摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
主要符号及缩略语 | 第15-18页 |
第一章 绪论 | 第18-35页 |
1.1 研究背景及目的、意义 | 第18-21页 |
1.1.1 研究背景 | 第18-20页 |
1.1.2 研究目的及意义 | 第20-21页 |
1.2 国内外研究现状 | 第21-30页 |
1.2.1 故障诊断技术研究现状 | 第22-24页 |
1.2.2 视情维修研究现状 | 第24-27页 |
1.2.3 预防维修研究现状 | 第27-30页 |
1.3 研究现状分析 | 第30-32页 |
1.4 论文的研究内容 | 第32-33页 |
1.5 论文的主要结构 | 第33-35页 |
第二章 基于谱峭度和稀疏表达的故障诊断方法 | 第35-59页 |
2.1 引言 | 第35-37页 |
2.2 基本理论介绍 | 第37-40页 |
2.2.1 小波变换基本理论 | 第37-38页 |
2.2.2 粒子群优化基本理论 | 第38-39页 |
2.2.3 形态分析基本理论 | 第39-40页 |
2.3 轴承故障特征提取方法 | 第40-46页 |
2.3.1 基于谱峭度和盲均衡算法的故障特征提取 | 第40-41页 |
2.3.2 故障的稀疏表达分析及故障特征提取 | 第41-46页 |
2.4 算例分析及验证 | 第46-57页 |
2.4.1 谱峭度分析实验验证 | 第46-49页 |
2.4.2 基于仿真信号的分析 | 第49-52页 |
2.4.3 基于真实故障信号的分析 | 第52-57页 |
2.5 本章小结 | 第57-59页 |
第三章 考虑退化和冲击损伤的视情维修分析与建模 | 第59-77页 |
3.1 引言 | 第59-60页 |
3.2 视情维修相关模型 | 第60-65页 |
3.2.1 时间延迟模型 | 第60-61页 |
3.2.2 冲击模型 | 第61-62页 |
3.2.3 比例风险模型 | 第62-63页 |
3.2.4 马尔可夫模型 | 第63-65页 |
3.3 系统描述和定义 | 第65-66页 |
3.4 可靠性建模及参数估计 | 第66-72页 |
3.4.1 可靠度模型 | 第66-68页 |
3.4.2 可用度建模 | 第68-69页 |
3.4.3 参数估计 | 第69-72页 |
3.5 视情维修决策分析与建模 | 第72-73页 |
3.6 算例分析 | 第73-76页 |
3.6.1 退化和冲击可靠性算例 | 第73-75页 |
3.6.2 最小费用的周期性检测算例 | 第75-76页 |
3.7 本章小结 | 第76-77页 |
第四章 连续劣化系统序列预防维修分析及建模 | 第77-90页 |
4.1 引言 | 第77-78页 |
4.2 非完好预防维修模型 | 第78-80页 |
4.3 维修策略模型及制定 | 第80-83页 |
4.4 遗传算法优化模型 | 第83-84页 |
4.5 算例分析 | 第84-89页 |
4.5.1 算例 1:数值算例 | 第84-88页 |
4.5.2 算例 2:喷油泵 | 第88-89页 |
4.6 本章小结 | 第89-90页 |
第五章 考虑部件失效相关的系统可靠性分析及预防维修建模 | 第90-109页 |
5.1 引言 | 第90-92页 |
5.2 部件失效相关性分析 | 第92-94页 |
5.3 COPULA理论介绍 | 第94-96页 |
5.4 基于COPULA理论的失效相关系统可靠性分析 | 第96-99页 |
5.4.1 两部件系统失效相关性分析 | 第96-97页 |
5.4.2 多态k-out-of-n系统描述 | 第97-98页 |
5.4.3 多态k-out-of-n系统相关性分析 | 第98-99页 |
5.5 维修决策分析及建模 | 第99-100页 |
5.6 算例分析 | 第100-108页 |
5.6.1 两部件系统算例 | 第100-105页 |
5.6.2 多态k-out-of-n系统算例 | 第105-107页 |
5.6.3 维修算例 | 第107-108页 |
5.7 本章小结 | 第108-109页 |
第六章 结论与展望 | 第109-112页 |
6.1 全文总结 | 第109-110页 |
6.2 后续工作展望 | 第110-112页 |
致谢 | 第112-113页 |
参考文献 | 第113-130页 |
攻读博士学位期间参与的项目研究 | 第130-131页 |
攻读博士学位期间取得的成果 | 第131-132页 |