| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·研究目的及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状及水平 | 第10-12页 |
| ·轴承故障特征提取的研究现状 | 第10-12页 |
| ·轴承故障特征选择的研究现状 | 第12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 滚动轴承故障混合域特征集构造以及数据采集系统 | 第14-21页 |
| ·基于时域分析的特征生成 | 第14-16页 |
| ·基于频域分析的特征生成 | 第16-17页 |
| ·基于小波分解的时-频域特征生成 | 第17-19页 |
| ·混合域特征集的构造 | 第19页 |
| ·滚动轴承振动数据采集系统 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于主元分析的滚动轴承故障混合域特征提取 | 第21-32页 |
| ·主元分析的原理 | 第21-22页 |
| ·基于主元分析的特征提取方法 | 第22-23页 |
| ·基于主元分析的滚动轴承故障特征提取 | 第23-31页 |
| ·时域主元分析 | 第23-25页 |
| ·频域主元分析 | 第25-27页 |
| ·小波域主元分析 | 第27-29页 |
| ·混合域主元分析 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于核主元分析的滚动轴承故障混合域特征提取 | 第32-46页 |
| ·核方法 | 第32-33页 |
| ·基于核主元分析的混合域故障特征提取方法 | 第33-34页 |
| ·实验仿真分析 | 第34-44页 |
| ·时域核主元分析 | 第34-36页 |
| ·频域核主元分析 | 第36-38页 |
| ·小波域核主元分析 | 第38-40页 |
| ·混合域核主元分析 | 第40-42页 |
| ·基于支持向量机的状态识别 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第五章 基于KFDA的滚动轴承故障混合域特征提取 | 第46-59页 |
| ·费舍尔判别分析 | 第46-47页 |
| ·核费舍尔判别分析 | 第47-48页 |
| ·核费舍尔判别函数 | 第47-48页 |
| ·核费舍尔判别分析 | 第48页 |
| ·基于核费舍尔判别分析的混合域故障特征提取方法 | 第48-49页 |
| ·实验仿真分析 | 第49-58页 |
| ·时域核费舍尔判别分析 | 第49-51页 |
| ·频域核费舍尔判别分析 | 第51-53页 |
| ·小波域核费舍尔判别分析 | 第53-55页 |
| ·混合域核费舍尔判别分析 | 第55-57页 |
| ·基于支持向量机的状态识别 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 滚动轴承故障特征选择方法 | 第59-69页 |
| ·基于距离特征评价与SVM 的故障特征选择 | 第59-64页 |
| ·基于距离的特征评价 | 第59-60页 |
| ·基于SVM 的阈值确定 | 第60-61页 |
| ·基于距离特征评价与SVM 的轴承故障特征选择方法 | 第61-64页 |
| ·基于F-SCORE特征评价与SVM 的轴承故障特征选择 | 第64-67页 |
| ·基于 F-score 的特征评价 | 第64页 |
| ·基于SVM 的阈值确定 | 第64页 |
| ·基于F-score 特征评价与SVM 的轴承故障特征选择方法 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第七章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的科研工作和发表的论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
