改革开放以来，我国科学技术得到迅猛发展，工业化水平越来越高，现代化工业装备朝着大规模、高精度、复杂化过渡。装备各部件之间的联系、耦合更加紧密，当某一部件发生故障，整台设备、甚至是整条生产线都将受到影响，由此带来了无法计算的经济损失，更严重的还会产生不必要的人员伤亡。因此，复杂系统的可靠性和安全性迫切需要提高，以减少重大事故的发生。大量实践表明，健康状态诊断技术对保障设备的安全高效运行、尽早发现潜在故障、避免非计划停机、灾难性事故的发生起到至关重要的作用。因而，健康状态诊断评估技术成为一种用于解决现代化高精度系统装备可靠性、安全性的技术，是一种提高复杂设备安全使用的新方法。

对工业装备健康状态诊断方法的研究一直是一个热点，受到众多学者的关注，并取得一系列骄人的成果。清华大学信息学院的周东华教授从一个全新的视角，把现有的健康状态诊断方法分成定性分析和定量分析两大类，其中定量分析又分为基于解析模型的方法和基于数据驱动的方法，本书涉及的主要理论隶属于数据驱动方法的范畴，如图1-1所示 ^[1] 。本章对本书涉及的理论的基本思想和研究进展等做了较为详细的论述；此外，本章还概述了工业装备健康状态诊断的基本过程；最后，介绍了全书其他章节的主要内容。