基于贝叶斯网的轴承失效分析应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·轴承失效分析的基本内容及方法 | 第8-9页 |
| ·国内外研究的概括及发展趋势 | 第9-14页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 轴承失效特征及其不确定性 | 第17-31页 |
| ·轴承失效特征 | 第17-23页 |
| ·轴承的疲劳失效 | 第17-18页 |
| ·轴承的胶合失效 | 第18-19页 |
| ·轴承的磨损失效 | 第19-20页 |
| ·轴承的烧伤失效 | 第20页 |
| ·轴承的腐蚀失效 | 第20-21页 |
| ·轴承的破损失效 | 第21-22页 |
| ·轴承的压痕失效 | 第22页 |
| ·其它轴承失效特征 | 第22-23页 |
| ·轴承失效分析中的不确定问题 | 第23-25页 |
| ·不确定性信息及其推理 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 贝叶斯网络基本理论 | 第31-43页 |
| ·概述 | 第31-33页 |
| ·贝叶斯网络模型的学习 | 第33-37页 |
| ·贝叶斯网络模型的结构学习 | 第35-36页 |
| ·贝叶斯网络模型的参数学习 | 第36-37页 |
| ·贝叶斯网络模型的推理 | 第37-42页 |
| ·主要的推理算法 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 失效分析的贝叶斯网络模型建立 | 第43-53页 |
| ·失效贝叶斯网络模型 | 第43-45页 |
| ·定义 | 第43-44页 |
| ·失效贝叶斯网络模型的构造 | 第44-45页 |
| ·贝叶斯网络结构的增量学习算法 | 第45-52页 |
| ·算法的改进 | 第46-47页 |
| ·基于改进爬山算法的贝叶斯网络结构增量学习 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 失效分析中的贝叶斯网络推理 | 第53-59页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·失效贝叶斯网的推理算法 | 第53-58页 |
| ·团树的构造算法 | 第54-57页 |
| ·团树的诊断分析推理 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 失效贝叶斯网络在轴承失效分析中的应用 | 第59-71页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·轴承的失效分析系统结构图 | 第59-61页 |
| ·贝叶斯失效分析实例 | 第61-68页 |
| ·构建网络拓扑结构及参数设置 | 第61-63页 |
| ·失效贝叶斯网的推理过程 | 第63-65页 |
| ·贝叶斯网络的失效分析诊断实现 | 第65-68页 |
| ·结果与评价 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第7章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·主要研究结论 | 第71-72页 |
| ·不足和展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第78页 |
