基于函数型数据分析SVDD的行星齿轮剩余寿命预测
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题研究背景及目的意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.1.2 课题研究背景及目的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关问题的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 行星齿轮研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 函数型数据分析方法研究 | 第13-15页 |
| 1.2.3 支持向量类识别方法研究 | 第15-16页 |
| 1.2.4 剩余寿命预测方法研究 | 第16-17页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第18-20页 |
| 第2章 基于FDA的行星齿轮振动函数 | 第20-35页 |
| 2.1 离散振动数据去噪 | 第20-22页 |
| 2.2 离散振动数据的函数型转换 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基函数选择 | 第22-24页 |
| 2.2.2 拟合行星齿轮正常振动曲线 | 第24-26页 |
| 2.3 建立行星齿轮故障振动信号模型 | 第26-28页 |
| 2.4 实例验证 | 第28-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于SVDD的行星齿轮多目标识别 | 第35-48页 |
| 3.1 支持向量数据描述模型 | 第35-38页 |
| 3.2 基于ROC曲线的二次训练 | 第38-43页 |
| 3.2.1 ROC曲线 | 第38-40页 |
| 3.2.2 参数智能优化算法 | 第40-43页 |
| 3.3 行星齿轮多目标识别方法 | 第43-45页 |
| 3.4 实例验证 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 行星齿轮剩余寿命预测 | 第48-55页 |
| 4.1 传统SVDD的性能退化评估 | 第48-50页 |
| 4.2 基于SVDD的时间半径退化轨迹 | 第50-52页 |
| 4.2.1 单模型的时间半径轨迹 | 第50-51页 |
| 4.2.2 多模型的时间半径轨迹 | 第51-52页 |
| 4.3 实例验证 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 行星齿轮试验验证 | 第55-67页 |
| 5.1 行星齿轮故障和寿命试验模拟 | 第55-59页 |
| 5.1.1 试验台搭建 | 第55-58页 |
| 5.1.2 试验方案设计 | 第58-59页 |
| 5.2 函数型数据转换 | 第59-63页 |
| 5.3 多目标识别和剩余寿命预测 | 第63-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
