故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计 科技 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[德] 史蒂文·X.丁（StevenX.Ding）著 著

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• 容错控制
• 数据驱动
• 系统设计
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• 自动化
• 可靠性
• 机器学习
• 控制系统

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118104547

商品编码：16269115069

开本：16开

出版时间：2017-05-01

页数：242

字数：295000

作  者:(德)史蒂文·X.丁(Steven X.Ding) 著；贾继红,郭雪琪,王力影 译 定  价:89 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年05月01日 页  数:242 装  帧:精装 ISBN:9787118104547 ●部分引言、基本概念和预备知识
●第1章引言
●1.1基本概念
●1.2写作动机
●1.2.1数据驱动和基于模型的故障检测与诊断
●1.2.2容错控制与寿命管理
●1.2.3信息基础设施
●1.3内容大纲
●1.4注释和参考文献
●参考文献
●第2章案例研究和应用实例
●2.1三容系统
●2.1.1过程动力学及其描述
●2.1.2典型故障的描述
●2.1.3闭环动力学
●2.2全混流加热器
●2.2.1设备动力学及其描述
●2.2.2所考虑的故障
●2.3工业实例：田纳西过程
●2.3.1过程描述和仿真
●部分目录

内容简介

《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》介绍了基本的统计过程监控、故障诊断和控制方法，并介绍了适应动态工业过程需求的故障诊断与容错控制系统的优选数据驱动设计方案。随着对技术过程和资产的可靠性、可用性以及安全性的要求不断提高，过程监控和容错已成为自动化控制系统设计中的重要环节。
《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》向读者展示了目前由于信息技术的迅猛发展，数据驱动和统计过程监控与控制的关键技术如何广泛应用于工业实践中来解决这些问题。
为了便于自主研究和实际应用，《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》包含了重要的数学与控制理论知识以及相关工具。主要方案以算法形式给出，并在工业案例的系统中演示。
《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》将引起过程与控制工程师、工程专业的学生和控制工程研究人员的兴趣。
《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》旨在报告和鼓励控制工等

