滾動軸承性能退化評估與剩余壽命預測

第1章 緒論
1.1 滾動軸承振動信號的特征提取
1.2 滾動軸承故障的智能診斷
1.3 性能退化評估技術(shù)
1.4 剩余使用壽命(RUL)預測技術(shù)
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第2章 滾動軸承振動機理及動力學特性研究
2.1 引言
2.2 滾動軸承故障振動機理及故障特征分析
2.3 滾動軸承滑移接觸下振動特性研究
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第3章 基于振動信息的特征提取
3.1 引言
3.2 多域特征指標
3.3 多尺度特征提取
3.4 特征降維與選擇
3.5 基于深度學習的特征提取方法
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第4章 基于時頻圖像與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷方法
4.1 引言
4.2 基于時頻圖像與VGGNet的滾動軸承故障診斷方法
4.3 基于遷移學習的深度殘差網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷方法
4.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的改進生成對抗網(wǎng)絡的滾動軸承故障診斷方法
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第5章 基于支持向量機的滾動軸承性能退化評估方法
5.1 引言
5.2 基于GA-SVM的滾動軸承性能退化評估方法
5.3 基于SDAE-OCSVM的滾動軸承性能退化評估方法
5.4 基于PSO-OCSVM的滾動軸承性能退化評估方法
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第6章 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的滾動軸承性能退化評估方法
6.1 引言
6.2 支持向量數(shù)據(jù)描述方法
6.3 基于自適應SVDD的滾動軸承性能退化評估方法
6.4 結(jié)合VMD符號熵與SVDD方法的滾動軸承性能退化評估方法
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第7章 融合概率建模與邊界距離的滾動軸承性能退化評估方法
7.1 引言
7.2 基于概率建模的性能退化評估方法
7.3 基于邊界距離的性能退化評估方法
7.4 融合概率建模與邊界距離的滾動軸承性能退化評估方法
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第8章 基于徑向基的軸承性能退化評估與壽命預測方法
8.1 引言
8.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡
8.3 基于RBF模型的性能退化評估
8.4 基于RBF模型與優(yōu)化Wiener模型的軸承壽命預測
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第9章 基于卷積注意力長短時記憶網(wǎng)絡的軸承壽命預測方法
9.1 引言
9.2 CAN模型
9.3 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
9.4 基于CAN-LSTM模型的剩余壽命預測方法
9.5 實驗結(jié)果與分析
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