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ABSTRACT

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第一章 緒論

1.1 研究背景與意義

1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.2.1 基于失效數(shù)據(jù)的可靠性評(píng)估方法研究現(xiàn)狀

1.2.2 基于性能退化數(shù)據(jù)的服役可靠性評(píng)估方法研究現(xiàn)狀

1.2.3 基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的服役可靠性評(píng)估方法研究現(xiàn)狀

1.3 論文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)框架

第二章 基于HMM的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估方法

2.1 引言

2.2 馬爾科夫過程概述

2.3 隱馬爾科夫模型概述

2.4 基于連續(xù)時(shí)間變換HMM的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估

2.4.1 性能退化數(shù)據(jù)的標(biāo)量量化

2.4.2 多觀測序列狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型的訓(xùn)練

2.4.3 連續(xù)時(shí)間變換HMM及轉(zhuǎn)移強(qiáng)度矩陣計(jì)算

2.4.4 服役可靠性評(píng)估模型

2.5 實(shí)例分析

2.5.1 滾柱直線導(dǎo)軌副服役可靠性評(píng)估實(shí)例分析

2.5.2 歐泰OTM-650數(shù)控銑床服役可靠性評(píng)估實(shí)例分析

2.6 本章小結(jié)

第三章 基于EMD樣本熵的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估方法

3.1 引言

3.2 EMD樣本熵原理及算法

3.3 支持向量回歸原理及算法

3.4 基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估

3.4.1 EMD樣本熵特征提取方法

3.4.2 Markov服役可靠性計(jì)算方法

3.4.3 利用EMD樣本熵和SVR的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估方法

3.5 數(shù)控銑床服役可靠性評(píng)估實(shí)例分析

3.6 本章小結(jié)

第四章 基于深度特征學(xué)習(xí)的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估方法

4.1 引言

4.2 深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述

4.3 堆棧式自編碼器概述

4.4 基于SAE的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估

4.4.1 SAE深度特征學(xué)習(xí)算法

4.4.2 性能退化特征評(píng)價(jià)

4.4.3 基于狀態(tài)特征的機(jī)械裝備服役可靠性計(jì)算方法

4.4.4 基于SAE的服役可靠性評(píng)估模型

4.5 軸承服役可靠性評(píng)估實(shí)例分析

4.6 本章小結(jié)

第五章 基于深度特征集成提取的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估方法

5.1 引言

5.2 集成學(xué)習(xí)概述

5.3 基于深度特征集成提取的機(jī)械裝備服役可靠性評(píng)估

5.3.1 深度特征集成提取實(shí)現(xiàn)的框架

5.3.2 基于聚類的特征集成提取方法

5.3.3 基于深度特征集成提取的服役可靠性評(píng)估模型

5.4 軸承服役可靠性評(píng)估實(shí)例分析

5.5 本章小結(jié)

第六章 總結(jié)與展望

6.1 本文總結(jié)

6.2 展望

參考文獻(xiàn)

致謝

作者簡介

1. 基本情況

2. 教育背景

3. 攻讀碩士期間的研究成果

3.1 發(fā)表學(xué)術(shù)論文

3.2 申請專利

3.3 參與科研項(xiàng)目及獲獎(jiǎng)

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