| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-42页 |
| ·研究背景和问题提出 | 第17-23页 |
| ·研究背景 | 第17-22页 |
| ·问题的提出 | 第22-23页 |
| ·国内外研究现状与评述 | 第23-38页 |
| ·国外研究现状 | 第23-33页 |
| ·国内研究现状 | 第33-37页 |
| ·国内外相关研究的综合评述 | 第37-38页 |
| ·本项研究的目标、内容、方法和意义 | 第38-40页 |
| ·研究目标 | 第38页 |
| ·研究内容 | 第38-39页 |
| ·研究方法 | 第39-40页 |
| ·研究意义 | 第40页 |
| ·本论文的逻辑结构 | 第40-42页 |
| 第2章 状态维修系统结构总体设计 | 第42-63页 |
| ·维修理念的演化 | 第42-44页 |
| ·状态维修的内涵与特点 | 第44-48页 |
| ·状态维修的内涵 | 第44-45页 |
| ·状态维修的可行性 | 第45-47页 |
| ·状态维修的特点 | 第47-48页 |
| ·状态维修系统的结构框架 | 第48-52页 |
| ·现有状态维修系统结构分析 | 第48-49页 |
| ·状态维修系统功能模块设计 | 第49-51页 |
| ·状态维修系统功能模块之间的逻辑关系 | 第51-52页 |
| ·状态维修的工作内容 | 第52-55页 |
| ·状态维修的工作阶段 | 第52-54页 |
| ·状态维修决策过程的关键环节 | 第54-55页 |
| ·企业状态维修的实施 | 第55-62页 |
| ·状态维修的实施基础 | 第55-56页 |
| ·状态维修实施的基本原则 | 第56-57页 |
| ·状态维修实施的工作流程 | 第57-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第3章 缺陷状态的早期识别 | 第63-88页 |
| ·设备的运行过程及传统缺陷早期识别方法分析 | 第63-65页 |
| ·设备运行阶段及状态划分 | 第63-64页 |
| ·设备运行过程的特点 | 第64页 |
| ·缺陷状态早期识别的必要性 | 第64页 |
| ·传统的缺陷早期识别方法分析 | 第64-65页 |
| ·缺陷早期识别新方法的相关理论 | 第65-69页 |
| ·延迟时间（Delay Time）的概念 | 第65-66页 |
| ·隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model: HMM）理论 | 第66-68页 |
| ·随机滤波（Stochastic Filtering）理论 | 第68-69页 |
| ·缺陷发生时刻的识别建模 | 第69-82页 |
| ·数据搜集 | 第69-70页 |
| ·数据预处理 | 第70页 |
| ·特征量的提取 | 第70页 |
| ·建模假设和符号 | 第70-72页 |
| ·建模方法 | 第72-78页 |
| ·参数估计 | 第78-82页 |
| ·模型的应用条件 | 第82页 |
| ·缺陷发生时刻识别的计算机仿真 | 第82-87页 |
| ·初始条件 | 第82-84页 |
| ·仿真数据的产生 | 第84页 |
| ·参数估计 | 第84-86页 |
| ·确定缺陷发生时刻 | 第86-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第4章 缺陷状态预知模型 | 第88-108页 |
| ·状态预知建模方法的选择 | 第88-90页 |
| ·缺陷状态的可预测性分析 | 第88页 |
| ·状态预知建模原有方法 | 第88-89页 |
| ·随机滤波方法的选定 | 第89-90页 |
| ·基于随机滤波理论的状态预知建模 | 第90-102页 |
| ·残余寿命 | 第90页 |
| ·残余寿命预知的建模过程 | 第90-102页 |
| ·残余寿命预知的计算机仿真 | 第102-107页 |
| ·初始条件 | 第102-104页 |
| ·参数估计 | 第104-105页 |
| ·模型应用 | 第105-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 第5章 维修决策模型 | 第108-126页 |
| ·状态维修决策及影响因素 | 第108-110页 |
| ·状态维修决策内容 | 第108-109页 |
| ·状态维修决策的影响因素 | 第109-110页 |
| ·状态维修行为决策模型 | 第110-115页 |
| ·建模假设与符号 | 第110页 |
| ·模型优化的目标 | 第110-111页 |
| ·模型的构建 | 第111-112页 |
| ·模型分析 | 第112-113页 |
| ·模型求解方法 | 第113页 |
| ·应用示例 | 第113-115页 |
| ·状态监测间隔期决策仿真模型 | 第115-125页 |
| ·建模思想 | 第115-116页 |
| ·建模假设 | 第116页 |
| ·初始条件 | 第116-117页 |
| ·阶段1 状态监测间隔期决策仿真模型 | 第117-120页 |
| ·阶段2 状态监测间隔期决策仿真模型 | 第120-123页 |
| ·应用示例 | 第123-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 第6章 案例研究 | 第126-140页 |
| ·案例研究对象 | 第126-129页 |
| ·案例研究对象选择依据 | 第126页 |
| ·滚动轴承的特点 | 第126-127页 |
| ·滚动轴承异常的基本形式 | 第127-128页 |
| ·滚动轴承的状态监测和诊断技术 | 第128-129页 |
| ·滚动轴承的状态评价 | 第129页 |
| ·数据来源 | 第129-131页 |
| ·滚动轴承的状态维修决策过程 | 第131-139页 |
| ·缺陷发生点的识别 | 第131-134页 |
| ·残余寿命的预知 | 第134-138页 |
| ·最佳更新时机决策 | 第138-139页 |
| ·案例结果分析 | 第139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 结论 | 第140-142页 |
| 参考文献 | 第142-157页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第157-159页 |
| 致谢 | 第159-160页 |
| 个人简历 | 第160页 |