| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 轴承性能退化特征提取研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.2 性能退化评估与趋势预测研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第21-23页 |
| 1.4 论文的主要创新点 | 第23-24页 |
| 第二章 动量轮轴承多域高维性能退化特征集构建 | 第24-42页 |
| 2.1 引言 | 第24-25页 |
| 2.2 动量轮轴承基本结构及故障特征 | 第25-26页 |
| 2.2.1 动量轮轴承基本结构 | 第25页 |
| 2.2.2 动量轮轴承主要故障类型 | 第25-26页 |
| 2.3 动量轮轴承退化数据获取与预处理 | 第26-29页 |
| 2.3.1 数据来源 | 第26页 |
| 2.3.2 轴承振动信号 | 第26-27页 |
| 2.3.3 轴承振动数据预处理 | 第27-29页 |
| 2.4 动量轮轴承多域高维特征集构建 | 第29-40页 |
| 2.4.1 时域特征指标 | 第29-33页 |
| 2.4.2 频域特征指标 | 第33-34页 |
| 2.4.3 基于能量的特征指标 | 第34-37页 |
| 2.4.4 基于信息熵的特征指标 | 第37-39页 |
| 2.4.5 动量轮轴承多域高维特征集 | 第39-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于流形学习的动量轮轴承性能退化特征约简方法 | 第42-63页 |
| 3.1 引言 | 第42-43页 |
| 3.2 基于局部保持投影的性能退化特征约简 | 第43-49页 |
| 3.2.1 流形与流形学习的基本概念 | 第43页 |
| 3.2.2 局部保持投影理论 | 第43-46页 |
| 3.2.3 基于LPP的轴承性能退化特征约简实现步骤 | 第46-47页 |
| 3.2.4 仿真验证 | 第47-49页 |
| 3.3 基于自适应近邻局部保持投影的性能退化特征约简 | 第49-54页 |
| 3.3.1 基于ANLPP的轴承性能退化特征约简实现步骤 | 第50-52页 |
| 3.3.2 仿真验证 | 第52-54页 |
| 3.4 基于改进鉴别局部保持投影的维数约简 | 第54-62页 |
| 3.4.1 最大间距准则 | 第54-56页 |
| 3.4.2 改进鉴别局部保持投影理论 | 第56-60页 |
| 3.4.3 基于IDLPP的性能退化特征约简实现步骤 | 第60-61页 |
| 3.4.4 仿真验证 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 动量轮轴承性能退化分析 | 第63-78页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 基于模糊C均值的动量轮轴承性能退化评估 | 第64-69页 |
| 4.2.1 模糊C均值（FCM） | 第64-65页 |
| 4.2.2 动量轮轴承性能退化评估 | 第65-66页 |
| 4.2.3 仿真验证 | 第66-69页 |
| 4.3 基于动态ARMA模型的性能退化趋势预测 | 第69-77页 |
| 4.3.1 传统ARMA模型 | 第69-71页 |
| 4.3.2 改进的动态ARMA模型 | 第71-74页 |
| 4.3.3 仿真验证 | 第74-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第78-79页 |
| 5.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |
