论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| · 课题来源、背景及研究意义 | 第11-12页 |
| · 课题来源 | 第11页 |
| · 背景及研究意义 | 第11-12页 |
| · 废旧零部件再制造研究现状 | 第12-13页 |
| · 退化状态识别国内外研究现状 | 第13-14页 |
| · 剩余寿命预测国内外研究现状 | 第14-16页 |
| · 论文研究内容与结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 矿冶零部件退化状态识别与剩余寿命预测及可再制造性评估的不足与新方法的提出 | 第19-23页 |
| · 零部件退化状态识别与剩余寿命预测及可再制造性不足 | 第19-21页 |
| · 矿冶零部件退化状态识别与剩余寿命预测及可再制造性评估的系统新方法 | 第21-22页 |
| · 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 矿冶在役零部件振动信号特征提取及特殊工况性能衰退指标构建 | 第23-41页 |
| · 矿冶在役零部件特征提取的难点 | 第23页 |
| · 特征提取现有方法与不足 | 第23-24页 |
| · 单源特征提取 | 第23-24页 |
| · 多源特征提取 | 第24页 |
| · 矿冶在役零部件退化状态特征提取方法 | 第24-30页 |
| · 矿冶在役零部件时域特征提取 | 第24-26页 |
| · 矿冶在役零部件频率特征提取 | 第26-27页 |
| · 矿冶在役零部件时频域特征提取 | 第27-30页 |
| · 矿冶在役零部件振动数据降噪处理 | 第30页 |
| · 矿冶在役零部件特征初步筛选与融合 | 第30-33页 |
| · 面向矿冶特殊工况的主成分分析 | 第31-32页 |
| · 面向矿冶特殊工况的流行学习 | 第32-33页 |
| · 方法实例 | 第33-40页 |
| · 算例数据来源说明 | 第33-34页 |
| · 时、频域和时频域特征筛选与融合 | 第34-40页 |
| · 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于支持向量机的矿冶在役零部件退化状态识别及维修决策 | 第41-57页 |
| · 矿冶在役零部件特征选择方法研究 | 第41-44页 |
| · 矿冶在役零部件特征选择分类 | 第41-43页 |
| · 低秩打分新算法研究 | 第43-44页 |
| · 支持向量机预测模型研究 | 第44-49页 |
| · 分类问题基本原理 | 第45-46页 |
| · 最优超平面的构建 | 第46-48页 |
| · 线性回归函数估计 | 第48页 |
| · 非线性回归估计 | 第48-49页 |
| · 矿冶在役零部件退化状态识别 | 第49-55页 |
| · 矿冶在役零部件退化状态识别的总体流程 | 第49-50页 |
| · 方法实例 | 第50-55页 |
| · 构建矿冶在役零部件维修决策模型 | 第55-56页 |
| · 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 典型矿冶废旧零部件剩余寿命预测模型与可再制造性评估决策 | 第57-66页 |
| · 矿冶废旧零部件剩余寿命预测模型与可再制造性评估流程 | 第57-62页 |
| · 改进的威布尔分布的寿命预测模型研究 | 第57-60页 |
| · 矿冶废旧零部件可再制造性综合评估 | 第60-62页 |
| · 剩余寿命预测与可再制造性决策模型实例分析 | 第62-65页 |
| · 曲轴平均使用寿命实例 | 第63页 |
| · 预测曲轴当前使用寿命 | 第63-64页 |
| · 曲轴可再制造性评估 | 第64-65页 |
| · 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| · 结论 | 第66页 |
| · 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间所获的研究成果 | 第74-75页 |
