐述相关基础理论、关键方法、先进技术与典型工程应用，旨在为机械工程及相关专业本科生、研究生、留学生和国际化课程教学提供一本兼具专业性、前沿性、实践性和国际化特色的英文教材。

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内容简介

本教材立足于旋转机械状态监测与故障诊断领域的发展需求，依托西安交通大学近40年的学科积累和《Fault Diagnosis for Machinery》英文课程十余年的教学实践，系统构建了旋转机械故障诊断的理论、方法与工程应用知识体系。全书以旋转机械为核心研究对象，围绕机械系统状态监测与故障诊断的基本概念、技术框架、监测原理、信号处理方法及工程应用案例展开，形成从理论基础到实践应用的完整学习路径。

教材内容分为7大模块，既涵盖旋转机械故障诊断的基础背景、状态监测技术原理、时域分析、频域分析等经典方法，也纳入智能信号处理、深度学习诊断等前沿技术，体现该领域从传统特征分析到智能化诊断的发展脉络。在方法讲解之外，教材注重工程实践导向，结合风力发电机、高速列车等典型装备案例，深入展示故障特征提取、状态识别、诊断建模与工程验证过程，帮助学生理解不同诊断方法的适用场景与实现路径，提升解决复杂工程问题的能力。

作为一部面向国际化教学场景编写的英文教材，本书兼顾国内本科及研究生英文课程、留学生培养、国际班教学以及国外高校相关课程使用需求。教材编写团队由西安交通大学、电子科技大学等单位的专家学者共同组成，包括加拿大工程院院士、IEEE Fellow、ASME Fellow等具有重要国际影响力的著名学者，团队长期从事旋转机械故障诊断研究与英文课程教学，保证了教材内容的学术深度、专业规范和教学适配性。通过本教材学习，学生能够系统掌握旋转机械故障诊断的基本理论、核心方法、先进技术和工程应用思路，初步具备开展机械装备状态监测、故障识别与智能诊断研究的能力。本教材适用于机械工程、智能制造、装备运维、可靠性工程等相关学科本科及研究生课程教学，也可供从事旋转机械故障诊断、智能运维和装备健康管理的科研人员与工程技术人员参考。

作者简介

雷亚国，西安交通大学教授、博士生导师、机械工程学院常务副院长、精密微纳制造技术全国重点实验室副主任、国家杰青、国家高层次人才特殊支持计划入选者、国家重点研发项目首席科学家、ASME Fellow、IET Fellow、ISEAM Fellow、科睿唯安全球高被引科学家（工程学、跨学科领域）。现担任黄河流域大学联盟先进制造分领域主任委员、中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任、中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会副主任、IEEE Transactions on Industrial Electronics与Mechanical Systems and Signal Processing等本领域国际权威期刊副主编。长期从事机械系统建模与动态信号处理、大数据智能故障诊断与寿命预测、机械状态健康监测与智能维护等方面的研究工作。研发的智能诊断系统在智能制造、能源电力、交通运输等领域得到广泛应用。曾获国家技术发明二等奖、中国青年科技奖、教育部自然科学一等奖与技术发明一等奖、腾讯科学探索奖、教育部青年科学奖、陕西省自然科学一等奖等奖励。2019年受邀参加庆祝中华人民共和国成立70周年大会天安门广场观礼。

李响，西安交通大学机械工程学院教授、博导，国家级青年人才，英国工程技术学会会士（IET Fellow），科睿唯安全球高被引科学家，主要研究方向为工业人工智能、机器视觉、具身智能、大模型等，参与制定国家标准3项，研究成果在航空航天、智能制造等领域获得工程应用，担任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Expert Systems with Applications、Pattern Recognition副主编，发表高水平学术论文100余篇，包括ESI高被引论文35篇，ESI热点论文12篇，谷歌学术引用15000次以上，H指数57，出版学术专著1部，入选全球前2%顶尖科学家终身榜单，曾获中国振动工程学会基础研究二等奖、辽宁省自然科学二等奖、中国力学学会自然科学二等奖、中国自动化学会自然科学一等奖等奖项。

刘志亮，电子科技大学教授、博士生导师、阿尔伯塔大学与电子科技大学联合培养博士，入选了国际工程资产管理学会会士（ISEAM Fellow）、全球前2%顶尖科学家、四川省学术与技术带头人后备人选、IEEE资深会员，主要研究方向为复杂装备智能测试、诊断与运维，主持了国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题和校企合作项目等30余项，发表了学术论文百余篇，出版了学术专著1部，申请/授权了国家发明专利和国家计算机软件著作权50余项，实施专利技术转让1项，参编国家/行业标准4项，研究成果获日内瓦国际发明展金奖、中国仪器仪表学会科技进步奖等。目前，担任IEEE TIM、IEEE Sensors Journal、机械工程学报等10余个国内外学术期刊副编辑/编委，6次担任PHM系列国际学术会议出版/程序/宣传委员会主席，并多次受邀做大会主旨报告/特邀报告。

杨彬，西安交通大学特聘研究员，入选国家“博士后创新人才支持计划”、全球前2%顶尖科学家。担任中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员、IEEE Transactions on Industrial Informatics副主编、《机械工程学报》青年编委。研究方向为新一代人工智能故障诊断理论及应用。主持国家自然科学基金青年项目等10余项；出版学术专著2部；在本领域国内外著名期刊上发表学术论文20余篇，9篇入选ESI热点、中国百篇最具影响国际学术论文、中国科协优秀科技论文等；参与制定国家/团体标准10余项。研究成果在高端轴承智能制造、轨道交通等领域得到应用。曾获陕西省自然科学一等奖、中国自动化学会自然科学一等奖、陕西省/中国自动化学会优秀博士学位论文等奖励荣誉。

左明健，加拿大工程院院士、国家特聘专家、长江学者讲座教授、加拿大阿尔伯塔大学荣休教授（Professor Emeritus），现任山东大学特聘教授、福耀科技大学特聘教授、青岛明思为科技有限公司董事长兼首席科学家、中国系统工程学会常务理事。左教授已发表学术论文600余篇，出版学术专著4部、教材1部，担任多个国际高水平学术期刊主编、副主编和区域编辑，先后荣获IEEE可靠性分会终身成就奖、RAMS国际年会最高学术奖Ralph A. Evans Award、以及IISE William A.J. Golomski Reliability Award等国际重要荣誉，并当选IEEE Fellow、ISEAM Founding Fellow、IISE Fellow、PHMS Fellow、AAIA Fellow和AIIA Fellow。左教授长期从事可靠性工程、运筹学、工业人工智能与智能制造等领域的研究，研究方向涵盖系统可靠性建模与分析、可靠性优化设计、设备状态监测与故障诊断、信号处理、机器学习、预测性维护、设备健康管理、维修决策优化及工程资产全生命周期管理等，在可靠性理论、智能运维与工业人工智能交叉领域取得了一系列具有国际影响力的原创性成果。其主要贡献包括提出了一系列具有工程应用价值的可靠性建模方法、高效的早期故障检测与智能诊断技术以及先进的预测性维护理论与工具，为提升工业装备可靠性、降低工程资产全生命周期运行维护成本提供了系统性的理论基础和关键技术支撑，为制造业数字化、智能化转型升级提供了重要的技术支撑和核心竞争力。