本专著主要介绍了煤矿装备全寿命周期健康管理与智能维护最新研究进展，总结了煤矿装备多源异构数据管理、状态评估、剩余使用寿命预测、智能维护决策等最新理论与前沿技术。本书得到了多项国家级、省部级项目资助，为我国重大装备的状态预测、健康管理及智能运维提供了更具行业特色的宝贵经验，可作为机械工程、矿业工程等高年级本科生、研究生以及复杂设备智能运维研究的学者、工程师和管理人员参考书。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 煤矿装备健康管理与智能维护框架
1.3 数据驱动的煤矿装备健康管理与智能维护综述
1.4 煤矿装备健康管理与智能维护未来研究难点及发展方向
参考文献
第2章 基于多源异构数据融合的煤矿装备运行数据管理方法
2.1 引言
2.2 高并发环境下多源异构煤矿装备运行数据高效传输方法
2.3 煤矿装备运行数据实时清洗技术
2.4 基于Hadoop的煤矿装备运维数据分布式存储方法
2.5 实例研究
参考文献
第3章 数据驱动的煤矿装备状态评估方法
3.1 引言
3.2 基于多尺度混合特征的煤矿装备健康状态评估方法
3.3 基于多域混合特征及集成学习的煤矿装备健康状态评估方法
3.4 实例研究
参考文献
第4章 数据驱动的煤矿装备剩余使用寿命预测方法
4.1 引言
4.2 基于AGB组合模型的煤矿装备运行状态预测方法
4.3 基于核主成分分析及长短期记忆神经网络的煤矿装备剩余使用寿命预测方法
4.4 基于多域混合特征和改进时间卷积网络的煤矿装备剩余使用寿命预测方法
4.5 实例研究
参考文献
第5章 数据驱动的煤矿装备维护决策方法
5.1 引言
5.2 基于维护安全与维护成本的煤矿装备机会维护决策优化方法
5.3 面向生产计划与维护活动的煤矿装备多目标联合决策方法
5.4 基于剩余寿命分布的煤矿装备动态成组维护决策方法
5.5 实例研究
参考文献