随着智慧港口建设持续推进与港口物流作业规模化、集约化发展，岸边起重机、龙门吊、散料装卸及输送设备等大型装备已成为港口高效运转的核心基础设施。港口大型装备长期处于高负荷、变工况、强冲击的复杂作业环境，设备磨损、结构疲劳、部件老化等故障风险频发。传统事后维修、定期维保的运维模式存在针对性弱、资源浪费、停机风险高、故障预判滞后等弊端，难以适配现代港口安全稳定、高效低碳、智能管控的发展要求。以数据感知、智能分析、精准预判为核心的预测性智能运维技术，已成为港口装备运维体系转型升级的核心方向。

本书立足智慧港口建设需求，围绕港口大型装备预测性智能运维关键技术展开系统性研究，构建“理论概述—数据采集—特征分析—故障机理—智能诊断—决策优化—系统搭建—工程应用”的完整技术体系。全书首先界定预测性运维的核心概念，梳理港口主力装备结构特征与故障规律，搭建数据驱动的智能运维技术框架；系统阐述装备传感布设、多源数据采集与传输技术，解决运维数据获取基础问题；围绕信号预处理、特征融合、异常识别、故障机理剖析等关键技术，完善装备状态识别理论与方法。同时，深入研究机器学习、深度学习智能诊断算法体系，构建动态维保决策、备件调度与资源优化机制，实现运维与生产作业的协同适配。最后完成智能运维系统架构设计，并结合港机、散料设备等典型场景开展技术落地应用验证。

本书紧密贴合港口工程实际工况，兼顾基础理论、关键技术与工程实践，内容系统严谨、实用性突出，有效弥补传统运维技术的短板，构建适配现代智慧港口的装备健康管理体系。

本书可供港口工程技术人员、装备运维管理人员、智能装备研发人员及高校相关专业师生参考使用，对推动港口装备运维智能化升级、提升港口运营安全效能、助力智慧港口高质量发展具有重要理论价值与工程实践意义。限于作者研究水平，书中难免存在疏漏，恳请各位专家、读者批评指正。

周鸿茂，1977年9月生，1999年7月毕业于中国农业大学电力系统及其自动化专业。现任交通运输部水运科学研究院电控中心党支部书记/专委会主任/高级工程师，主要从事交通运输领域的智能航运、智慧港口、绿色港口等关键技术研究。主持承担的国家级和省部级科研项目及重大工程30余项，参与制定国家标准1项，主持制定省部级团体标准3项，获省部级科学技术奖励6项，获交通运输重大科技创新项目成果证书1项，授权国家发明专利11项、独著国际专著2部，发表多篇高水平论文。