本書共7章, 第1章介紹了當(dāng)前風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)的研究現(xiàn)狀, 以及小樣本條件下風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)存在的問題; 在第2章, 針對(duì)特征已知的小樣本風(fēng)機(jī)故障, 研究了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的故障樣本生成方法; 在第3章, 針對(duì)特征未知的小樣本風(fēng)機(jī)故障, 研究了基于樣本挖掘和特征映射的故障檢測(cè)方法; 在第4章, 針對(duì)含有不確定性數(shù)據(jù)且數(shù)量極少的小樣本風(fēng)機(jī)故障, 研究基于非單值輸入和擴(kuò)展術(shù)語(yǔ)及規(guī)則的模糊推理故障檢測(cè)方法; 在第5章, 針對(duì)多變環(huán)境且數(shù)量極少的小樣本風(fēng)機(jī)故障, 研究基于多維隸屬函數(shù)和集成隸屬度的模糊推理故障檢測(cè)方法; 在第6章, 為了使小樣本條件下的風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)黑盒模型變得可解釋, 本書從模糊推理角度研究了小樣本風(fēng)機(jī)黑盒故障檢測(cè)模型的解釋方法; 第7章結(jié)合學(xué)術(shù)研究和實(shí)際應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì), 對(duì)風(fēng)機(jī)故障檢測(cè)的未來發(fā)展方向進(jìn)行了展望。