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数据驱动的船用轴承故障诊断和维修决策研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第10-15页
    1.1 课题来源、研究背景及意义第10-11页
    1.2 轴承及其故障原因简介第11-12页
    1.3 故障诊断与维修决策的国内外研究现状第12-14页
    1.4 全文主要研究内容及结构第14-15页
2 船用轴承故障诊断方法第15-37页
    2.1 基于多尺度小波包变换的轴承早期微弱故障征兆识别方法第15-18页
    2.2 基于深度卷积神经网络和S变换的轴承故障诊断第18-25页
    2.3 案例研究第25-36页
    2.4 本章小结第36-37页
3 船用轴承海量监测信号处理方法第37-49页
    3.1 轴承监测信号预处理第37页
    3.2 基于统计分析的时域特征提取第37-38页
    3.3 基于频谱分析的频域特征提取第38-39页
    3.4 基于VMD的时频域特征提取第39-41页
    3.5 轴承多源异构特征的选择与融合第41-43页
    3.6 案例研究第43-48页
    3.7 本章小结第48-49页
4 船用轴承维修决策方法第49-83页
    4.1 基于维纳过程的退化性能分析第49-60页
    4.2 基于经验贝叶斯的寿命预测方法研究第60-66页
    4.3 基于多目标决策的最佳维修方式研究第66-72页
    4.4 案例分析第72-82页
    4.5 本章小结第82-83页
5 轴承加速寿命实验与数据分析第83-93页
    5.1 实验目的第83页
    5.2 实验装置第83-87页
    5.3 实验数据分析第87-92页
    5.4 本章小结第92-93页
6 总结与展望第93-95页
    6.1 研究总结第93-94页
    6.2 研究展望第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-101页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第101页

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