| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题来源和意义 | 第9-11页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-11页 |
| ·故障诊断技术的现状及存在的问题 | 第11-13页 |
| ·故障诊断技术的现状 | 第11-12页 |
| ·故障诊断技术存在的问题 | 第12-13页 |
| ·故障诊断技术的发展趋势 | 第13-16页 |
| ·人工智能与模式识别 | 第14-15页 |
| ·小波分析 | 第15-16页 |
| ·正交小波变换--支持向量数据描述方法的提出 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容和结构 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 2 基于统计学理论的支持向量数据描述方法 | 第19-27页 |
| ·支持向量数据描述 | 第19-24页 |
| ·核函数的性质和常用核函数 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 小波分析理论及在故障信号处理中的应用 | 第27-41页 |
| ·连续小波变换 | 第27-32页 |
| ·定义 | 第27-30页 |
| ·几种常用的连续小波基函数 | 第30-32页 |
| ·离散小波变换 | 第32页 |
| ·正交小波 | 第32-34页 |
| ·小波变换在故障信号处理中的应用 | 第34-40页 |
| ·对含噪的正弦波和三角波的故障信号进行信噪分离 | 第34-38页 |
| ·故障信号奇异点定位和消除 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 小波分析和支持向量数据描述结合在故障诊断中的应用 | 第41-58页 |
| ·支持向量数据描述核函数的性能 | 第42-46页 |
| ·正交小波变换在故障诊断中的应用 | 第46-50页 |
| ·正交小波变换和支持向量数据描述相结合的诊断方法 | 第50页 |
| ·试验分析 | 第50-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 5 正交小波变换-支持向量数据描述在轴承性能退化评估中的应用研究 | 第58-66页 |
| ·轴承寿命预测评估方法 | 第59-60页 |
| ·实验分析 | 第60-64页 |
| ·本章结束语 | 第64-66页 |
| 6 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第76-77页 |