设备是工业生产的基础，正确使用、保养和维修机电设备，是保证企业正常运转的前提。随着制造业的转型升级，数控机床被广泛使用，成为了机电设备最主要的代表，数控机床维修成为制造业非常重要和紧缺的技术。本书围绕上述重点展开，主要包括机电设备传动系统装调与维修、数控机床安装与精度调整、数控系统硬件连接、数控机床电气连接与维修、机床

本书包括七项任务，主要内容包括机电设备安装与验收的基础知识、机电设备的日常维护与大修、机电设备的故障与诊断技术、机电设备的维修技术与维修质量标准、典型机械结构的拆卸与装配、数控机床故障的诊断与维修、物联网设备的安装与维修。

本书为高职高专院校“机械设备维修技术”课程教材。全书共7个项目20个任务，主要介绍了机械设备维修理论和操作技术基础，机械设备维修管理，机械设备的拆卸、检验与测绘，机械零部件的维修与装配，机械设备的润滑与密封，典型机械设备的维修、机械设备故障诊断技术等内容。各项目针对其知识体系确定了项目描述、知识目标、能力目标、思政目标

本书分为上、下两篇，上篇为机电设备维护维修，下篇为机电设备现场管理。上篇包括设备维修管理基础知识、设备的故障诊断技术及计划维修、设备维修的拆卸与装配、典型的修复技术、电气设备的维修、常用高低压成套电气设备的维护、起重设备的维护；下篇包括机电设备管理要求、内容及基础工作，设备的资产及价值管理、设备的现场管理与检修、设备点

本书从稀疏诊断的角度出发，针对现有特征辨识技术：匹配滤波策略和智能学习策略的不足，介绍了结构化稀疏学习诊断理论的基本原理与核心的技术。通过从一维结构化稀疏：加权协同稀疏结构、非负有界稀疏结构；过渡到二维结构化稀疏：非局部协同稀疏结构、自相似加权稀疏秩结构、广义稀疏协同结构，建立一系列具体的结构化稀疏学习诊断模型，实现了

本书研究和讨论了多状态随机退化设备的剩余寿命预测方法。主要内容包括：多阶段特征的随机退化设备建模与剩余寿命预测方法、多状态切换下的随机退化设备的剩余寿命预测方法、含时变随机跳变情况下的随机退化建模与剩余寿命预测方法、考虑备件贮存退化条件下贮备系统寿命预测及维修和库存联合决策方法。

本书采用中英文对照，汲取了中国和外国机械设备维修方面相关书籍和期刊论文的资料，由6章组成，第1章机械设备的维修与维护概述，第2章机械零件失效与设备故障，第3章机械设备的拆卸，第4章机械零件的修复，第5章机械设备的装配与安装，第6章机械设备的润滑与密封。

本书共8章，在简述机械装备故障检测与诊断技术概况，机械装备诊断方法、诊断参数与诊断标准，机械装备故障及其诊断方法的基础上，分别介绍了温度检测与诊断技术、机械装备失效机理分析、传动系统检测与诊断、液压系统故障诊断、电气控制系统故障诊断、总线网络故障检测与诊断，以及基于物联网技术的机械装备监测系统设计等内容。

本书从机械故障的定义与分类出发，讲解了常见机械故障的产生原因与常规对策，介绍了机械零部件的常用修复技术，有针对性地介绍了典型零件的拆装与维修方法，并分析了典型机械设备的故障原因与排除方法，同时对设备维修后的精度检验以实例的形式予以指导，最后介绍了设备的科学管理方法。

机械故障是影响机械正常运转的关键原因之一，会引起生产安全事故，甚至导致生命财产损失。近年来，物联网技术的发展，能够对机械运转进行长时间运转进行精确监测，为机械故障分析准备了足够的机械运行数据。深度学习作为一种机器学习算法，基于人工神经网络和反向传播算法构建深层学习模型，适合于大样本数据的分析与诊断，在图像识别、自然语言