| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·机械故障预测意义 | 第10-12页 |
| ·故障诊断预测技术的发展现状及常见预测方法 | 第12-15页 |
| ·曲线拟合 | 第12页 |
| ·平滑预测 | 第12-13页 |
| ·时间序列模型 | 第13-14页 |
| ·灰色模型 | 第14页 |
| ·人工神经网络模型 | 第14-15页 |
| ·支持向量机 | 第15页 |
| ·专家系统 | 第15页 |
| ·全信息信号处理技术发展现状 | 第15-19页 |
| ·全息谱技术简介 | 第17页 |
| ·全频谱技术简介 | 第17-18页 |
| ·全矢谱技术简介 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| 2 全矢谱技术理论基础与算法 | 第20-31页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·全矢谱技术基础 | 第20-26页 |
| ·全矢谱参数数值计算方法 | 第26-27页 |
| ·全矢谱分析方法与传统分析方法的关系 | 第27-29页 |
| ·全矢谱技术应用实例 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于全矢谱的故障预测理论基础与算法 | 第31-59页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于全矢谱的时间序列AR(n)模型故障预测 | 第31-37页 |
| ·时间序列AR(n)模型的理论基础 | 第31-32页 |
| ·时间序列AR(n)模型预测的参数优化 | 第32页 |
| ·基于全矢谱技术时间序列AR(n)模型预测计算方法 | 第32-33页 |
| ·实验研究与误差分析 | 第33-37页 |
| ·基于全矢谱的最小二乘参数估计线性拟合模型故障预测 | 第37-44页 |
| ·最小二乘线性拟合理论基础 | 第37-39页 |
| ·最小二乘线性拟合理论的参数优化 | 第39-40页 |
| ·基于全矢谱技术最小二乘线性拟合预测方法 | 第40-41页 |
| ·实验研究与误差分析 | 第41-44页 |
| ·基于全矢谱的简单滑动平均模型故障预测 | 第44-50页 |
| ·简单滑动平均预测的理论基础 | 第44-45页 |
| ·简单滑动平均预测的参数优化 | 第45页 |
| ·基于全矢谱技术简单滑动平均预测计算方法 | 第45-46页 |
| ·实验研究与误差分析 | 第46-50页 |
| ·基于全矢谱的指数滑动平均模型故障预测 | 第50-55页 |
| ·指数平滑预测的理论基础 | 第50页 |
| ·指数平滑预测的参数优化 | 第50-51页 |
| ·基于全矢谱技术指数平滑预测计算方法 | 第51-52页 |
| ·实验研究与误差分析 | 第52-55页 |
| ·不同预测方法预测效果比较及原因分析 | 第55-58页 |
| ·不同预测方法预测效果比较 | 第55-56页 |
| ·造成预测效果差异的原因分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 4 基于全矢谱技术故障预测系统的构建 | 第59-70页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·故障预测系统的结构 | 第60-61页 |
| ·故障预测系统构建的关键技术 | 第61-68页 |
| ·数据库表结构的设计 | 第61-63页 |
| ·界面的实现 | 第63-65页 |
| ·数据库的操作 | 第65-67页 |
| ·预警机制的实现 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-73页 |
| ·关键技术及创新点 | 第70页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 个人简历在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |