本书是一本异构制造大数据智能融合技术的学术专著。本专著以制造业大数据为背景，围绕旋转设备的运行状态展开，系统介绍了在多源异构制造大数据的基础上利用多源数据融合的方法实现旋转设备的运行状态监测和智能诊断，具体包括制造大数据的采集与存储、数字信号的分析、多源异构数据的融合、智能诊断模型的构建、算法的设计与实现、实验结果的分析及其可视化展示、应用案例的开发实现等内容，是一本较为全面系统的参考书。本专著的最大亮点和特色是遵循理论性与实践性相结合、先进性与实用性相结合、专业性与通用性相结合的原则。本专著适合以下读者：对人工智能、机器学习、数据融合感兴趣的读者；希望用计算机的算法解决机械相关领域的研究者、工程设计人员和应用人员；可以作为计算机专业和机械专业的本科毕业设计和研究生学术论文的参考资料，尤其是研究多源数据融合和机械设备故障诊断方向的参考；还可以作为相关工程技术人员的辅助参考。