| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 特征提取研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 特征选择和特征降维研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 健康状态评估研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.4 有序分类研究现状 | 第19-20页 |
| 1.2.5 代价敏感学习研究现状 | 第20页 |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 RV减速器振动试验平台 | 第22-28页 |
| 2.1 RV减速器的介绍 | 第22-23页 |
| 2.2 试验平台的设计 | 第23-26页 |
| 2.2.1 试验装置机械系统 | 第23-24页 |
| 2.2.2 数据采集系统 | 第24-26页 |
| 2.3 试验方案及步骤 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 RV减速器振动信号的特征工程 | 第28-52页 |
| 3.1 数据预处理 | 第28-32页 |
| 3.1.1 小波变换理论 | 第29-31页 |
| 3.1.2 原始振动信号的小波降噪 | 第31-32页 |
| 3.2 多域特征构造 | 第32-43页 |
| 3.2.1 时域特征 | 第33-34页 |
| 3.2.2 频域特征 | 第34-36页 |
| 3.2.3 小波包能量特征 | 第36-37页 |
| 3.2.4 EMD特征 | 第37-39页 |
| 3.2.5 熵特征 | 第39-43页 |
| 3.3 特征选择 | 第43-47页 |
| 3.3.1 特征选择概述 | 第43-45页 |
| 3.3.2 ReliefF算法 | 第45-47页 |
| 3.4 特征提取 | 第47-51页 |
| 3.4.1 主成分分析 | 第48页 |
| 3.4.2 线性判决分析 | 第48-49页 |
| 3.4.3 等距离映射 | 第49页 |
| 3.4.4 局部线性嵌入 | 第49-50页 |
| 3.4.5 算法比较 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于有序分类和代价敏感的RV减速器健康状态评估 | 第52-70页 |
| 4.1 支持向量机 | 第52-53页 |
| 4.2 有序分类 | 第53-58页 |
| 4.2.1 有序分类问题的描述 | 第53-54页 |
| 4.2.2 基于二元分解的有序分类 | 第54-55页 |
| 4.2.3 基于阈值的有序分类 | 第55-58页 |
| 4.3 代价敏感 | 第58-61页 |
| 4.3.1 代价敏感问题的描述 | 第58页 |
| 4.3.2 代价敏感支持向量机 | 第58-60页 |
| 4.3.3 MetaCost | 第60页 |
| 4.3.4 AdaCost | 第60-61页 |
| 4.4 基于代价敏感的有序分类算法 | 第61-62页 |
| 4.5 实验研究 | 第62-64页 |
| 4.5.1 实验方案 | 第62-63页 |
| 4.5.2 评价指标 | 第63-64页 |
| 4.6 实验结果和分析 | 第64-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 在学期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |