| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 滚珠丝杠副系统构造与失效形式 | 第14-15页 |
| 1.2.1 滚珠丝杠副系统 | 第14-15页 |
| 1.2.2 滚珠丝杠副系统失效形式 | 第15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-24页 |
| 1.3.1 滚珠丝杠副研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 状态监测技术研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.3 性能评估技术研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3.4 表征学习研究现状 | 第22-23页 |
| 1.3.5 研究现状总结 | 第23-24页 |
| 1.4 研究目标 | 第24页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第24-25页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第25-26页 |
| 1.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第2章 表征学习基础 | 第27-49页 |
| 2.1 字典学习 | 第27-38页 |
| 2.1.1 稀疏编码算法 | 第29-32页 |
| 2.1.2 字典更新 | 第32-34页 |
| 2.1.3 字典学习应用实例 | 第34-38页 |
| 2.2 深度学习 | 第38-48页 |
| 2.2.1 人工神经网络 | 第39-41页 |
| 2.2.2 自编码网络 | 第41-43页 |
| 2.2.3 Softmax回归 | 第43-44页 |
| 2.2.4 微调学习 | 第44-45页 |
| 2.2.5 深度学习应用实例 | 第45-48页 |
| 2.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 基于字典学习的滚珠丝杠副轴承状态监测技术 | 第49-69页 |
| 3.1 滚动轴承故障分析 | 第49-51页 |
| 3.2 特征字典构建 | 第51-56页 |
| 3.2.1 在线字典更新 | 第51-53页 |
| 3.2.2 正交匹配追踪 | 第53-54页 |
| 3.2.3 构建字典函数 | 第54-56页 |
| 3.3 包络谱分析 | 第56-58页 |
| 3.3.1 希尔伯特变换 | 第56页 |
| 3.3.2 包络谱分析 | 第56-58页 |
| 3.4 基于字典学习的振动信号去噪技术 | 第58-59页 |
| 3.5 仿真验证 | 第59-63页 |
| 3.6 滚珠丝杠副系统轴承故障检测 | 第63-67页 |
| 3.6.1 实验平台 | 第63-64页 |
| 3.6.2 实验步骤 | 第64-65页 |
| 3.6.3 实验分析 | 第65-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-69页 |
| 第4章 变工况下丝杠状态监测与故障定位 | 第69-85页 |
| 4.1 滚珠丝杠副运动学分析 | 第69-70页 |
| 4.2 基于多项式调频小波的时频分析 | 第70-76页 |
| 4.2.1 短时傅里叶变换 | 第70-71页 |
| 4.2.2 线性调频小波变换 | 第71-74页 |
| 4.2.3 多项式调频小波分析 | 第74-76页 |
| 4.3 提出算法 | 第76-78页 |
| 4.4 实验验证 | 第78-84页 |
| 4.4.1 实验平台 | 第78-79页 |
| 4.4.2 瞬时旋转频率计算 | 第79-82页 |
| 4.4.3 故障时间点计算 | 第82-83页 |
| 4.4.4 故障位置估计 | 第83-84页 |
| 4.5 本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 基于深度学习的滚珠丝杠副系统性能评估 | 第85-117页 |
| 5.1 滚珠丝杠副系统性能退化实验设计 | 第85-93页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第86-89页 |
| 5.1.2 实验设计 | 第89-92页 |
| 5.1.3 实验结果 | 第92-93页 |
| 5.2 特征提取 | 第93-109页 |
| 5.2.1 时域分析与时域特征提取 | 第93-95页 |
| 5.2.2 频域分析与频率特征提取 | 第95-97页 |
| 5.2.3 时频分析与时频特征提取 | 第97-109页 |
| 5.3 基于深度学习的滚珠丝杠副系统性能评估 | 第109-112页 |
| 5.3.1 去噪自编码神经网络 | 第109-111页 |
| 5.3.2 基于深度学习的性能评估技术 | 第111-112页 |
| 5.4 性能评估结果分析 | 第112-116页 |
| 5.5 本章小结 | 第116-117页 |
| 第6章 滚珠丝杠副状态监测与性能评估系统实用化研究 | 第117-130页 |
| 6.1 实用化模型 | 第117-118页 |
| 6.2 实用化数据传输技术 | 第118-121页 |
| 6.2.1 采集端程序 | 第119-121页 |
| 6.2.2 客户端程序 | 第121页 |
| 6.3 基于GPU的计算加速 | 第121-124页 |
| 6.4 系统实现 | 第124-129页 |
| 6.4.1 系统总体结构 | 第124页 |
| 6.4.2 系统总体功能 | 第124-125页 |
| 6.4.3 系统实现 | 第125-129页 |
| 6.5 本章小结 | 第129-130页 |
| 总结与展望 | 第130-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-147页 |
| 攻读博士学位期间的学术成果与参与项目 | 第147-148页 |