基于状态的船舶动力系统维修时机决策研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 船舶动力系统维修决策 | 第14-22页 |
| 2.1 船舶动力系统维修方式的选择 | 第14-19页 |
| 2.1.1 基本的维修方式 | 第14-15页 |
| 2.1.2 维修策略分析 | 第15-17页 |
| 2.1.3 基于船舶PMS检查的维修策略 | 第17-18页 |
| 2.1.4 基于CWBT的维修策略 | 第18-19页 |
| 2.2 维修时机的选择与维修计划的生成 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于CWBT的维修时机选择 | 第19-20页 |
| 2.2.2 维修计划的变更和生成 | 第20-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 第3章 船舶主机状态评价模型 | 第22-30页 |
| 3.1 船舶主机系统状态判定 | 第22-25页 |
| 3.1.1 船舶主机系统 | 第22-23页 |
| 3.1.2 船舶主机系统状态参数 | 第23-24页 |
| 3.1.3 船舶主机系统状态判定方法 | 第24-25页 |
| 3.2 船舶主机系统状态评价 | 第25-27页 |
| 3.2.1 评价基本理论 | 第25页 |
| 3.2.2 评价实施方法 | 第25-27页 |
| 3.3 船舶主机故障分析 | 第27-29页 |
| 3.3.1 故障模式及影响分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 故障树分析 | 第28-29页 |
| 3.4 小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于不完整信息的船舶主机状态评价模型 | 第30-40页 |
| 4.1 基本概念 | 第30-36页 |
| 4.1.1 贝叶斯网络学习 | 第31页 |
| 4.1.2 贝叶斯结构学习 | 第31-33页 |
| 4.1.3 贝叶斯参数学习 | 第33-36页 |
| 4.2 专家评价模型 | 第36-39页 |
| 4.2.1 设备状态评分 | 第37-38页 |
| 4.2.2 系统状态定级 | 第38-39页 |
| 4.3 小结 | 第39-40页 |
| 第5章 基于状态的船舶主机维修时机决策实例 | 第40-61页 |
| 5.1 维修时机决策实例 | 第40页 |
| 5.2 主机系统状态评价 | 第40-60页 |
| 5.2.1 主机系统FMEA与FTA分析 | 第40-53页 |
| 5.2.2 故障机理分析 | 第53-55页 |
| 5.2.3 评价指标选取 | 第55-56页 |
| 5.2.4 模型计算 | 第56-59页 |
| 5.2.5 主机状态评价 | 第59-60页 |
| 5.3 维修时机决策 | 第60页 |
| 5.4 小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 附表A：主机系统状态参数表 | 第68-71页 |
