| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 图片清单 | 第8-9页 |
| 表格清单 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·液压系统故障模式识别研究现状 | 第11-14页 |
| ·液压系统状态评估的研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 液压系统多故障模式分析及实验研究 | 第18-33页 |
| ·齿轮泵常见故障模式及其机理分析 | 第18-20页 |
| ·噪声及压力脉动较大 | 第18-19页 |
| ·内泄漏 | 第19-20页 |
| ·不排油或排量与压力不足 | 第20页 |
| ·手动换向阀常见故障模式及其机理分析 | 第20-21页 |
| ·阀芯不能移动 | 第20-21页 |
| ·换向不到位 | 第21页 |
| ·内泄漏 | 第21页 |
| ·液压缸常见故障模式及其机理分析 | 第21-22页 |
| ·爬行 | 第21-22页 |
| ·内泄漏 | 第22页 |
| ·速度或推力不足 | 第22页 |
| ·液压系统多元件内泄漏故障的机理分析 | 第22-24页 |
| ·液压系统多故障模式实验研究 | 第24-32页 |
| ·齿轮泵内泄漏模型及模拟方法 | 第24-26页 |
| ·换向阀内泄漏模型及模拟方法 | 第26-27页 |
| ·液压缸内泄漏模型及模拟方法 | 第27-28页 |
| ·实验系统 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 液压系统多故障模式识别方法研究 | 第33-58页 |
| ·应用支持向量机对液压系统进行多故障模式识别的可行性 | 第33-34页 |
| ·统计学习理论基础 | 第34-37页 |
| ·VC维 | 第34-35页 |
| ·推广能力的界 | 第35-36页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第36-37页 |
| ·分类支持向量机 | 第37-41页 |
| ·最优分类超平面 | 第37-38页 |
| ·线性分类SVM | 第38-40页 |
| ·核函数 | 第40页 |
| ·非线性分类SVM | 第40-41页 |
| ·基于SVM的液压系统多故障模式识别 | 第41-56页 |
| ·液压系统故障特征提取 | 第42-48页 |
| ·基于粗糙集的液压系统故障特征约简 | 第48-50页 |
| ·液压系统多故障模式识别 | 第50-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第4章 液压系统状态评估研究 | 第58-82页 |
| ·应用DEA方法对液压系统进行状态评估的可行性 | 第59页 |
| ·DEA理论基础 | 第59-65页 |
| ·C~2R模型 | 第60-63页 |
| ·DEA有效的意义 | 第63-65页 |
| ·改进的DEA模型 | 第65-70页 |
| ·BC~2模型 | 第65-66页 |
| ·C~2WH模型 | 第66-68页 |
| ·广义DEA模型 | 第68-70页 |
| ·基于DEA的液压系统状态评估 | 第70-81页 |
| ·液压系统输入输出指标的确定 | 第71-72页 |
| ·液压系统状态评估的DEA模型 | 第72-73页 |
| ·单一故障模式下的液压系统状态评估 | 第73-78页 |
| ·多故障模式下的液压系统状态评估 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 总结与展望 | 第82-83页 |
| ·主要研究成果 | 第82页 |
| ·有待研究问题 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第88页 |
| 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第88-89页 |
| 附表A 液压系统故障模式识别样本数据 | 第89-93页 |
| 附表B 液压系统状态评估样本数据 | 第93-98页 |
| 致谢 | 第98页 |