| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 机械设备预测与健康管理技术的研究现状和应用 | 第12-14页 |
| 1.2.1 PHM概况和研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 健康管理和寿命预测在国内外的研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3 寿命研究方法分析 | 第14-16页 |
| 1.3.1 基于统计理论的寿命分析方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基于断裂力学理论的寿命分析方法 | 第15页 |
| 1.3.3 寿命分析方法的研究进展 | 第15-16页 |
| 1.4 研究的组织安排 | 第16-17页 |
| 第2章 轴承试验装置和振动机理分析 | 第17-24页 |
| 2.1 实验装置搭建和振动信号的采集 | 第17-19页 |
| 2.2 滚动轴承振动机理分析 | 第19-22页 |
| 2.2.1 轴承结构模型引起的振动 | 第19-20页 |
| 2.2.2 轴承制造误差引起的振动 | 第20-21页 |
| 2.2.3 轴承运行过程引起的振动 | 第21页 |
| 2.2.4 轴承缺陷引起的振动 | 第21-22页 |
| 2.3 全寿命轴承振动分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于改进提升小波的降噪方案设计与信号分析 | 第24-36页 |
| 3.1 小波变换理论 | 第24-28页 |
| 3.1.1 连续小波变换和离散小波变换 | 第25-26页 |
| 3.1.2 基于Mallat算法的快速小波分解与重构 | 第26-27页 |
| 3.1.3 算法仿真分析 | 第27-28页 |
| 3.2 提升小波变换理论 | 第28-29页 |
| 3.2.1 提升小波基本原理 | 第28-29页 |
| 3.3 基于改进提升小波滤波设计和算法实例 | 第29-35页 |
| 3.3.1 基于相关系数法的提升小波滤波设计 | 第29页 |
| 3.3.2 降噪算法流程和仿真分析 | 第29-32页 |
| 3.3.3 全寿命滚动轴承振动信号的降噪分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 特征提取和衰退性能指标设计 | 第36-52页 |
| 4.1 提取滚动轴承全寿命数据的时域和频域特征 | 第36-43页 |
| 4.1.1 时域特征提取 | 第36-40页 |
| 4.1.2 频域特征提取 | 第40-43页 |
| 4.2 小波特征提取 | 第43-47页 |
| 4.3 特征处理和轴承退化性能指标设计 | 第47-51页 |
| 4.3.1 相关系数法的特征筛选 | 第47页 |
| 4.3.2 基于MD与KPCA原理的滚动轴承衰退性能指标设计 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于LS-SVM回归模型的滚动轴承剩余寿命预测 | 第52-66页 |
| 5.1 LS-SVM模型的基本理论 | 第52-55页 |
| 5.1.1 支持向量机基本原理 | 第52-54页 |
| 5.1.2 LS-SVM基本原理 | 第54-55页 |
| 5.2 LS-SVM参数设计和轴承退化状态评估 | 第55-60页 |
| 5.2.1 LS-SVM模型的参数设计 | 第56-57页 |
| 5.2.2 轴承退化状态的评估 | 第57-60页 |
| 5.3 基于LS-SVM的滚动轴承剩余寿命预测评估 | 第60-65页 |
| 5.3.1 基于LS-SVM模型的轴承剩余寿命预测 | 第61-63页 |
| 5.3.2 滚动轴承剩余寿命分析 | 第63-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 工作总结与展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 硕士研究生期间发表的论文 | 第74页 |
