| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第10-15页 |
| 1.2.1 传统可靠性分析方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于性能退化数据的可靠性分析 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于状态监测的实时可靠性分析方法 | 第12-13页 |
| 1.2.4 基于历史信息和状态监测的实时可靠性分析 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的研究内容及安排 | 第15-16页 |
| 2 状态监测及特征提取方法 | 第16-28页 |
| 2.1 轴承和刀具的状态监测方法 | 第16-17页 |
| 2.1.1 轴承状态监测方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 刀具状态监测方法 | 第17页 |
| 2.2 状态监测数据的特征提取 | 第17-27页 |
| 2.2.1 时域特征参数 | 第20-21页 |
| 2.2.2 频域特征参数 | 第21-22页 |
| 2.2.3 时频特征参数 | 第22-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于Logistic回归模型的可靠性评估方法研究 | 第28-45页 |
| 3.1 Logistic回归模型 | 第28-30页 |
| 3.1.1 二分类logistic回归模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 多分类Logistic回归模型 | 第29-30页 |
| 3.1.3 Logistic回归参数估计 | 第30页 |
| 3.1.4 基于Logistic回归模型的可靠性评估流程 | 第30页 |
| 3.2 刀具磨损的声发射监测 | 第30-34页 |
| 3.2.1 金属切削的声发射机理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 铣刀状态监测方法对比 | 第31-34页 |
| 3.3 基于声发射监测的铣刀可靠性评估 | 第34-43页 |
| 3.3.1 铣削试验 | 第34-38页 |
| 3.3.2 特征提取 | 第38-41页 |
| 3.3.3 可靠性评估 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于状态空间模型的实时可靠性预测方法研究 | 第45-60页 |
| 4.1 理论方法 | 第45-47页 |
| 4.1.1 性能可靠性 | 第45-46页 |
| 4.1.2 滑动平均滤波 | 第46-47页 |
| 4.2 状态空间模型及其参数估计 | 第47-50页 |
| 4.2.1 状态空间模型 | 第47页 |
| 4.2.2 状态空间模型参数估计 | 第47-50页 |
| 4.3 基于状态空间模型的轴承可靠性预测 | 第50-56页 |
| 4.3.1 轴承试验 | 第50-52页 |
| 4.3.2 特征提取及运行可靠性预测 | 第52-56页 |
| 4.4 基于状态空间模型的刀具可靠性预测 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 基于相关向量机和退化模型的可靠性预测方法研究 | 第60-78页 |
| 5.1 理论方法 | 第60-64页 |
| 5.1.1 相关向量机回归 | 第60-63页 |
| 5.1.2 退化轨迹模型 | 第63-64页 |
| 5.1.3 可靠性预测流程 | 第64页 |
| 5.2 铣刀可靠性预测 | 第64-73页 |
| 5.2.1 铣削试验及特征提取 | 第64-67页 |
| 5.2.2 铣刀可靠性预测 | 第67-73页 |
| 5.3 滚动轴承可靠性预测 | 第73-77页 |
| 5.3.1 轴承试验及特征提取 | 第73-75页 |
| 5.3.2 轴承可靠性预测 | 第75-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