故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计 导论 现代工程系统，尤其是在航空航天、汽车、机器人、工业自动化以及能源等领域，对可靠性和安全性的要求日益严苛。这些系统通常结构复杂，运行环境多变，不可避免地会受到各种故障的影响，例如传感器失效、执行器故障、通信中断、系统参数漂移等。一旦发生故障，轻则导致性能下降，重则可能引发灾难性的后果。因此，开发能够实时感知、准确诊断并有效补偿故障的容错控制系统（Fault Tolerant Control, FTC）成为保障系统安全运行的关键技术。 传统故障诊断与容错控制方法往往依赖于精确的系统模型，例如物理模型或数学模型。然而，在许多实际应用中，获得精确的系统模型是困难的，甚至是不可能的。一方面，复杂的非线性动态、时变参数、未建模动态以及外部干扰等因素，使得精确建模面临巨大的挑战。另一方面，即使建立了模型，模型的准确性也可能随着时间的推移和运行条件的改变而衰减。这些模型不确定性或不足，直接限制了基于模型的故障诊断与容错控制方法的性能和鲁棒性。 近年来，随着信息技术的飞速发展，传感器技术、数据采集与存储技术以及计算能力都取得了显著的进步。海量的运行数据以前所未有的规模被积累起来，为从数据中学习系统行为提供了可能。这催生了一种全新的方法学——数据驱动方法。与依赖先验模型的方法不同，数据驱动方法直接从观测到的数据中学习系统的动态特性、故障模式以及控制器设计策略，从而绕开了精确建模的难题。这种方法尤其适用于那些模型难以获得或模型信息不确定的复杂系统。 本书《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》正是聚焦于这一前沿领域，深入探讨如何利用实际运行数据来设计高性能、高鲁棒性的故障诊断与容错控制系统。我们将打破传统思维，强调从数据中提取关键信息，并将其转化为有效的故障诊断和控制策略。本书旨在为读者提供一套系统性的理论框架、先进的方法工具以及丰富的实践指导，以应对现代复杂工程系统中日益严峻的故障挑战。 本书内容概述 本书从数据驱动的视角出发，系统性地阐述了故障诊断与容错控制系统的设计原理与实现方法。我们将覆盖从数据预处理、特征提取，到故障诊断算法、容错控制策略，再到系统集成与验证的全过程。 第一部分：数据驱动故障诊断基础 在这一部分，我们将奠定数据驱动故障诊断的理论基础。 数据采集与预处理： 详细介绍如何从各类传感器、执行器和系统中采集高质量的运行数据。探讨数据预处理的关键技术，包括数据清洗、噪声滤波、缺失值填充、数据归一化等，这些步骤对于后续的数据分析至关重要。强调数据质量对故障诊断精度的直接影响。 特征工程与提取： 深入研究如何从原始传感器数据中提取能够有效表征系统状态和潜在故障的特征。我们将介绍统计特征（均值、方差、偏度、峰度等）、时域特征、频域特征（FFT、小波变换等）、以及基于机器学习的特征提取方法。探讨如何选择最优的特征集以提高诊断效率和准确性。 数据驱动故障诊断模型： 重点介绍各类适用于故障诊断的机器学习模型。我们将涵盖： 监督学习方法： 如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络（包括多层感知机、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）。详细讲解这些模型在故障分类（识别故障类型）和故障定位（识别故障发生在哪个组件）中的应用。 无监督学习方法： 如聚类分析（K-Means、DBSCAN）、主成分分析（PCA）、异常检测算法（Isolation Forest、One-Class SVM）。这些方法在未知故障模式检测和异常行为识别中具有重要价值。 半监督学习方法： 结合少量标记数据和大量未标记数据，用于解决标签数据稀缺的问题。 集成学习方法： 通过组合多个弱学习器，提高整体预测的鲁棒性和准确性。 故障诊断性能评估： 介绍用于评估故障诊断模型性能的常用指标，例如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并指导读者如何根据实际应用场景选择合适的评估指标。 第二部分：数据驱动容错控制策略 在成功诊断出故障后，容错控制系统需要能够迅速、有效地补偿故障，维持系统的性能和稳定性。本部分将聚焦于数据驱动的容错控制策略设计。 容错控制基本原理： 回顾容错控制的基本概念，包括被动容错控制（PFC）和主动容错控制（AFC）。重点阐述主动容错控制在应对突发性故障和动态变化方面的优势。 数据驱动容错控制器设计： 基于模型预测控制（MPC）的容错设计： 尽管本书强调数据驱动，但MPC作为一种强大的控制框架，可以与数据驱动方法相结合。