《机械故障信号的量子计算分析及智能诊断》以量子计算为主要分析手段，以齿轮和轴向柱塞泵的振动信号为主要研究对象，研究了量子计算在机械设备故障信号特征提取、故障诊断与特征选择中的应用方法，提出了量子门神经网络、量子限制波尔兹曼机网络、量子门遗传算法和量子偏最小二乘法等算法，建立了一套以量子计算为基础的特征提取、模式识别和特征选择的理论体系，提高了机械设备故障信号智能诊断的效率和精度。　　《机械故障信号的量子计算分析及智能诊断》适合从事量子计算及其算法、机械设备故障诊断研究的科研人员使用，也可供相关专业研究生参考。