第1章 緒論 1.1 深海固體礦物探采裝備概述 1.1.1 海底鉆機 1.1.2 海底采礦車 1.2 故障診斷技術與設備健康管理 1.2.1 基于模型的故障診斷方法 1.2.2 專家系統及其在故障診斷中的應用 1.2.3 基于數據驅動的故障診斷技術 1.2.4 聚類算法及其在故障診斷中的應用 1.3 深海探采裝備故障診斷國內外研究現狀 1.4 深海探采裝備構建健康監測與故障診斷系統的意義 1.5 本書所提出的健康監測與故障診斷系統的創新之處 第2章 深海探采裝備結構組成及其故障特性分析 2.1 深海探采裝備功能結構及其故障組成 2.2 深海探采裝備信號特點 2.2.1 深海探采裝備中的時間序列信號 2.2.2 深海探采裝備噪聲信號的特點 2.3 傳統故障診斷方法的局限性 2.3.1 包絡譜分析法 2.3.2 譜峭度分析法 2.4 深海探采裝備全局故障診斷策略 2.5 本章小結 第3章 基于EPL-GG的深海裝備時間序列信號故障診斷方法 3.1 時間序列信號分解及熵值特征 3.1.1 故障信號的EEMD 3.1.2 熵值特征提取 3.2 EPL-GG故障診斷方法的實現流程 3.2.1 線性判別分析降維 3.2.2 GG聚類分析 3.3 EPL-GG方法原理及其對噪聲的適應性分析 3.4 EPL-GG中關鍵故障診斷策略對比實驗研究 3.4.1 聚類效果評價指標 3.4.2 EPL-GG故障診斷方法數據實驗 3.4.3 故障診斷組合策略對比研究 3.5 噪聲干擾下的EPL-GG故障診斷效果 3.6 本章小結 第4章 海底探采裝備多工況適應性故障診斷方法研究 4.1 時間序列信號多特征提取 4.2 CvrH特征選擇流程 4.2.1 初選特征 4.2.2 篩選敏感特征 4.2.3 去除冗余特征 4.3 CvrH特征選擇原理 4.4 CvrH特征選擇實驗研究 4.5 CvrH方法中*優特征參數的選擇 4.5.1 *優參數對比研究 4.5.2 *優方案對比研究 4.5.3 CvrH方法對不同工況的自適應性 4.6 本章小結 第5章 全局故障診斷系統（CA-FDES）關鍵技術研究 5.1 子系統故障專家Agent 5.1.1 專家系統的定義與組成 5.1.2 專家系統的開發流程 5.1.3 面向對象技術 5.1.4 故障專家Agent的結構組成 5.1.5 Agent故障的知識表示 5.1.6 事實庫與規則庫的構建 5.1.7 故障專家Agent的推理機制 5.2 基于MFM與FTA的專家知識的獲取 5.2.1 MFM故障模型 5.2.2 FTA故障模型 5.3 CA-FDES總體設計 5.3.1 全局黑板（通信Agent） 5.3.2 CA-FDES總體結構及其運行原理 5.4 基于多Agent的CA—FDES運行機制 5.5 CA-FDES仿真實驗 5.6 本章小結 第6章 應用實例——基于CA-FDES的海底鉆機故障診斷及實驗研究 6.1 海底鉆機CA-FDES總體設計 6.1.1 基于時間序列信號的局部故障診斷 6.1.2 海底鉆機故障專家Agent的構建 6.1.3 海底鉆機CA-FDES的總體結構 6.2 海底鉆機CA-FDES實驗研究 6.2.1 實驗系統 6.2.2 故障信號的采集 6.2.3 基于人為故障的實驗室實驗 6.2.4 半實物模擬性實驗 6.3 本章小結 第7章 總結與展望 7.1 總結 7.2 創新點 7.3 研究展望 參考文獻