機械故障診斷的變量預測模式識別方法（簡體書）

《機械故障診斷的變量預測模式識別方法》是在國家自然科學基金項目“基于變量預測模型的模式識別方法及其在機械故障診斷中的應用”（編號：51175158）的基礎上完成的，其研究方法是目前國內外故障診斷研究的新方向。《機械故障診斷的變量預測模式識別方法》介紹了新的模式識別方法——變量預測模型（variable predictive model based class discriminate，簡稱VPMCD）模式識別方法，著重對VPMCD的理論問題進行了研究和完善，并提出了一系列基于VPMCD的機械故障診斷方法。所提出的理論方法不僅通過實驗得到了驗證，而且已應用于工程實際中，并得到了良好的診斷效果。
《機械故障診斷的變量預測模式識別方法》可供大專院校教師、研究生和高年級學生閱讀，還可供從事模式識別和機械故障診斷的科技人員參考。

第1章 緒論
1．1 旋轉機械故障診斷研究的意義和發展的現狀
1．2 旋轉機械故障診斷的模式識別方法
1．3 變量預測模型模式識別方法

第2章 基于變量預測模型的模式識別方法
2．1 引言
2．2 基于變量預測模型的模式識別方法
2．3 與其他模式識別方法的對比研究

第3章 基于VPMCD的旋轉機械故障診斷方法
3．1 引言
3．2 局部特征尺度分解和VPMCD在滾動軸承故障診斷中的應用
3．3 基于LCD降噪和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法
3．4 基于樣本熵和VPMCD的旋轉機械故障診斷方法
3．5 基于排列熵和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法
3．6 基于模糊熵和VPMCD的轉子系統故障診斷方法
3．7 基于ICA相關系數和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法

第4章 基于改進回歸算法的VPMCD及其在旋轉機械故障診斷中的應用
4．1 引言
4．2 基于特征選擇和穩健回歸的VPMCD的模式識別方法
4．3 基于嵌入式SRVPMCD的模式識別方法
4．4 基于主成分回歸的VPMCD算法及其在滾動軸承故障診斷中的應用
4．5 基于分位數回歸的VPMCD的滾動軸承故障診斷方法
4．6 基于嶺回歸的VPMCD的滾動軸承故障診斷方法

第5章 基于模型改進算法的VPMCD及其在旋轉機械故障診斷中的應用
5．1 引言
5．2 基于Kriging函數的VPMCD算法及其在旋轉機械故障診斷中的應用
5．3 基于流形學習和KVPMCD的模式識別方法
5．4 基于改進多項式響應面的VPMCD方法及其在滾動軸承故障診斷中的應用
5．5 基于遺傳模擬退火算法的VPMCD及其在滾動軸承故障診斷中的應用
5．6 基于量子遺傳算法的VPMCD的滾動軸承故障診斷方法

第6章 基于增量式半監督VPMCD的齒輪在線診斷方法
6．1 引言
6．2 增量式半監督VPMCD算法
6．3 基于ISVPMCD檢測算法原理
6．4 基于ISVPMCD的齒輪故障診斷方法
6．5 實驗信號分析

第7章 基于單類VPMCD的滾動軸承新異類檢測方法
7．1 引言
7．2 新異類檢測方法
7．3 基于VPMCD的新異類檢測方法——OC-VPMCD
7．4 基于OC-VPMCD的滾動軸承故障診斷方法
7．5 實驗信號分析

第8章 基于VPMCD的滾動軸承退化狀態識別及壽命預測方法
8．1 引言
8．2 基于LCD和高斯混合聚類算法的滾動軸承退化狀態及壽命預測方法
8．3 基于LCD和VPMCD的滾動軸承退化狀態識別與壽命預測
8．4 高斯混合模型改進的基于LCD與VPMCD的滾動軸承退化狀態識別及壽命預測
主要參考文獻