| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 课题来源 | 第11页 |
| 1.2 课题背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.3 固体润滑滚动轴承寿命预测方法国内外研究现状 | 第13-22页 |
| 1.3.1 数据获取与特征提取方法研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3.2 寿命预测方法研究现状 | 第19-22页 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 | 第22-25页 |
| 2 自适应信号分量分离的固体润滑滚动轴承微弱特征提取 | 第25-45页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 基于自适应滤波与EMD的信号分量分离 | 第26-35页 |
| 2.2.1 EMD的多分量IMF及虚假IMF | 第26-31页 |
| 2.2.2 通带部分重叠带通滤波器组设计 | 第31-32页 |
| 2.2.3 最大谱峭度最小冗余准则下滤波信号选取 | 第32-35页 |
| 2.2.4 自适应信号分量分离 | 第35页 |
| 2.3 自适应信号分量分离的滚动轴承微弱特征提取 | 第35-44页 |
| 2.3.1 滚动轴承微弱特征提取流程 | 第35-37页 |
| 2.3.2 仿真信号实验 | 第37-39页 |
| 2.3.3 实例验证 | 第39-44页 |
| 2.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 3 变工况下固体润滑滚动轴承退化趋势性特征提取 | 第45-79页 |
| 3.1 引言 | 第45-46页 |
| 3.2 工况对轴承振动的影响 | 第46-55页 |
| 3.2.1 轴承振动机理 | 第46-51页 |
| 3.2.2 转速和载荷对轴承振动的影响 | 第51-55页 |
| 3.3 量化特征提取 | 第55-63页 |
| 3.3.1 幅值标准化 | 第55-56页 |
| 3.3.2 频带分析技术的特征提取 | 第56-59页 |
| 3.3.3 时频表示特征约简的特征提取 | 第59-60页 |
| 3.3.4 相似性度量的量化特征提取 | 第60-63页 |
| 3.4 实例验证 | 第63-78页 |
| 3.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 4 小子样条件下固体润滑滚动轴承寿命预测 | 第79-105页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 全寿命样本条件下固体润滑滚动轴承寿命预测 | 第80-92页 |
| 4.2.1 最小二乘支持向量机与多核最小二乘支持向量机 | 第80-83页 |
| 4.2.2 多尺度变异粒子群优化算法 | 第83-86页 |
| 4.2.3 多尺度变异粒子群优化多核最小二乘支持向量机的寿命预测 | 第86-87页 |
| 4.2.4 实例验证 | 第87-92页 |
| 4.3 融合全寿命样本与截尾样本的固体润滑滚动轴承寿命预测 | 第92-104页 |
| 4.3.1 函数型主成分分析的特征量趋势建模 | 第93-97页 |
| 4.3.2 相似性度量的截尾样本寿命值估计 | 第97-99页 |
| 4.3.3 融合截尾样本的滚动轴承寿命预测 | 第99-101页 |
| 4.3.4 实例验证 | 第101-104页 |
| 4.4 本章小结 | 第104-105页 |
| 5 固体润滑滚动轴承寿命预测系统设计 | 第105-123页 |
| 5.1 引言 | 第105页 |
| 5.2 系统总体设计 | 第105-108页 |
| 5.2.1 需求分析 | 第105-106页 |
| 5.2.2 系统总体架构 | 第106-107页 |
| 5.2.3 系统运行流程 | 第107-108页 |
| 5.3 系统功能 | 第108-119页 |
| 5.3.1 数据库模块 | 第109-110页 |
| 5.3.2 信号采集模块 | 第110-113页 |
| 5.3.3 寿命预测模块 | 第113-119页 |
| 5.4 系统应用 | 第119-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-123页 |
| 6 结论与展望 | 第123-127页 |
| 6.1 结论 | 第123-124页 |
| 6.1.1 全文总结 | 第123-124页 |
| 6.1.2 主要创新点 | 第124页 |
| 6.2 研究展望 | 第124-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-139页 |
| 附录 | 第139-140页 |
| A 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 | 第139-140页 |
| B 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第140页 |
