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附表索引
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2国内外研究现状
1.3 论文的研究思路及内容安排
第2章 滚动轴承的故障机理分析和模式识别方法
2.1 滚动轴承的故障机理
2.2滚动轴承的退化状态演化规律
2.3滚动轴承工作状态识别方法
2.4 本章小结
第3章 基于LCD算法的滚动轴承工作状态及寿命预测方法
3.1 固有时间尺度分解方法
3.2 局部特征尺度分解算法
3.3 仿真信号分析
3.4基于LCD和神经网络的滚动轴承故障状态识别
3.5基于LCD和神经网络的滚动轴承退化状态识别和寿命预测
3.6 本章小结
第4章 基于LCD和高斯混合聚类算法的滚动轴承退化状态及寿命预测方法
4.1 高斯混合聚类算法理论
4.2 基于LCD和高斯混合聚类算法的滚动轴承故障状态聚类
4.3 基于时间因子的高斯混合聚类算法在滚动轴承退化状态识别和寿命预测中的应用
4.4 本章小结
第5章 基于VPMCD的滚动轴承工作状态及寿命预测方法
5.1 变量预测模型
5.2 基于变量预测模型的模式识别（VPMCD）方法
5.3 VPMCD在滚动轴承故障状态识别中的应用
5.4 基于LCD和VPMCD的滚动轴承退化状态识别与寿命预测
5.5 高斯混合模型改进的基于 LCD 与 VPMCD 的滚动轴承退化状态识别及寿命预测
5.6 本章小结
结论与展望
参考文献
附录A 攻读学位期间参与的科研项目
