本著作面向学科发展前沿与工程迫切需求，围绕机械装备智能运维面临的新挑战：数据大而不全呈"碎片化"、诊断与预测受制于专家经验、智能诊断依赖于充足可用数据等，凝练出大数据背景下智能运维领域的科学问题与应用难题，按照"问题-理论-技术-实例"的逻辑主线，详细介绍了监测大数据质量保障、机械装备故障深度智能诊断、机械装备故障迁移智能诊断、数据驱动的机械装备剩余寿命预测等基础理论与核心技术，所述内容兼具前沿性、创新性与工程实用性，旨在将作者团队在智能运维领域的长期经验积累与最新研究成果分享给广大读者，为其开展相关学术研究、解决应用难题提供参考。