随着信息、传感器以及人工智能等核心技术的飞速发展，制造业与信息化的融合愈加紧密，"中国制造 2025"、美国"先进制造业领导力战略"、德国"国家工业战略 2030"等将智能制造作为主攻领域。特别地，我国《"十四五"智能制造发展规划》将装备故障诊断与预测性维护、智能运维的关键技术作为主攻方向。本书在国家自然科学金、省重大专项等的支持下，以刀具、轴承以及齿轮等典型零部件为对象，重点关注运维数据采集、处理、建模以及分析挖掘整个流程的痛点、难点。全书共分为7章，第1章为绪论，第2~3章分别介绍机器学习以及智能优化相关理论，第4章为运维数据采集及信号预处理，第5章为特征提取与重构，第6~7章分别为状态监测、状态预测的范例及应用。

主持国家自然科学基金项目多项，获得贵州省科技进步二等奖、三等奖各一项，中国自动化学会科技进步奖一等奖一项等