| 学位论文数据集 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 设备状态诊断技术与特征信号 | 第14-19页 |
| 1.2.1 设备状态诊断技术 | 第14-16页 |
| 1.2.2 状态特征信号的选择 | 第16页 |
| 1.2.3 特征参数的选取原则 | 第16-17页 |
| 1.2.4 振动信号的特征提取 | 第17-19页 |
| 1.3 国内外轴承寿命预测相关研究及现状 | 第19-22页 |
| 1.4 论文主要研究内容及组织结构 | 第22-24页 |
| 第二章 滚动轴承的故障机理与退化状态的分析 | 第24-34页 |
| 2.1 滚动轴承的基本结构 | 第24页 |
| 2.2 滚动轴承的失效基本形式 | 第24-27页 |
| 2.3 滚动轴承振动分析基础 | 第27-29页 |
| 2.3.1 滚动轴承的振动机理 | 第27页 |
| 2.3.2 滚动轴承的固有频率和故障特征频率 | 第27-29页 |
| 2.4 滚动轴承的退化状态演变规律 | 第29-31页 |
| 2.5 滚动轴承的振动信号对轴承退化性能的表征 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 单维滚动轴承特征信息提取及衰退性表征 | 第34-48页 |
| 3.1 实验数据来源 | 第34-35页 |
| 3.2 基于传统时域特征参数的轴承衰退性能指标提取及分析 | 第35-39页 |
| 3.3 基于传统频域特征参数的轴承衰退性能指标提取及分析 | 第39-41页 |
| 3.4 基于时频域特征参数的轴承衰退性能指标提取及分析 | 第41-46页 |
| 3.4.1 经验模态分解原理 | 第41-42页 |
| 3.4.2 IMF分量的特征提取及分析 | 第42-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于PCA多特征参数融合的衰退性能指标的建立及滚动轴承剩余寿命计算 | 第48-68页 |
| 4.1 多特征参数融合的轴承衰退性能指标提取及分析 | 第48-60页 |
| 4.1.1 主成分分析方法的理论 | 第48-51页 |
| 4.1.2 PCA初始变量的相关性分析 | 第51-52页 |
| 4.1.3 主成分分析模型的建立 | 第52-56页 |
| 4.1.4 多特征参数融合衰退性能的表征 | 第56-60页 |
| 4.2 滚动轴承剩余寿命计算 | 第60-67页 |
| 4.2.1 常用可靠性指标 | 第60-61页 |
| 4.2.2 滚动轴承运行状态与剩余寿命 | 第61-62页 |
| 4.2.3 滚动轴承剩余寿命的拟合及结果验证 | 第62-67页 |
| 4.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者和导师简介 | 第76-78页 |
| 附件 | 第78-79页 |
