《燃气轮机故障诊断：信号处理与故障隔离》主要以飞机上典型的燃气涡轮发动机为对象，从信号处理与故障隔离检测应用两个方面，介绍了燃气轮机状态监控与故障诊断方法。首先提纲挈领介绍了燃气轮机故障诊断中的相关基本概念、信号处理过程中噪声分离的重要性及燃气涡轮发动机的故障诊断过程等，为后续研究内容奠定基础。在基于信号处理的故障隔离诊断方法，针对数据获取更新速度慢、时延小的及噪声特性未知情况，介绍了中心加权幂等中值滤波器；针对数据记录少、更新慢、时延小的商用飞机发动机，为了同时滤除非高斯和高斯噪声，介绍了中值-有理混合滤波器；对于具有长时延的高速数据采集的发动机，为了能够在测试信号中分离出噪声信号，同时保留信号突变峰值，介绍了FIR-中值混合滤波器；对于超过70%工作时间处于非稳态工况的军用发动机，介绍了针对过渡态数据且能适应输入信号质量的自适应加权Myriad滤波器理论；为了解决燃气涡轮信号在离散时间点或时间段发生突变的问题，介绍了一种能够用于噪声和异常值滤除的具有递增阶的级联递归中值滤波器。在基于人工智能的故障隔离和诊断方法方面，为了解决单个故障的隔离问题，将故障定位到部件级，介绍了卡尔曼滤波器；针对发动机模块故障、系统故障和测量设备故障等单一故障，介绍了基于神经网络的故障检测和隔离方法；针对燃气轮机故障诊断存在高不确定性的情况，介绍了一种鲁棒性强、更易于理解的模糊逻辑系统；针对故障诊断神经网络和模糊方法的参数高度关联，用以提取故障特征的模型或者信号的测量不确定性发生变化，故障诊断系统就必须重建的问题，介绍了一种混合软计算方法——遗传模糊系统。此外，还介绍了基于振动的故障诊断方法。书中所涉及每一种方法理论都给出了数值仿真验证方法，读者可以通过采用EXCEL或者MATLAB的数据表完成仿真验证，便于读者快速理解和掌握。总之，《燃气轮机故障诊断：信号处理与故障隔离》理论严谨、内容全面，针对性和实践性都很强。既详细介绍了根据信号处理数据滤波的燃气轮机故障检测和隔离方法，又介绍了基于人工智能机器学习的燃气轮机故障隔离和诊断方法，还介绍了基于振动的故障诊断方法，是当前国内外一部既全面又深入介绍燃气轮机故障检测和诊断的著作。
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