本書以構建水輪發電機組AI-PHM體系為框架，從體系搭建、狀態評估、故障診斷、故障預測等方面開展量化分析及應用實踐研究，并結合智能算法，實現水輪發電機組的數智診斷。本書共分9章。第1章簡要介紹了PHM的概念、研究現狀以及水輪發電機組開展PHM的意義和關鍵技術；第2章簡述了PHM的結構形式、結構設計，根據水輪發電機組的結構特點，設計了水輪發電機組的PHM結構體系；第3章講解了PHM系統的數據采集方法、數據清洗方法和數據分析技術；第4章對水輪發電機組健康狀態評估方法進行了介紹，提出了基于FMECA融合劣化度的水輪發電機組健康狀態評價方法，并開展了實例應用驗證；第5章對支持向量機、神經網絡等常見的故障診斷算法進行了介紹，并基于貝葉斯網絡方法和基于測試數據方法開展了故障診斷實例應用研究；第6章介紹了常見故障預測方法，并以水導軸承故障預測為實例開展了計算分析；第7章介紹了檢修決策理論，并以水輪發電機組狀態評估和檢修決策為例進行開展了實例應用分析；第8章系統對AI-PHM系統的整體架構和實現功能進行系統了重點闡述及其在大中型水輪發電機組數智診斷與檢修中的具體應用；第9章重點介紹了AI-PHM技術的未來發展趨勢。