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考虑测试不确定性的旋转机械健康管理方法

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考虑测试不确定性的旋转机械健康管理方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-17页
第一章 绪论第17-28页
  1.1 旋转机械健康管理体系的发展历程与特点第17-22页
  1.2 非平稳信号处理方法的发展第22-23页
  1.3 不确定性分析方法的产生背景及现状第23-26页
  1.4 论文的主要研究内容及章节安排第26-28页
第二章 非平稳信号特征提取-不确定成分提取第28-49页
  2.1 非平稳信号处理第29-31页
    2.1.1 频率与概率的对比第29-30页
    2.1.2 非平稳信号与复杂度第30-31页
  2.2 不确定成分提取第31-37页
    2.2.1 经验模式分解第31-33页
    2.2.2 分形理论与基于不确定度的筛选第33-37页
  2.3 特征提取与选择第37-39页
    2.3.1 随机过程的统计特征第37-38页
    2.3.2 数据挖掘与决策树算法第38-39页
  2.4 串联转子实验台第39-40页
  2.5 实验数据处理第40-48页
    2.5.1 实验数据的不确定成分提取第41-46页
    2.5.2 统计特征提取与选择第46-48页
  2.6 本章小结第48-49页
第三章 考虑测试不确定性的故障诊断方法第49-67页
  3.1 旋转机械故障诊断中的不确定因素第49-50页
  3.2 决策树分类算法第50-52页
  3.3 考虑测试不确定性的支持向量机算法第52-59页
    3.3.1 硬支持向量机算法原理第52-55页
    3.3.2 软支持向量机算法原理第55页
    3.3.3 核化后的支持向量机第55-56页
    3.3.4 模糊近似支持向量机第56-59页
  3.4 考虑测试不确定性的神经网络算法第59-60页
    3.4.1 神经网络算法原理第59页
    3.4.2 随机不确定神经网络算法第59-60页
  3.5 实验数据处理与诊断正确率第60-65页
    3.5.1 支持向量机算法的结果对比分析第62-64页
    3.5.2 神经网络算法的结果对比分析第64-65页
  3.6 本章小结第65-67页
第四章 考虑源数不确定性的复合故障诊断方法第67-83页
  4.1 旋转机械复合故障的源数不确定性第67-68页
  4.2 盲源分离算法第68-74页
    4.2.1 盲源分离算法的一般模型第68-69页
    4.2.2 二阶非平稳盲分离算法第69-71页
    4.2.3 四阶累积量联合对角化算法第71-72页
    4.2.4 激励源分离效果的评价指标第72-74页
  4.3 盲信号处理中的源数估计方法第74-77页
    4.3.1 静态源数估计方法第74-76页
    4.3.2 动态源数估计方法第76-77页
  4.4 串联转子实验台复合故障实验第77-81页
  4.5 本章小结第81-83页
第五章 考虑测试不确定性的健康监测方法第83-94页
  5.1 旋转机械健康监测中的不确定因素第83-84页
  5.2 新颖性检测方法第84页
  5.3 考虑测试不确定性的新颖性检测方法第84-91页
    5.3.1 极限分布理论第84-85页
    5.3.2 基于极限分布的新颖性检测第85-91页
  5.4 基于新颖性检测的转子健康监测第91-93页
    5.4.1 基于正常数据的门限计算第91-92页
    5.4.2 新颖性检测结果第92-93页
  5.5 本章小结第93-94页
第六章 寿命预测及其不确定性量化传播分析第94-104页
  6.1 可靠性估计第94-95页
  6.2 基于模型的寿命预测方法第95-98页
    6.2.1 卡尔曼模型第95-96页
    6.2.2 多模式切换卡尔曼模型第96-98页
  6.3 可靠性估计中的不确定因素第98-100页
    6.3.1 不确定性量化与传播第99-100页
  6.4 考虑测试不确定性的旋转机械寿命预测第100-103页
    6.4.1 旋转机械的寿命预测第100-102页
    6.4.2 寿命预测结果不确定性量化第102-103页
  6.5 本章小结第103-104页
第七章 总结和展望第104-107页
  7.1 主要贡献与创新点第104-105页
  7.2 进一步工作与研究展望第105-107页
参考文献第107-122页
致谢第122-123页
攻读博士学位期间发表学术论文、科研及获奖情况第123-124页

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