本书共7章, 第1章介绍了当前风机故障检测的研究现状, 以及小样本条件下风机故障检测存在的问题; 在第2章, 针对特征已知的小样本风机故障, 研究了基于生成对抗网络的故障样本生成方法; 在第3章, 针对特征未知的小样本风机故障, 研究了基于样本挖掘和特征映射的故障检测方法; 在第4章, 针对含有不确定性数据且数量极少的小样本风机故障, 研究基于非单值输入和扩展术语及规则的模糊推理故障检测方法; 在第5章, 针对多变环境且数量极少的小样本风机故障, 研究基于多维隶属函数和集成隶属度的模糊推理故障检测方法; 在第6章, 为了使小样本条件下的风机故障检测黑盒模型变得可解释, 本书从模糊推理角度研究了小样本风机黑盒故障检测模型的解释方法; 第7章结合学术研究和实际应用的发展趋势, 对风机故障检测的未来发展方向进行了展望。