| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题来源、研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 滚动轴承退化状态研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多维经验模态分解（MEMD）的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 滚动轴承退化状态的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 特征提取方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 剩余寿命预测（RUL）的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 主要研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第16-17页 |
| 2 基于全矢MEMD的退化过程频谱结构研究 | 第17-39页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 MEMD理论 | 第17-21页 |
| 2.2.1 EMD算法 | 第17-20页 |
| 2.2.2 MEMD算法 | 第20-21页 |
| 2.3 相关系数准则 | 第21-23页 |
| 2.4 全矢谱算法 | 第23-31页 |
| 2.4.1 基本理论 | 第23-28页 |
| 2.4.2 数值算法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 应用实例 | 第29-31页 |
| 2.5 全矢MEMD算法流程 | 第31-32页 |
| 2.6 实例分析 | 第32-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 基于NA-MEMD和PCA的退化指标选取方法研究 | 第39-50页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 NA-MEMD算法及有效IMF分量的提取 | 第39-40页 |
| 3.2.1 NA-MEMD算法 | 第39-40页 |
| 3.2.2 有效IMF分量的提取 | 第40页 |
| 3.3 特征参数的提取方法 | 第40-43页 |
| 3.3.1 时域特征方法 | 第41页 |
| 3.3.2 频域特征方法 | 第41-43页 |
| 3.3.3 时-频域特征方法 | 第43页 |
| 3.4 PCA算法 | 第43-44页 |
| 3.5 滚动轴承退化指标选取方法流程 | 第44页 |
| 3.6 实例分析 | 第44-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于粒子滤波的剩余寿命预测研究 | 第50-62页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 粒子滤波理论 | 第50-53页 |
| 4.3 剩余寿命预测方法及模型 | 第53-59页 |
| 4.3.1 指数模型 | 第54-56页 |
| 4.3.2 裂纹扩展模型 | 第56-59页 |
| 4.4 实例分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-65页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第62-63页 |
| 5.2 课题研究的创新点 | 第63页 |
| 5.3 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第71页 |