| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 滚动轴承故障诊断的研究现状 | 第12-24页 |
| 1.2.1 确定性故障模型和包络分析 | 第13-18页 |
| 1.2.2 随机故障模型和循环平稳理论 | 第18-20页 |
| 1.2.3 定量诊断模型和状态评估方法 | 第20-24页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第24-26页 |
| 第二章 基于频域相关峭度的改进谱峭度方法 | 第26-51页 |
| 2.1 引言 | 第26-27页 |
| 2.2 谱峭度理论 | 第27-29页 |
| 2.2.1 平稳过程、非平稳过程和循环平稳过程 | 第27页 |
| 2.2.2 谱峭度的定义与估计 | 第27-29页 |
| 2.2.3 该方法的不足 | 第29页 |
| 2.3 基于小波包和频域相关峭度的改进谱峭度方法 | 第29-34页 |
| 2.3.1 小波包变换 | 第29-31页 |
| 2.3.2 节点重排 | 第31-32页 |
| 2.3.3 频域相关峭度 | 第32-33页 |
| 2.3.4 改进的谱峭度方法 | 第33-34页 |
| 2.4 仿真分析 | 第34-37页 |
| 2.5 实验验证 | 第37-49页 |
| 2.5.1 电磁干扰下电机轴承故障诊断 | 第37-44页 |
| 2.5.2 轮对轴承复合故障诊断 | 第44-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第三章 归一化频域相关峭度引导的动态贝叶斯小波解调 | 第51-77页 |
| 3.1 引言 | 第51-52页 |
| 3.2 动态贝叶斯小波变换 | 第52-57页 |
| 3.2.1 连续小波变换 | 第52-53页 |
| 3.2.2 贝叶斯滤波 | 第53-54页 |
| 3.2.3 基于粒子滤波的动态贝叶斯小波变换 | 第54-57页 |
| 3.3 归一化频域相关峭度引导的动态贝叶斯小波解调 | 第57-59页 |
| 3.4 仿真分析 | 第59-63页 |
| 3.5 实验验证 | 第63-76页 |
| 3.5.1 电磁干扰下电机轴承故障诊断 | 第63-68页 |
| 3.5.2 轮对轴承复合故障诊断 | 第68-76页 |
| 3.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第四章 时、频域负熵引导的多目标动态贝叶斯小波解调 | 第77-99页 |
| 4.1 引言 | 第77-78页 |
| 4.2 Infogram方法及其扩展 | 第78-81页 |
| 4.2.1 Infogram方法 | 第78-79页 |
| 4.2.2 Infogram方法的扩展 | 第79-81页 |
| 4.3 多目标动态贝叶斯小波解调 | 第81-83页 |
| 4.2.1 多目标优化的Pareto解 | 第81-82页 |
| 4.2.2 基于Pareto解的动态贝叶斯小波解调 | 第82-83页 |
| 4.4 仿真分析 | 第83-90页 |
| 4.5 实验验证 | 第90-97页 |
| 4.6 本章小结 | 第97-99页 |
| 第五章 基于隐条件随机场的轴承状态评估 | 第99-111页 |
| 5.1 引言 | 第99-100页 |
| 5.2 基于Infogram方法的故障特征提取方法 | 第100页 |
| 5.3 基于隐条件随机场的轴承性能退化评估 | 第100-105页 |
| 5.3.1 隐马尔科夫模型 | 第100-102页 |
| 5.3.2 条件随机场模型 | 第102-103页 |
| 5.3.3 隐条件随机场模型 | 第103-104页 |
| 5.3.4 数据驱动的轴承状态评估方法 | 第104-105页 |
| 5.4 实验验证 | 第105-110页 |
| 5.4.1 定速定载实验 | 第105-107页 |
| 5.4.2 定速变载实验 | 第107-110页 |
| 5.5 本章小结 | 第110-111页 |
| 第六章 结论与展望 | 第111-114页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第111-112页 |
| 6.2 主要创新点 | 第112-113页 |
| 6.3 研究展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-130页 |
| 致谢 | 第130-131页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第131-132页 |
