| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题依据及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题依据及背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外零部件剩余寿命预测研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内外维修决策的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 矿冶设备典型零部件剩余寿命预测及维修决策的不足以及新方法提出 | 第17-21页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 研究方法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 零部件劣化特征值提取及剩余寿命预测与维修决策的不足 | 第17-19页 |
| 2.2.2 零部件劣化特征值提取及剩余寿命预测与维修决策新方法 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 矿冶设备典型零部件振动信号特征提取及筛选与融合 | 第21-40页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 特征提取障碍和提取手段及其缺点 | 第21-23页 |
| 3.2.1 单一特征的筛选 | 第21-22页 |
| 3.2.2 多个特征的筛选 | 第22-23页 |
| 3.3 机械设备零部件寿命状态特征提取方法 | 第23-28页 |
| 3.3.1 时域特征提取 | 第23-25页 |
| 3.3.2 频域特征提取 | 第25-26页 |
| 3.3.3 时频域特征提取 | 第26-28页 |
| 3.4 零部件劣化特征值的筛选 | 第28-30页 |
| 3.4.1 振动信号特征值主成分分析 | 第29页 |
| 3.4.2 主成分分析数学模型 | 第29-30页 |
| 3.5 分析验证 | 第30-39页 |
| 3.5.1 试验数据简单介绍 | 第30-32页 |
| 3.5.2 零部件时/频域以及时频域特征筛选与融合 | 第32-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于改进DT-CWT与聚类分析的矿冶典型零部件剩余寿命预测 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 双树复小波变换 | 第40-42页 |
| 4.2.1 双树复小波变换方法 | 第41-42页 |
| 4.3 非线性时间序列投影法 | 第42-43页 |
| 4.3.1 非线性时间序列 | 第42页 |
| 4.3.2 非线性时间序列投影法 | 第42-43页 |
| 4.4 双树复小波变换的改进 | 第43-44页 |
| 4.4.1 双树复小波变换与非线性时间序列投影法的结合 | 第43-44页 |
| 4.5 聚类分析 | 第44-49页 |
| 4.5.1 聚类基本理论方法 | 第44-46页 |
| 4.5.2 几种常见的聚类方法 | 第46-49页 |
| 4.6 实例分析 | 第49-55页 |
| 4.6.1 DT-CWT结合非线性时间序列投影法降噪 | 第49-52页 |
| 4.6.2 特征指标的选择 | 第52-53页 |
| 4.6.3 数据的模糊C-均值分析 | 第53-54页 |
| 4.6.4 二次聚类与寿命预测 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于优化的双阈值和Gamma过程的矿冶典型零部件维修决策 | 第56-68页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 零部件状态模型 | 第56-58页 |
| 5.2.1 传统马尔可夫状态模型 | 第57页 |
| 5.2.2 三态马尔可夫状态模型 | 第57-58页 |
| 5.3 故障阶段概述与维修间隔的确定 | 第58-61页 |
| 5.3.1 故障阈值的优化 | 第59页 |
| 5.3.2 维修间隔期的求解 | 第59-61页 |
| 5.4 偏差阈值Lx与维修成本率模型 | 第61-64页 |
| 5.4.1 Gamma劣化过程 | 第61-62页 |
| 5.4.2 维修成本率模型及其优化 | 第62-63页 |
| 5.4.3 模型求解 | 第63-64页 |
| 5.5 算例 | 第64-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究总结 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第75-76页 |