我们将探讨如何利用数据驱动方法估计MPC所需的模型参数或直接学习MPC的优化策略，以实现容错MPC。 强化学习（RL）在容错控制中的应用： 强化学习能够通过与环境的交互来学习最优的控制策略，特别适合处理复杂、动态变化的系统。我们将深入探讨如何使用深度强化学习（DRL）来设计能够自主学习并适应故障的容错控制器，例如基于Q-learning、SARSA、Actor-Critic等算法。 数据驱动的自适应控制与重构： 介绍如何利用运行数据来实时估计系统参数的变化或故障对系统动态的影响，并据此调整控制器参数或更新控制器结构，以实现自适应的容错控制。 基于预定义策略的容错控制： 在某些场景下，可以预先设计一系列应对不同故障的控制策略。利用数据驱动的方法，可以优化这些预定义策略的切换条件和参数。 故障发生后的系统重构与切换： 详细讨论在故障诊断完成后，如何平滑地将系统从正常运行模式切换到容错模式，并尽可能减小切换过程中对系统性能的影响。 第三部分：系统集成、验证与应用 最后一部分将关注如何将数据驱动的故障诊断与容错控制模块集成到一个完整的系统中，并进行有效的验证和实际应用。 数据驱动故障诊断与容错控制系统的集成： 探讨故障诊断模块与容错控制模块之间的协同工作机制。如何实现诊断结果到控制策略的快速、可靠传递。 仿真与实验验证： 强调仿真环境和实际实验在验证系统性能中的重要性。介绍如何构建逼真的仿真平台，模拟各种故障场景，并进行充分的测试。指导读者如何设计和执行实际的硬件在环（HIL）或实物实验。 实际应用案例分析： 通过详细的案例研究，展示数据驱动故障诊断与容错控制技术在不同领域的应用。例如： 航空航天： 飞机飞行控制系统的故障诊断与容错。 汽车： 自动驾驶系统的安全保障，如转向、制动系统的故障容错。 工业自动化： 机器人手臂的故障检测与性能补偿。 能源系统： 电力系统的故障诊断与供电可靠性保障。 医疗设备： 关键医疗设备的稳定运行。 未来展望： 对数据驱动故障诊断与容错控制技术的未来发展趋势进行展望，包括与其他新兴技术（如数字孪生、区块链、边缘计算）的融合，以及在更复杂、更具挑战性的系统中的应用前景。 本书特色 本书最大的特色在于其纯粹的“数据驱动”导向。我们不依赖于先验的、精确的系统模型，而是从实际采集的运行数据出发，构建出故障诊断模型和容错控制策略。这意味着本书的读者将学会如何在模型信息缺失或不确定的情况下，依然能够设计出高效、可靠的故障诊断与容错控制系统。 本书强调理论与实践相结合，不仅提供了深入的理论分析和算法原理，还通过丰富的案例研究和潜在的实验指导，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，从基础概念到高级技术，层层递进，适合各层次的读者，包括高年级本科生、研究生、科研人员、以及工程技术人员。 结语 在日益复杂和互联的现代工程世界中，故障是不可避免的挑战。数据驱动的故障诊断与容错控制技术，为我们提供了应对这些挑战的强大武器。本书《故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计》将引领您走进这个充满活力和创新性的研究领域，为您掌握最前沿的技术，解决实际工程难题提供坚实的理论基础和实用的方法工具。无论您是致力于提升系统安全性、可靠性，还是寻求优化系统性能，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在校攻读控制工程专业的博士生，我对“故障诊断与容错控制”这个研究方向有着浓厚的兴趣，并且将其作为我论文的主要研究课题。我一直在寻找能够系统性地阐述这一领域前沿进展的著作，特别是关于如何利用大数据进行系统设计的部分。这本书的书名，直击了我研究的核心，“数据驱动设计”，让我觉得它非常有潜力成为我重要的参考资料。我非常好奇作者是如何将“数据驱动”的理念与故障诊断和容错控制这两个复杂且相互关联的概念有机结合起来的。我希望能在这本书中找到关于如何利用各种传感器数据，例如时间序列数据、图像数据，甚至是网络通信数据，来构建高效的故障诊断模型。更重要的是，我希望能够深入理解如何将这些诊断结果无缝地集成到容错控制器的设计中，实现对系统失效的智能补偿和系统性能的维持。我对于一些新兴的数据驱动方法，例如基于深度学习的特征提取和故障分类，以及基于强化学习的自适应容错控制策略，非常感兴趣。我希望这本书能够对此有深入的阐述，并且能够提供一些理论推导和数学建模的细节。我期待能够在这本书中看到一些创新性的方法和模型，能够为我的研究提供新的思路和方向。同时，我也希望书中能够包含一些关于如何评估数据驱动容错控制系统性能的指标和方法，以及在实际应用中可能遇到的挑战，例如数据质量问题、计算资源限制以及实时性要求等。如果这本书能够提供关于这些方面的深刻见解，那将极大地助力我的博士研究。

