基于隐马尔可夫模型与信息融合的设备故障诊断与性能退化评估研究

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基于隐马尔可夫模型与信息融合的设备故障诊断与性能退化评估研究

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基于隐马尔可夫模型与信息融合的设备故障诊断与性能退化评估研究

论文目录
上海交通大学博士学位论文答辩决议书	第1-6页
摘要	第6-8页
Abstract	第8-13页
符号说明	第13-15页
第一章绪论	第15-27页
· 课题概述	第15-17页
· 课题来源	第15页
· 课题意义	第15-17页
· 国内外研究现状	第17-25页
· 特征提取技术研究现状	第18-20页
· 故障诊断技术发展现状	第20-23页
· 性能退化评估与预测方法	第23-24页
· 信息融合技术	第24-25页
· 主要工作与总体框架	第25-27页
第二章轴承特征提取和特征约减的方法研究	第27-53页
· 引言	第27-28页
· 滚动轴承振动模型	第28-30页
· 滚动轴承的结构	第28页
· 滚动轴承的运动特征	第28-30页
· 轴承振动模型	第30页
· 滚动轴承的特征提取	第30-40页
· 滚动轴承的监测指标	第30-33页
· 滚动轴承特征频率的提取	第33-35页
· 基于频带熵的滚动轴承特征频率提取	第35-40页
· 特征约减	第40-51页
· 主成分分析	第40-42页
· 核主成分分析	第42-44页
· 局部保持投影	第44-46页
· 特征约减试验数据分析	第46-51页
· 小结	第51-53页
第三章隐马尔可夫模型在轴承故障诊断中的应用	第53-77页
· 引言	第53-54页
· 隐马尔可夫模型	第54-66页
· 马尔可夫链	第54-57页
· HMM 的概念	第57-59页
· HMM 的组成	第59-60页
· HMM 的基本算法	第60-66页
· 连续隐马尔可夫模型	第66-67页
· HMM 算法实现的问题及优化	第67-71页
· HMM 的初始化问题	第68-69页
· 数据下溢问题	第69-70页
· 多观测序列问题	第70-71页
· CHMM 在轴承故障诊断中的应用	第71-75页
· 试验方案和基本思想	第71-73页
· 基于 CHMM 的故障诊断实例	第73-75页
· 本章小结	第75-77页
第四章基于多通道信息融合的轴承故障诊断	第77-103页
· 引言	第77-78页
· 基于特征约减多通道特征信息融合	第78-79页
· 基于 D-S 的决策融合	第79-82页
· D-S 证据理论的基本概念	第79-81页
· 基于 HMM 和 D-S 的多通道信息融合	第81-82页
· 基于耦合隐马尔可夫模型的信息融合	第82-87页
· 耦合隐马尔可夫模型基本理论	第82-83页
· 耦合隐马尔可夫模型的模型参数和基本算法	第83-86页
· 基于耦合隐马尔可夫模型多通道故障诊断方法	第86-87页
· 滚动轴承故障试验验证	第87-101页
· 试验对象和设备	第87-88页
· 试验方案	第88-89页
· 结果分析	第89-101页
· 本章小结	第101-103页
第五章基于隐马尔可夫模型与信息融合的性能退化评估研究	第103-133页
· 引言	第103-104页
· 基于耦合隐马尔可夫模型的性能退化评估	第104-106页
· 基于耦合隐马尔可夫模型的性能退化评估方法研究	第104-105页
· 自适应报警门限值的设定	第105-106页
· 试验数据验证一	第106-110页
· 试验数据说明	第106-107页
· 试验数据分析	第107-110页
· 试验数据验证二	第110-124页
· 试验数据说明	第110-113页
· 试验数据分析	第113-122页
· 利用过零特征的分析结果	第122-124页
· 试验数据验证三	第124-130页
· 试验数据说明	第124-125页
· 试验数据分析	第125-130页
· 本章小结	第130-133页
第六章总结与展望	第133-137页
· 全文工作总结	第133-134页
· 主要创新点	第134页
· 展望	第134-137页
参考文献	第137-149页
攻读博士学位期间发表的学术论文清单	第149-150页
攻读博士学位期间参与科研项目情况	第150-151页
致谢	第151页

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