| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·机械状态监测与预测技术的国内外现状和发展趋势 | 第10-15页 |
| ·机械状态监测技术的发展 | 第10-13页 |
| ·机械状态预测技术的发展 | 第13-15页 |
| ·舰艇监测技术的国内外现状和发展趋势 | 第15页 |
| ·本文研究工作的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 机械振动状态特征参数的获取 | 第17-20页 |
| ·特征参数的选取准则 | 第17-18页 |
| ·状态特征参数的选取 | 第18-19页 |
| ·状态特征参数的向量表示 | 第19-20页 |
| 3 机械振动运行状态的分类和判别 | 第20-34页 |
| ·状态分类和判别的必要性 | 第20页 |
| ·状态分类的方法 | 第20-27页 |
| ·分类方法介绍 | 第20-22页 |
| ·系统聚类法 | 第22-25页 |
| ·类的个数的确定 | 第25-27页 |
| ·状态识别的方法 | 第27-34页 |
| ·距离判别方法 | 第27-30页 |
| ·判别准则的评价 | 第30-34页 |
| 4 机械振动状态评估阈值的生成 | 第34-42页 |
| ·评估阈值设置的必要性 | 第34页 |
| ·阈值生成方法的分类 | 第34-35页 |
| ·阈值生成的方法 | 第35-41页 |
| ·Hotelling T~2 统计量的介绍 | 第35-36页 |
| ·T~2 统计量在均值假设检验上的应用 | 第36-38页 |
| ·Hotelling T~2 统计量的同时置信区间 | 第38-40页 |
| ·Hotelling T~2 统计量的庞弗罗尼置信区间 | 第40-41页 |
| ·T~2 统计量在监测过程中的应用 | 第41-42页 |
| 5 机械设备振动状态的预测 | 第42-54页 |
| ·进行预测的必要性 | 第42页 |
| ·预测的方法 | 第42-43页 |
| ·时间序列预测法——AR(N)预测法 | 第43-50页 |
| ·AR(n)模型的定义 | 第43页 |
| ·AR(n)模型的参数估计 | 第43-49页 |
| ·AR(n)模型预测公式 | 第49-50页 |
| ·灰色预测法——GM(1,1)预测法 | 第50-54页 |
| ·GM(1,1)的定义型 | 第50-51页 |
| ·GM(1,1)灰色预测建模步骤 | 第51-54页 |
| 6 样本数据的处理方法 | 第54-65页 |
| ·数据的变换 | 第54-55页 |
| ·正态性检验 | 第55-60页 |
| ·一元正态性检验的方法 | 第55-59页 |
| ·多元正态性检验的方法 | 第59-60页 |
| ·离群值的判断 | 第60-61页 |
| ·一元样本离群值的判断 | 第60-61页 |
| ·多元样本离群值的判断 | 第61页 |
| ·容量的确定 | 第61-62页 |
| ·平稳性检验 | 第62-65页 |
| 7 实验设计与数据分析 | 第65-71页 |
| ·实验目的 | 第65页 |
| ·实验方案 | 第65页 |
| ·实验内容和数据分析要求 | 第65-66页 |
| ·数据分析 | 第66-71页 |
| 8 全文总结 | 第71-74页 |
| ·主要内容和研究成果 | 第71页 |
| ·研究内容的创新点 | 第71-72页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录1 攻读学位期间发表论文目录 | 第79-80页 |
| 附录2 攻读学位期间参与科研课题 | 第80页 |