评分☆☆☆☆☆

我是一位资深的自动化工程师，从业近二十载，亲身经历过不少因系统故障而造成的生产停滞甚至安全事故。故障诊断与容错控制，这个领域我一直保持着高度的关注，并且在工作中也尝试过一些基础的诊断算法。然而，随着技术的飞速发展，尤其是在人工智能和大数据分析的浪潮席卷之下，传统的故障诊断方法似乎越来越显得力不从心。我一直思考着，如何能够更好地利用我们现在拥有的海量运行数据，来构建更智能、更主动的故障诊断与容错控制系统。这本书的书名，“数据驱动设计”，正是我一直以来所探索的方向。我迫切地想知道，作者是如何将“数据驱动”的思想融入到故障诊断与容错控制系统的设计过程中的。这本书是否能提供一套清晰的框架，指导我如何从海量数据中提取有效的特征，如何构建能够学习和适应的诊断模型，以及如何设计能够基于诊断结果进行实时调整的容错控制器。我希望能在这本书中看到一些具体的算法和技术，例如机器学习在故障模式识别中的应用，深度学习在异常检测中的潜力，以及如何将这些技术与传统的控制理论相结合。我更希望的是，书中能够提供一些实际的工程案例，让我能够看到这些先进技术是如何在现实世界中发挥作用的，并且能够学习到在实际工程中可能遇到的挑战以及应对策略。对于我这样经验丰富的工程师来说，理论固然重要，但更关键的是能够将理论转化为实际的生产力。这本书能否成为我连接理论与实践的桥梁，帮助我突破现有技术的瓶颈，我充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一家大型制造企业的技术总监，我们公司拥有庞大且复杂的生产线，涵盖了从机械、电气到自动化控制的各个环节。系统的稳定性和可靠性，直接关系到我们的生产效率和产品质量，因此，故障诊断与容错控制一直是我们关注的重点。在传统的故障诊断方面，我们积累了一些经验，但随着设备更新换代和生产流程的日益复杂，我们越来越感受到传统方法的局限性。近些年，我们一直在探索如何引入“数据驱动”的理念，来提升故障诊断的精度和容错控制的效率。这本书的书名，“故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计”，精准地契合了我们公司的技术升级需求。我非常期待这本书能够提供一套系统性的方法论，指导我们在实际工程中如何有效地利用我们积累的海量运行数据，构建更智能、更精准的故障诊断模型，并且在此基础上，设计出更加鲁棒和自适应的容错控制策略。我希望能在这本书中看到一些关于大数据技术在故障诊断与容错控制中应用的具体实践指南，例如如何进行高效的数据预处理、特征工程、模型选择与优化，以及如何将这些模型嵌入到现有的控制系统中。我更看重的是，这本书是否能够提供一些关于如何在复杂工业环境中实现这些“数据驱动”方案的实际建议，例如在数据安全、计算资源、实时性要求等方面需要考虑的问题。如果这本书能够为我们提供一套可落地、可实施的解决方案，那将对我们公司的技术发展具有里程碑式的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色背景，搭配着略带科技感的银色字体，仿佛预示着即将踏入一个充满挑战与智慧的领域。我翻开扉页，印刷质量非常不错，纸张的触感温润，字迹清晰，这为我接下来数小时的阅读之旅奠定了良好的基础。我一直对“故障诊断与容错控制”这个概念很感兴趣，总觉得它像是一门“未雨绸缪”的艺术，能够在系统出现问题时，迅速找到病灶，并且还能“化险为夷”，让系统继续稳定运行。这本书的书名，准确地概括了我一直以来想要深入了解的知识核心。特别是“数据驱动设计”这几个字，让我眼前一亮。在当下大数据时代，如何利用海量数据来指导系统设计，这绝对是前沿且极具价值的研究方向。我迫不及待地想知道，作者是如何将这两个看似独立的领域巧妙地结合在一起的。我脑海中浮现出各种复杂的控制系统，例如飞行器、工业机器人、甚至是我们日常生活中接触到的智能家居，它们一旦发生故障，后果可能是灾难性的。那么，如何通过数据分析，提前预测潜在的故障模式，并且设计出能够自动适应并纠正这些故障的控制策略，这无疑是提高系统可靠性和安全性的关键。这本书是否能够提供一套系统性的方法论，让我能够理解其中的原理，并且在实际工程中加以应用，这是我最期待的部分。我希望它不仅停留在理论层面，更能结合一些实际的案例分析，这样我才能更好地理解抽象的概念，并且能够举一反三。我是一名对工程技术充满热情的研究生，平时也阅读了不少相关的书籍和论文，但总觉得在“故障诊断与容错控制”方面，缺少一本能够真正让我豁然开朗的教材。很多书要么过于偏重理论，要么过于侧重某个特定领域的应用，很难找到一本能够兼顾理论深度和工程实践的佳作。这本书的书名，让我看到了希望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴科技充满好奇心的爱好者，我一直关注着那些能够让我们的生活和工作变得更加安全、可靠和智能的技术。这本书的书名，“故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计”，虽然听起来有些专业，但“数据驱动”和“容错控制”这两个词，让我觉得它可能蕴藏着改变未来的力量。我一直以来都对那些能够“自我修复”或者“智能应对”的系统感到着迷，比如那些在飞行过程中能够自动规避风险的飞机，或者那些在工业生产中能够持续稳定运行的复杂设备。我非常想了解，在“数据驱动”的时代，我们是如何利用收集到的海量数据，来让这些系统变得更加聪明，能够提前发现问题，并且在问题发生时，能够自动采取措施，保证系统的正常运行。这本书是否能够用一种相对易懂的方式，向我介绍“数据驱动”的设计理念是如何应用到故障诊断和容错控制中的。我希望能够理解一些基础的概念，例如数据采集、特征提取、模型训练以及控制策略的生成。我并不需要非常深入的数学推导，但希望能有一些生动的比喻或者案例，让我能够领会到其中的精髓。例如，将故障诊断比作医生的诊断过程，将容错控制比作身体的自我修复机制，而数据驱动就是医生和身体不断学习和进化的过程。