电厂设备作为电力工业的核心组成部分，其稳定运行对于保障国家能源安全和经济发展具有重要意义。随着使用年限增长和运行负荷加大，电厂设备故障频发，对电厂的安全运行和经济效益造成了严重影响。因此，电厂设备故障诊断与修复技术的研究与应用显得尤为关键。本书旨在系统介绍电厂设备故障诊断与修复的基本理论、技术方法和实践应用。通过深入分析电厂设备的常见故障类型、故障机理和诊断方法，结合现代信号处理技术、数据分析方法和人工智能技术，提出了一系列有效的故障诊断与修复策略。首先，在故障诊断方面，详细介绍了传感器技术、振动分析、红外检测、油液分析等多种故障诊断技术，并阐述了这些技术在电厂设备故障诊断中的应用。还介绍了基于模型驱动和数据驱动的诊断方法，以及根本原因分析等高级诊断技术，为电厂设备故障的快速定位和准确判断提供了有力支持。其次，在设备修复方面，重点介绍了机械部件修复、电气设备维修、焊接与金属恢复等修复技术，并探讨了复合材料、3D打印等新技术在设备修复中的应用。还关注了维护管理与决策的重要性，提出了基于风险管理和寿命周期成本分析的维护策略，为电厂设备的长期稳定运行提供了保障。