本书详细介绍了有关旋转机械智能故障诊断领域的新进展、发展趋势及主要方法。针对旋转机械轴系故障耦合性越来越强、故障风险增大、故障后果严重等问题，全面系统地介绍了智能故障诊断的信号提取、信号分析、故障识别的基本原理。在此基础上，从轴系信号分析、轴心轨迹分析、故障智能识别3个方面进行深入研究：一是提出了一种基于无失真端点极值化的经验模态分解方法，并将其应用于旋转机械轴系信号的分析和特征提取；二是提出了模仿人眼的轴心轨迹识别方法，它以直观特征为人眼，实现对轴心轨迹形状的宏观准确表征，以智能分类

本书包含面向智能制造的 AGV 需求而开展的路径规划与自主协同控制两大主题内容。首先分析了智能制造的发展现状与发展趋势，并由此引出了面向新一代智能制造的 AGV 物料运输需求；其次介绍了两大主题的关键基础技术——同时定位与建图（SLAM）技术；然后重点论述了常见智能优化算法（包括 GA、GWO算法、FA、Q-Learning 算法）和多 AGV 协同控制；最后给出了应用 AGV 进行物料运输的智能制造系统案例。 本书适合从事人工智能、智能制造的科研人员和工程技术人员及管理人员阅读，也适合相关专业