如果这本书能够提供一些关于未来智能系统发展方向的展望，或者一些令人惊叹的应用案例，那将是对我最大的吸引力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名独立研究者，专注于智能系统和自动化领域的前沿技术。我一直对“故障诊断与容错控制”这一课题抱有浓厚的兴趣，并且在过去几年里，我一直致力于探索如何利用大数据和机器学习技术来提升这一领域的能力。我注意到，近年来“数据驱动”已成为各个技术领域的热门话题，而将其应用于故障诊断与容错控制系统，无疑是极具潜力的研究方向。这本书的书名，“故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计”，正是我一直在寻找的、能够系统性地阐述这一交叉领域的著作。我非常好奇作者是如何将“数据驱动”的设计理念，与故障诊断和容错控制这两个关键技术有机地结合在一起的。我期待在这本书中能够深入地了解，如何利用各种类型的数据，例如传感器信号、运行日志、历史故障记录等，来构建高效的故障诊断模型。更重要的是，我希望能够理解如何将这些诊断结果转化为实际的容错控制策略，以维持系统的稳定性、安全性和性能。我对于一些新兴的算法和技术，例如基于深度学习的异常检测、基于概率图模型的故障推理，以及基于强化学习的自适应容错控制，非常感兴趣。我希望这本书能够对这些技术进行深入的阐述，并且能够提供一些理论基础和算法实现上的细节。我尤其关注的是，书中是否能够提供一些关于如何构建和评估“数据驱动”的容错控制系统的框架和指标。如果这本书能够为我提供新的研究思路和技术洞察，那将对我个人的研究工作产生巨大的影响。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对技术发展趋势敏感的科技爱好者，我一直对那些能够显著提升系统可靠性和安全性的技术领域保持着高度的关注。在众多领域中，“故障诊断与容错控制”无疑是其中最关键的一环。而这本书的书名，特别是“数据驱动设计”这几个字，让我觉得它预示着这个领域正朝着更加智能化、更加高效的方向发展。我一直很好奇，在过去，我们是如何进行故障诊断和容错控制的，而如今，当我们可以收集和分析海量数据时，这种方法又会发生怎样的变革。我非常想了解，这本书是否能用一种易于理解的方式，向我展示“数据驱动”是如何被用来设计更先进的故障诊断与容错控制系统的。我希望能够明白，为什么数据如此重要，我们又该如何利用这些数据来“教会”系统如何识别故障，如何预测故障，以及如何在故障发生后，让系统能够自动地调整自身，从而保证其正常运行。我并非专业的工程师，但我对科技的进步充满热情，我希望能够在这本书中找到一些能够让我眼前一亮的案例，例如，某个复杂系统是如何通过数据驱动的方法，成功地避免了一次潜在的重大事故，或者某个设备是如何通过自我学习，不断地提升其运行的稳定性。我期待这本书能够激发我对这个领域的更深层次的兴趣，并且让我能够对未来智能化、自动化系统的发展有更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大学的自动化专业教师，平时除了教学工作，也时常会关注自动化领域最新的技术发展动态，并将其融入到课程设计中。我一直认为，“故障诊断与容错控制”是自动化专业中一个非常重要且实用的分支，它直接关系到工业系统的安全、可靠和高效运行。然而，如何将这个领域中最先进的理论和技术，尤其是与时俱进的“数据驱动”思想，有效地传授给学生，一直是我的一个挑战。这本书的书名，非常吸引我，“故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计”，它精准地切中了当前技术发展的脉搏。我迫切地想知道，这本书是否能够为我提供一套系统性的教学素材，帮助我向学生清晰地讲解数据驱动在故障诊断与容错控制中的原理、方法和应用。我希望能在这本书中找到关于如何引导学生理解海量运行数据背后的信息，如何构建基于数据的故障预测模型，以及如何设计能够根据实时数据进行决策的容错控制器。我更希望这本书能够提供一些具有启发性的教学案例，能够让学生在课堂上或者课后进行深入的思考和实践。例如，如何利用仿真平台来验证数据驱动容错控制算法的有效性，如何指导学生进行实际的数据采集和分析，以及如何引导他们设计和实现一个简单的数据驱动容错控制系统。如果这本书能够提供一些可以与学生共同探讨的开放性问题，或者一些具有挑战性的项目，那将非常有价值。我希望这本书能够成为我教学上的得力助手，帮助我培养出更多具备前沿技术视野和实践能力的优秀学生。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，虽然我的主要工作领域是软件开发，但由于我所在的科技公司经常需要处理各种复杂的硬件设备和自动化生产线，我对“故障诊断与容错控制”这一领域非常感兴趣，并且希望能够将软件技术与硬件控制相结合，创造出更智能、更鲁棒的解决方案。这本书的书名，特别是“数据驱动设计”，让我觉得它可能是一本能够弥合软件与硬件之间界限的桥梁。我非常想了解，在“数据驱动”的理念下，如何利用大量的软件日志、传感器数据以及系统运行记录，来进行故障的识别、定位以及最终的容错策略设计。我希望这本书能够提供一些关于如何构建数据采集和处理的软件框架，如何开发高效的数据分析和模型训练算法，以及如何设计能够与硬件系统进行实时通信和交互的容错控制模块。我对于一些跨领域的技术融合非常感兴趣，例如如何利用云计算来存储和分析大量的运行数据，如何利用边缘计算来在设备端进行实时的故障诊断和决策，以及如何将人工智能算法嵌入到控制系统中。这本书是否能够提供关于这些方面的见解和指导，让我能够更好地理解如何将我的软件开发经验应用于故障诊断与容错控制领域，是我最期待的。我希望这本书不仅能提供理论知识，更能给我一些实际的开发思路和技术参考，例如推荐一些常用的开发工具、编程语言或者开源库。

