摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
注释表 | 第10-12页 |
缩略词 | 第12-14页 |
第1章 绪论 | 第14-21页 |
1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第16页 |
1.3 发动机气路健康监测技术 | 第16-19页 |
1.3.1 航空发动机常见气路故障 | 第17页 |
1.3.2 航空发动机气路健康监测原理 | 第17页 |
1.3.3 常用的航空发动机气路健康监测方法 | 第17-19页 |
1.4 本文研究内容以及章节安排 | 第19-21页 |
第2章 航空发动机气路参数样本收集及数据处理 | 第21-29页 |
2.1 航空发动机简化模型 | 第21-22页 |
2.2 原始数据分析方法及选择 | 第22-24页 |
2.3 气路参数预处理 | 第24-25页 |
2.3.1 指数平滑法 | 第24-25页 |
2.3.2 Savitzky-Golay平滑法 | 第25页 |
2.4 气路参数预处理结果及分析 | 第25-28页 |
2.5 本章小结 | 第28-29页 |
第3章 基于免疫算法的航空发动机气路故障诊断 | 第29-44页 |
3.1 引言 | 第29-30页 |
3.2 克隆选择算法 | 第30-31页 |
3.3 阴性选择算法 | 第31-33页 |
3.3.1 基本定义 | 第31-32页 |
3.3.2 算法描述 | 第32-33页 |
3.4 基于阴性选择算法的航空发动机气路故障诊断 | 第33-36页 |
3.4.1 初始抗体产生 | 第33-34页 |
3.4.2 检测器的变异成熟 | 第34-36页 |
3.4.3 故障检测与诊断 | 第36页 |
3.5 基于阴性选择算法的航空发动机气路故障检测与诊断 | 第36-39页 |
3.5.1 基本定义 | 第36页 |
3.5.2 诊断结果 | 第36-37页 |
3.5.3 初始抗体个数影响分析 | 第37-38页 |
3.5.4 亲和力计算公式影响分析 | 第38页 |
3.5.5 加入噪声样本验证 | 第38-39页 |
3.5.6 实例总结 | 第39页 |
3.6 基于双种群免疫算法的航空发动机气路故障诊断 | 第39-43页 |
3.6.1 双种群免疫算法流程 | 第40-41页 |
3.6.2 算法参数设置 | 第41-42页 |
3.6.3 结果分析 | 第42页 |
3.6.4 噪声样本验证 | 第42-43页 |
3.6.5 结论 | 第43页 |
3.7 本章总结 | 第43-44页 |
第4章 航空发动机气路参数预测 | 第44-54页 |
4.1 相空间重构理论 | 第45-46页 |
4.2 极限学习机拓扑模型 | 第46-49页 |
4.3 Adaboost算法简介 | 第49-50页 |
4.4 应用实例 | 第50-53页 |
4.4.1 有效性验证 | 第50-52页 |
4.4.2 航空发动机气路参数预测 | 第52-53页 |
4.5 本章总结 | 第53-54页 |
第5章 航空发动机剩余寿命预测方法研究 | 第54-59页 |
5.1 多因子决策函数模型 | 第54-55页 |
5.2 航空发动机状态预测方法研究 | 第55-56页 |
5.3 寿命预测结果分析 | 第56-58页 |
5.4 本章小结 | 第58-59页 |
第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
6.1 研究总结 | 第59页 |
6.2 工作展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
在学期间的研究成果以及发表的学术论文 | 第66页 |