评分☆☆☆☆☆

我是一名硬件工程师，虽然我的工作主要集中在芯片设计和硬件集成方面，但我深知一个优秀的产品，离不开强大的软件支持和智能的控制系统。在产品开发过程中，如何保证硬件系统的稳定性和可靠性，并且在出现意外情况时，能够有效地应对，这是我一直以来都非常关注的问题。这本书的书名，“故障诊断与容错控制系统的数据驱动设计”，让我觉得它可能提供了一种全新的视角，来理解和设计我们所处的复杂系统。我非常想了解，在“数据驱动”的背景下，我们如何能够从硬件的运行数据中，挖掘出潜在的故障信息，并且如何利用这些信息来设计出能够自我诊断和自我修复的系统。我希望能在这本书中看到一些关于如何将软件算法和硬件特性相结合的思路，例如如何设计带有智能诊断功能的传感器，如何构建能够收集和分析硬件运行数据的平台，以及如何开发能够根据硬件状态动态调整工作模式的控制逻辑。我对于如何提升硬件系统的“韧性”和“自愈能力”非常感兴趣，尤其是在面对未知故障或者突发状况时，如何能够最大程度地减少对用户的影响。这本书是否能够提供一些关于硬件设计层面的建议，与故障诊断和容错控制相结合，例如在芯片设计中考虑数据采集接口，或者在电路设计中预留容错冗余。如果本书能给我一些启发，让我能够将软件和硬件更紧密地结合起来，共同构建更可靠、更智能的产品，那将非常有价值。